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摘要：近年来，先进的信息技术、物联网技术、云计算技术等都在快速发展，对推动社会的发展和变革发挥了重要的作用。将这些先进的智能化技术应用在电力工程中，可以提高电力工程的施工质量以及施工效率。在智能化电力工程中，应该采用先进的施工安装技术，保证各类电力智能化设备都能做到施工美观、运行可靠，提高智能化电力工程的技术水平。
关键词：电子智能化技术；电力工程；应用
1在电子工程中运用智能化技术的作用
将智能化技术引入电子工程中，不仅促使工程设计更加简单，而且推动了电子工程生产效率的提高，实现了电子工程的自动化，同时降低了操作系统的难度。接下来，笔者将针对这几方面的内容展开详细论述。
（1）促使工程设计更加简单。在电力工程中运用智能化技术，可以实现电子工程的自动化控制。在操作过程中，往往不需要借助模型就可以开始实际操作，这样做可以防止设计实践受到模型中存在的不确定因素的影响。传统的电子工程的自动化控制是指通过实际应用模型来完成控制。在制作此种模型的时候，制作工序较为复杂，然而如果将智能化技术运用到电力工程中可以减少传统自动化控制中存在的问题。
（2）推动电子工程生产效率的提高。在电子工程中充分引入智能化技术，能够充分发挥电子工程自动化控制功能，以此减少操作人员的日常工作量，并推动电子工程生产效率的提高。
（3）实现了电子工程的自动化控制。传统的电子工程自动化控制系统中往往可以很好的控制单一的对象，但是却不能很好的控制多个对象。然而如果在电子工程中运用智能化技术，那么就可以自动化控制多个对象，此种控制具有一致性的特点。
（4）降低了操作系统的难度。较差的调节能力是传统电子工程自动化控制技术的一个缺点，所以系统操作人员自身就要具备良好的职业素养以及丰富的专业知识，如果系统操作人员缺乏这些因素会对电子产品的生产效率产生一定的影响。然而将智能化技术运用到电力工程中，既可以促使自动化控制的操作难度得以降低，又促使数据信息的分析能力得以提高。同时系统操作人员可以有效的配置信息，推动电子工程的长远发展。
2智能化电力工程概述
2.1智能化电力工程的特点
在智能化电力工程中，涉及智能化的电力设备和自动化控制系统等，比传统的电力工程在施工安装技术方面要求更高。智能化工程包括的内容较多，是较为综合的智能化控制系统，本文以智能化电力系统为例进行分析。智能化电力系统包括多个子系统，在进行系统集成之前，首先需要对各个应用子系统进行分析，根据不同系统的特点，有针对性地进行集成，并且要对各套系统进行统一规划。
2.2智能化工程中的电力设备
智能化电力工程需要实现多种不同的功能，故在该电力工程中包括多种不同类型的电力设备，很多都采用了先进的智能化控制技术，能够更好地满足人们的需求。智能化电力系统中的防雷系统，应该采用统一的防雷接地系统，保证整个智能化电力系统的安全稳定运行。同时，在智能化电力系统中，应该配置一定的不间断电源，这样当智能化电力系统的主电源因故障而出现问题时，不间断电源仍能发挥作用，保证整个系统的安全运行。
3电力电子控制智能化的应用研究
3.1模糊变结构控制的应用
该技术最早兴起于20世纪60年代，模糊控制技术本身也是一种新型的高级控制策略。该技术立足于模糊数学理论，通过模拟决策以及近似推理的处理，通过模型控制规则来就具体的事物进行控制。
在这个过程中可以摒弃数学模型与系统之间矛盾所带来的影响，所以这也使得其自身的稳定性与适应性都有较大的提升，并最终成为了智能控制技术的重要组成环节。一般的控制理论很难满足这样的需求，同时模糊控制还有一个十分典型的特点，那就是其存在明显的“抖振”现象。这种现象的出现也意外成为了电力变结构系统抖振现象解决的重要契机。通过二者之间的有效结合，使得原本复杂的问题得到了有效的解决。传统边界层法在解决“抖振”问题的时候存在有天然的不足与缺陷，而通过模糊控制理论将传统边界层的模糊化进行曲面的无抖振切换。通过这样的设计规则来控制抖振现象，就能够在很大程度上降低模糊控制的“抖振现象”。与此同时，通过对控制信号的柔化处理，模糊控制也实现了对不连续控制信号的有效控制，这也进一步减缓了电力电子变结构控制应用过程中的“抖振现象”。
3.2神经网络控制的应用
在电力电子领域中，神经网络主要应用在故障诊断以及控制两个方面。当前随着电力电子技术研究工作的逐步深入，神经网络技术也因此得到了更高效的普及。当前技术人员已经在电力电子控制精度和稳定性方面取得了显著的突破，各个领域的控制项目也都已经朝向智能化的方向发展。而神经网络控制技术的应用很好的迎合了这一发展趋势，其在电力电子领域中的应用为控制电路提供了更高的适应力，所以单从理论角度而言，神经网络控制技术的应用，也能够设计出一个性能更为优越的智能控制系统。总体而言，神经网络的应用也为现代电力电子装置控制过程中诸多问题的解决提供了有效的保障。在很长一段时间中，电力电子的故障诊断都是依靠技术人员长期的摸索和技术积累来实现的。在此前提下的诊断效率与诊断质量自然可想而知。神经网络所具备的自适应和自学习能力，使得在其参与下的故障诊断工作能够充分地利用历史故障数据去展开分析与判断。同时通过不同故障现象之间的关联映射，也能够进一步提高系统的检测质量。不仅如此，结合样本训练，神经网络也能够结合故障诊断系统就电力系统进行在线的自诊断，实践结果表明，神经网络智能化故障诊断系统在变压器故障诊断等工作的应用中均有着理想的应用效果。
3.3预测控制系统的作用
在电力电子领域中，预测控制系统的应用价值也十分的明显。其通过更长时间跨度的优化控制，能够进一步保障电力电子领域的稳定性。该技术将控制过程划分为若干个时间跨度的最优化问题，同时进行最优解的处理。相比于以往借助于统计学、时间序列分析的处理形式而言，预测控制系统下的预测过程更为简便、且预测的精度也更有保障。例如：在传统电力电子系统中，受制于供配电用电安全的需求限制，如何根据实施状况去调整发电机向线路配电是一项十分复杂的工作。在传统的技术条件下，预测的精度与实际情况有较大的差异，特别是在高峰用电的阶段，传统预测方法因为不具备适应性要求，所以一味的沿用也只能是破坏电网的稳定性以及用电的质量与安全。而预测控制系统最大的优势就在于其所具备的较强的自适应预测能力，对于系统中存在的干扰以及噪音等不确定问题，其也能够表现出较强的鲁棒性。
结束语
智能化技术的飞速发展，给人类带来了诸多便利。将计算机技术人类智慧进行完美结合，有助于推动人类社会获得更大的发展，智能化技术能够灵活地应用于各行各业中，其拥有广阔的发展前景，对此，相关技术人员应该致力于研究智能化技术应用于电子工程中的可靠方法，推动我国电子工程的不断发展。
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