1、人工智能技術內涵

人工智能技術屬于計算機技術范疇，主要目的是掌握人類智能固有的本質，同時對人類智能進行模擬，從而產生了智能機。人工智能技術將機器人與專家系統等各領域作為了主要研究對象，同時涉及心理學、邏輯學、語言學等多個學科，但計算機學科一直是其核心內容。一般來講，對于人工智能技術的有效研究都具備一定的復雜性，因此就需要采用智能機器來對這些復雜的工作任務進行解決。人腦是最精密的機器，并且對于人腦的思考過程能夠實現模擬，實質上智能機器就是在對人腦進行模擬的基礎上所實現的，并且通過對實際所獲取的信息進行有效研究并在此基礎上實現反饋。所以，在當前的各個行業當中加強對于自動化目標實現的主要途徑就是對人腦的模擬。

2、人工智能在電氣工程自動化中的應用優勢

　　由于復雜性與系統性是電氣設備設計的主要特點，因此設計電氣設備的相關設計人員必須具備完備的知識理論，其設計工作的實際有效性必須要強。在電氣工程自動化中應用人工智能技術以后，具有很多優勢，下列四個方面為其主要體現：

　　（1）數據的采集與處理都可由人工智能技術來完成，由于具備了這一功能，這樣便可對電氣設備的各種數據進行采集，并且可及時處理與保存相關數據，這樣可使電氣自動化的實際控制效率得到大幅提升。

　　（2）人工智能技術可完成系統的監視并進行必要的報警。人工智能技術可實時監視電氣系統中主要設備的模擬數據值。

　　（3）人工智能控制的操作控制功能較好。可使用鼠標、鍵盤來對電氣設備進行自動化控制，由于利用控制程序便可完成同期并網帶負荷操作，這樣不但可以大幅減輕操作人員的工作強度，而且可使控制效率得到極大提高，這與當前工業發展的實際需求很相符。

　　（4）人工智能控制具備故障錄波功能，也正是由于這一功能人工智能技術，可智能化捕捉故障錄波，這使電氣設備的實際運行效率與運行安全性都得到了大幅提升。

3、人工智能技術在電氣自動化中的應用分析

3．1人工智能技術在電氣自動化設備中的應用

　　由于電氣自動化系統當中往往存在很大的復雜性，其往往涉及到很多專業的知識，因此相對于電氣自動化設備操作人員來講，其需要具備良好的個人素質，同時還需要對相關的專業知識進行透徹了解。由于電氣自動化系統比較復雜，所以其實際操作的有效性要強，這樣才能最大限度地減少由于不當操作，導致出現非正常停機，甚至引發安全事故等。這對產生的相關問題通常都可以采用人工智能技術的應用來實現，相對于人工智能技術來講，其主要核心就是計算機理論，在實際的應用中進行相關程序的編制，能夠在計算機控制下實現電氣自動化的智能控制。在一定意義上來講，對于電氣設備的智能化主要就是將人的實際勞動操作利用智能化設備進行替代，這樣除了能夠提高實際的生產效率，還能夠在一定程度上加強成本的降低。在電氣工程自動化當中對于人工智能的應用，能夠使得電氣自動化設備在實際運行當中的科學性得到提升，并且對設備的運行環境也能后得到優化。

3．2在電氣控制工作中的應用

　　在電氣領域內，對電氣設備進行控制是一個十分重要的部分，自動化設備是當前電氣行業的主要發展方向，在設備的控制上，也要逐漸實現智能化，可以極大程度增強工作效率，縮減資金成本，并且降低從業者的勞動強度。比如人工智能技術中的模糊控制、神經網絡控制、專家系統等，都是比較先進的控制技術，可以實現對各種設備的有效控制，而且控制的效果很好，產生的誤差較小。比如在模糊控制中，較為常用的模糊控制方法有Sugeno與Mamdani兩種技術，后者主要是應用在對設備的速度調節的控制上，模糊控制的方法能夠以一種更高的效率來處理交流傳動控制的相關問題，從而使得電氣設備的工作質量和工作效率有很大的提升。

3．3在電氣設備的日常操作過程中的應用

　　電氣行業和人們的生活以及生產有著一定的聯系，由于電氣設備的復雜以及在日常的控制當中也表現的非常繁瑣。在傳統的日常操作當中其操作方式也是比較復雜，并且也會將電氣系統的控制時間有效增加，這樣就降低了控制效率。因此，就需要在實際操作中加強對于人工智能的有效應用，并且在進行日常操作中，可以采用人工智能來進行一些基本控制算法的有效設備，將這些復雜的操作工序進行簡單化，并且只需要一臺電腦就能夠實現對這些操作的有效控制，最重要的是，通過人工智能技術的深化，還能實現遠程控制，可以將操作界面進行簡化，及時處理并保存相關重要數據，為將來的查找與應用提供方便。在日常操作過程中，對于很多數據都要進行記錄，比如電氣設備的損耗情況、電量等，如果采用人工記錄，則會有巨大的工作量，還容易出錯，但是應用人工智能技術編制相應的表格和數據采集系統，則可以實現對數據的采集和有效保存，降低了工作強度，同時提高了工作效率。

3．4在故障診斷過程中的應用

　　人工智能故障診斷技術涵蓋了模糊理論、神經網絡、專家系統，能準確診斷電氣事故及其故障。實際中，由于各方面因素的影響，電氣行業中通常會發生各種故障隱患，若未及時有效的對存在的故障加以診斷，那么就會帶來嚴重的損失。過去使用的故障診斷方式比較繁瑣、準確率也較低。以變壓器為例，過去常用的故障診斷方式是對變壓器油中分解的所有氣體進行全面收集，然后對收集的氣體進行分析，從而判斷有無故障隱患。這種方式耗費時間長、需投入較大的精力，而且診斷準確率較低。除此之外，過去使用的故障解決方法也非常復雜。所以對于這些效率低的故障診斷方式及解決方法應摒棄。將模糊理論、神經網絡和專家系統有機結合，從而解決上述問題，并且還保證了故障診斷的準確性，工作效率得到提升。

3．5對電氣自動化控制流程進行了簡化

　　電氣工程自動化在實際的操作中流程非常的復雜，并且在操作中也有嚴格的步驟要求，其若是產生一點問題就可能會給機器設備帶來很大的危害。因此，如何確保電氣設備的正常嫥，同時盡可能做到操作的簡單化以及程序化，這是當前研究人員所需要重視的一個問題。隨著在電氣工程自動化中對于人工智能的應用，能夠在一定程度上實現這些問題，這對于日常的一些資料進行儲存以及有效分析之后，在機器產生故障之后能夠及時的采用相關措施來確保其正常運行。除此之外，在電氣工程自動化中對于人工智能的應用還能夠實現對電氣設備的遠程操作，強化了控制流程的簡單化以及程序化，為相關的技術人員在對電氣設備進行檢查以及維護提供了一定的便捷，這樣不但節省了時間，也有效的將其了電氣自動化的運行成本。