4.2 智能自動控控製實現
1）智能自動過程
人的智能主要表現為三個方麵，感知外界事物能力，獨立思維能力，能動反映行為能力，而人工智能是由科學家們製造出來電腦設備的所表現出來一種機器智能形態，利用計算機技術以及傳感設備對外界信息的感知與學習，按照專家係統設定的非線性等思維方式進行這能分析，最後做出最合理的處理措施，並執行控製操作。數據采集與處理對所有開關量、模擬量的實時采集智能係統的這個是學習過程，並能按規範要求處理或存貯這些信息；畫麵顯示模擬畫麵真實顯示一次設備和係統的運行狀態，可實時顯示電流、電壓等所有模擬量、計算量、隔離開關、斷路器等實際開關狀態及掛牌檢修功能，能生成曆史趨勢圖。運行監視具有對各主要設備的模擬量數值、開關量狀態的實時智能監視，有事故報警越限和狀態變化事件報警，事件順序記錄、聲光、語音、電話圖象報警；操作控製通過鍵盤或鼠標實現對斷路器及電動隔離開關的控製，勵磁電流的調整。按順控程序進行同期並網帶負荷或停機操作。係統對運行人員的操作權限加以限製，以適應各級運行值班管理；故障錄波模擬量故障錄波，波形捕捉，開關量變位，順序記錄等（包括主要輔機）；在線分析不對稱運行分析、負序量計算等保護定值包括軟壓板的投退；運行管理操作票專家係統，運行日誌，報表的生成及存儲或打印，運行曲線等。
2）智能自動控製實現
自動控製算法工業過程中通常采用的PID控製器，適用於線性定常係統，而在一些係統中常包含有非線性、時變環節，而且有些參數未知式緩慢變化，單獨采用PID控製較難達到理想的控製效果，AI人工智能調節器采用模糊控製和改進PID相結合的雙模控製算法，改變雙模算法的模糊控製從而改變控製係統的動態控製品質。AI調節器在調節過程中可以進行自主學習、自動調整功能。當控製誤差較大時，可以采用模糊算法進行調節，消除PID算法控製飽和積分現象；當控製誤差較小時，使用改進的PID算法進行控製調節，並在調節控製過程中自動學習以及記憶被控對象特征，以使控製調節效果達到最優化，最終效果達到無超調、參數確定簡單、高精度等效果，對複雜控製對象也能得到很好的控製效果。智能自動控製關鍵係統就是控製台，控製台設計必須兼顧手動和自動兩種操作模式。手動控製狀態主要體現在某些具體條件下需要手動幹預或者在緊急條件下必須采用手動控製，這樣可以直接利用工程師的具體經驗進行控製；智能自動控製模式，往往可以再日常維護控製，智能控製是一個很複雜係統工程，同時也是在不斷完善和進化發展的。
5、結語
在電氣自動化控製工程中智能化技術已經非常常見，並在逐步的向著更廣更深的方向發展，會使得電氣工程自動化變得更加簡單，同時智能化也在不斷發展變化的，這樣在電氣工程中的應用將更加廣泛，所以智能技術在電氣自動化控製中可發揮最大的效用，促進電氣診斷故障、優化設計和智能控製等方麵。
參考文獻
[1] 魏俊英.曲煒.人工智能技術及應用[M].上海：同濟大學出版社，2007.4.
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