重要信息
**时间：**2026年1月16-18日
**地点：**中国-广州
征稿主题
一、电气、自动化与人工智能融合体系核心框架
电气、自动化与人工智能（AI）的深度融合是工业智能化升级的核心方向，也是 ICEAAI 2026 聚焦的核心议题。三者的协同重构了工业控制、能源管理、设备运维等全链路技术体系，从传统的 "自动化执行" 迈向 "智能决策 - 自主执行 - 动态优化" 的新范式。以下从技术维度拆解核心构成与应用场景：
| 技术领域 | 核心融合方向 | 典型应用场景 | 核心技术挑战 |
|---|---|---|---|
| 电气工程 | 智能电网调度、电气设备故障诊断、新能源并网控制 | 智能微电网、高压设备运维、新能源电站 | 非线性负载适配、实时性控制、故障鲁棒识别 |
| 自动化控制 | 基于 AI 的自适应控制、智能 PLC、工业机器人调度 | 柔性生产线、无人车间、流程工业控制 | 复杂系统建模、多设备协同、动态环境适配 |
| 人工智能 | 工业大模型、边缘智能推理、多模态数据融合 | 设备预测性维护、生产工艺优化、能耗智能调控 | 工业数据噪声鲁棒性、模型轻量化、实时推理 |
二、电气领域 AI 融合核心技术实践
2.1 电气设备故障智能诊断
传统电气设备故障诊断依赖人工经验和固定阈值，基于深度学习的故障诊断算法可实现多维度特征融合与精准识别。以下是基于 CNN 的高压开关柜故障诊断 Python 实现示例：
python
运行
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import torch.optim as optim
from torch.utils.data import Dataset, DataLoader
# 定义故障诊断数据集
class ElectricalFaultDataset(Dataset):
def __init__(self, data_path, fault_types=5, seq_len=256):
"""
加载电气设备振动/温度/局部放电特征数据
:param data_path: 数据文件路径（含正常+故障样本）
:param fault_types: 故障类型数量（如接触不良、绝缘老化等）
:param seq_len: 特征序列长度
"""
self.data = np.load(data_path, allow_pickle=True)
self.fault_types = fault_types
self.seq_len = seq_len
def __len__(self):
return len(self.data)
def __getitem__(self, idx):
# 提取多维度特征（振动+温度+局部放电）
features = self.data[idx]['features'][:self.seq_len, :]
label = self.data[idx]['fault_label']
# 特征归一化
features = (features - np.mean(features, axis=0)) / np.std(features, axis=0)
return torch.from_numpy(features).float(), torch.tensor(label).long()
# 构建CNN故障诊断模型
class FaultDiagnosisCNN(nn.Module):
def __init__(self, input_channels=3, num_classes=5):
super().__init__()
self.conv_layers = nn.Sequential(
# 卷积层1：提取局部特征
nn.Conv1d(input_channels, 32, kernel_size=7, padding=3),
nn.BatchNorm1d(32),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2),
# 卷积层2：深度特征提取
nn.Conv1d(32, 64, kernel_size=5, padding=2),
nn.BatchNorm1d(64),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2),
# 卷积层3：高阶特征提取
nn.Conv1d(64, 128, kernel_size=3, padding=1),
nn.BatchNorm1d(128),
nn.ReLU(),
nn.MaxPool1d(kernel_size=2, stride=2)
)
# 分类层
self.fc_layers = nn.Sequential(
nn.Linear(128 * 32, 256), # 适配seq_len=256的池化后维度
nn.ReLU(),
nn.Dropout(0.2),
nn.Linear(256, num_classes)
)
def forward(self, x):
# 输入维度：[batch, seq_len, input_channels] → 转换为[batch, input_channels, seq_len]
x = x.permute(0, 2, 1)
x = self.conv_layers(x)
x = x.flatten(1)
out = self.fc_layers(x)
return out
# 模型训练与验证流程
def train_fault_diagnosis_model():
# 模拟生成电气设备故障数据（实际替换为真实采集数据）
mock_data = []
fault_labels = [0, 1, 2, 3, 4] # 0-正常，1-接触不良，2-绝缘老化，3-过热，4-局部放电
for _ in range(2000):
label = np.random.choice(fault_labels)
# 生成不同故障对应的特征（振动+温度+局部放电）
base_feature = np.random.rand(256, 3)
if label == 1:
base_feature[:, 0] += 0.8 # 振动特征异常
elif label == 2:
base_feature[:, 1] += 1.0 # 温度特征异常
elif label == 3:
base_feature[:, 1] += 1.5 # 高温故障
elif label == 4:
base_feature[:, 2] += 1.2 # 局部放电特征异常
mock_data.append({'features': base_feature, 'fault_label': label})
