数智技术在电气自动化中的应用及创新

通过探讨大数据、人工智能和物联网等数智技术在电力系统控制、故障诊断和能源管理中的创新应用,揭示这些技术对提高电气自动化系统效率和可靠性的重要作用。研究方法上,采用了实证研究与理论分析相结合的方法。在大数据分析方面,构建了基于LSTM-CNN混合模型的电力负载预测系统,并开发了一种基于张量分解和动态模态分解的电网稳定性分析方法。在人工智能应用方面,提出了一种CNN-LSTM混合模型用于变压器故障预测,以及基于深度强化学习的配电网自愈系统。在物联网技术应用方面,设计了一套基于流处理的智能电表数据分析系统,以及基于多智能体系统的分布式能源协调控制策略。此外,本研究还提出了一种结合粒子群优化、差分进化和模拟退火的新型混合优化算法,用于解决复杂的电网调度问题。研究结果表明,基于深度学习的故障预测模型将变压器故障预测准确率提高。智能配电算法降低的峰谷负荷差异,整体能源利用效率提升。在大规模电网调度中,新提出的混合优化算法比传统方法减少了运行成本,同时将可再生能源利用率提高。这些创新应用为电气自动化领域的未来发展提供了新的方向和思路。