在当前信息化水平不断提升的时代，智能化是未来各行业发展的主流趋势。智能化技术是计算机技术、通信技术、人工智能等多方面的技术集成，具有一定的综合性特点，主要针对的是现代化人工智能，希望借助人工智能完成相关工作内容，以精简工作人员，降低错误率，提高工作效率。
1.智能化技术在电气自动化控制中的实践应用
1.1自动化设备的应用
首先，传统的逻辑运算只能处理二元逻辑，但现实世界中的问题往往具有模糊性和不确定性，通过引入模糊集合和模糊推理，能够处理模糊性信息，并在模糊环境下做出准确的决策。在控制系统中，模糊逻辑可应用于模糊控制器的设计，通过将输入变量模糊化、定义模糊规则和进行模糊推理，实现对模糊输入的自动调节和控制，提高控制系统的鲁棒性和性能。其次，神经网络是一种模拟人脑神经元网络结构的计算模型，能够通过学习和训练来实现自主学习和模式识别的功能。在电气工程中，神经网络可应用于信号处理、故障诊断、预测和优化等方面，例如利用神经网络学习历史负荷数据和相关因素，预测未来的电力负荷需求，以便更好地进行电力调度和规划。
1.2系统的故障诊断
智能化技术在电气工程及自动化控制中的故障诊断方面同样发挥着重要作用。传统的故障诊断方法通常依赖于专家经验和规则库，具有一定的依赖性和局限性，而智能化技术，如机器学习和人工智能算法，可以通过对大量数据的学习和分析，实现自主学习和模式识别的能力，从而提高故障诊断的准确性和效率。具体来看，智能化技术可以通过学习历史数据和相关特征，建立模型来预测和诊断故障，例如在电力系统中，可利用智能化技术监测电流、电压等参数，分析其变化趋势和异常情况，识别并预测潜在的故障。其次，智能化系统还可以学习和识别正常运行状态下的特征模式，并与异常模式进行比较，从而判断是否存在故障。
1.3日常管控系统
在电气工程及自动化控制中，为了提高系统运行的稳定性与安全性，往往需要加强对系统平台的日常管控，包括日常巡检、定期维护等。但是，传统管理模式不仅耗时耗力，而且难以保证管理质量，容易出现疏漏，再加上有些设备所处环境较为特殊，系统结构复杂，更是增加了管理难度。而智能化技术可以实现设备的自动监测、远程控制和智能化管理，如利用物联网、大数据分析和人工智能算法等技术，可以大大管控效率和精度。具体来看，通过传感器和物联网技术，智能化系统可以实时获取设备的运行状态和性能指标，且这些数据会被传输到中央控制中心，并通过大数据分析和人工智能算法进行处理和诊断。
2.智能化技术在电气自动化控制中的提升策略
2.1优化传感器和数据采集技术
优化传感器和数据采集技术是提升电气自动化控制中智能化技术的重要策略。传感器是电气自动化系统中的关键组成部分，用于监测和采集各种参数和信号，如温度、压力、流量等。通过优化传感器的设计和选择，可以提高数据采集的精度和可靠性，进而提升智能化技术在电气自动化控制中的效果。在优化传感器方面，一方面是针对传感器的精度和灵敏度进行改进。通过改良传感器的物理结构和信号处理算法，可以提高传感器对待测参数的测量精度和响应速度。另一方面，可以尝试组合应用新型传感器，例如引入光纤传感器、纳米传感器为主传感器，记录应用前后变化，找出效率最高、灵敏度最佳的组合模式。在数据采集技术方面，需要注重提高数据采集的速度和准确性。传统的数据采集方法往往面临数据稀疏、传输延迟等问题，影响了智能化技术的实时性和准确性。因此，可以采用高速数据采集技术，如高速模数转换器、分布式数据采集等，以提高数据采集的速度和时效性。同时，结合云计算和大数据技术，可以实现对海量数据的实时处理和分析，确保采集结果的“新鲜度”。
2.2优化控制与自适应调节
优化控制与自适应调节是提升电气自动化控制中智能化技术的重要策略。通过优化控制算法和自适应调节机制，可以提高电气自动化系统的响应速度、稳定性和鲁棒性。在优化控制维度方面，首先可改进控制算法，通过改良控制算法的结构和参数调节策略，提高控制系统的响应速度和精度。例如，采用先进的模糊控制、神经网络控制或模型预测控制等算法，实现对电气自动化系统的更精确和自适应的控制。其次，结合大数据分析和优化算法，通过对历史数据和实时数据的学习和分析，优化控制算法的参数和策略，进一步提高控制系统的性能和效果。在自适应调节方面，重点是通过对系统参数的自动调节和优化，实现对不确定性和变化的自适应处理。自适应调节机制可以根据系统的实际运行状况和网络环境，全程动态调控系统参数，让控制系统的性能达到最佳状态。目前业内使用频率较高的方法主要为：利用自适应PID控制器或模型参考自适应控制。经过大量实践，以上基本可实现对电气自动化系统的自适应调节。
2.3构建智能化决策与优化模型
通过建立适应电气自动化系统的智能化决策模型和优化模型，可以实现对系统运行和资源分配的智能化决策，提高系统的效率和性能。在构建智能化决策模型方面，通过对系统的输入输出关系进行建模和分析，建立预测和决策的数学模型。这些模型基于统计学方法、机器学习算法或人工智能技术，根据历史数据和实时数据进行训练和学习，从而预测未来的系统行为和变化趋势。通过对预测结果的分析和决策策略的优化，实现对系统运行和资源分配的智能化决策。在构建优化模型方面，通过数学规划和优化算法，求解系统的最优控制策略和资源分配方案。优化模型可以将系统的目标函数和约束条件转化为数学表达式，并利用优化算法求得最优解。通过建立适当的优化模型，可以实现对电气自动化系统的资源分配、运行调度和能源管理等方面的优化，提高系统的效率和性能。
2.4整合云计算和物联网技术
在整合云计算方面，将电力设备和传感器与云平台相连接，利用云平台的强大计算和存储能力，实现对电气自动化系统大量的设备数据能够被高效的存储和管理。同时，云计算技术可以实现对大数据的快速分析和建模，从而提供准确的预测和决策支持。在整合物联网技术方面，重点是通过物联网技术实现对分布式设备的连接和控制。物联网技术可以将电力设备和传感器与互联网相连接，实现设备之间的通信和协作。这使得运维人员能够远程监控和控制设备，进行远程诊断和维护。同时，通过物联网技术，设备和系统之间的数据交换和共享变得更加便捷和高效，提高了系统的整体运行效率和协同能力。
结语
综上所述，整合云计算和物联网技术是提升电气自动化控制中智能化技术的重要策略，可以实现对电气自动化系统的大规模数据存储和实时分析，实现智能化决策和优化。这将提高系统的效率和性能，推动电气自动化控制的智能化水平和发展。结束语目前智能化技术逐渐渗漏到不同行业中，给电气行业带来质的改变，能有效提高电气自动化控制能力，加强行业管理水平，保证电气设备运行稳定性。
参考文献
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[2]赵祥坤，周鸿锁，苏奎.探究当前智能化技术在电气工程自动化控制中的运用[J].新型工业化，2021（01）：24-25，28.