np.save('electrical_fault_data.npy', mock_data)
# 加载数据集
dataset = ElectricalFaultDataset('electrical_fault_data.npy')
dataloader = DataLoader(dataset, batch_size=64, shuffle=True, num_workers=0)
# 初始化模型、优化器、损失函数
model = FaultDiagnosisCNN(input_channels=3, num_classes=5)
criterion = nn.CrossEntropyLoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练过程
epochs = 20
model.train()
for epoch in range(epochs):
total_loss = 0.0
correct = 0
total = 0
for features, labels in dataloader:
optimizer.zero_grad()
outputs = model(features)
loss = criterion(outputs, labels)
loss.backward()
optimizer.step()
total_loss += loss.item()
_, predicted = torch.max(outputs.data, 1)
total += labels.size(0)
correct += (predicted == labels).sum().item()
avg_loss = total_loss / len(dataloader)
acc = 100 * correct / total
print(f"Epoch [{epoch+1}/{epochs}] | Loss: {avg_loss:.4f} | Accuracy: {acc:.2f}%")
# 验证集测试（模拟）
model.eval()
test_features = torch.randn(100, 256, 3)
test_labels = torch.randint(0, 5, (100,))
with torch.no_grad():
test_outputs = model(test_features)
test_acc = 100 * (torch.argmax(test_outputs, 1) == test_labels).sum().item() / 100
print(f"\nTest Accuracy: {test_acc:.2f}%")
return model
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
fault_model = train_fault_diagnosis_model()2.2 智能电网负荷预测与调度
AI 驱动的电网负荷预测是智能调度的核心，基于 LSTM 的时序预测算法可精准捕捉负荷的周期性、趋势性特征。以下是实现代码：
python
运行
import numpy as np
import torch
import torch.nn as nn
import matplotlib.pyplot as plt
# 构建LSTM负荷预测模型
class LoadForecastLSTM(nn.Module):
def __init__(self, input_size=4, hidden_size=64, num_layers=2, output_size=1):
super().__init__()
self.lstm = nn.LSTM(
input_size=input_size,
hidden_size=hidden_size,
num_layers=num_layers,
batch_first=True,
dropout=0.1
)
self.fc = nn.Linear(hidden_size, output_size)
def forward(self, x):
lstm_out, _ = self.lstm(x)
# 取最后一个时间步的输出
out = self.fc(lstm_out[:, -1, :])
return out
# 负荷预测训练流程
def train_load_forecast_model():
# 模拟电网负荷数据（含时间、温度、历史负荷、节假日特征）
time_steps = 1000
t = np.arange(time_steps)
# 基础负荷（日周期+周周期）
base_load = 100 + 30 * np.sin(2 * np.pi * t / 24) + 20 * np.sin(2 * np.pi * t / 168)
# 加入温度影响和随机噪声
temperature = 25 + 10 * np.sin(2 * np.pi * t / 365) + np.random.randn(time_steps)
load = base_load + 5 * temperature + np.random.randn(time_steps) * 2
# 构造特征矩阵（前6小时负荷+温度+小时+星期）
seq_len = 6
features = []
labels = []
for i in range(seq_len, time_steps):
# 特征：前6小时负荷、当前温度、小时、星期
feat = np.hstack([
load[i-seq_len:i],
[temperature[i]],
[(i % 24)/24], # 小时归一化
[(i % 168)/168] # 星期归一化
])
features.append(feat)
labels.append(load[i])
features = np.array(features).reshape(-1, seq_len, 4) # [样本数, 时间步, 特征数]
labels = np.array(labels).reshape(-1, 1)
# 数据划分与转换
train_size = int(0.8 * len(features))
train_x = torch.from_numpy(features[:train_size]).float()
train_y = torch.from_numpy(labels[:train_size]).float()
test_x = torch.from_numpy(features[train_size:]).float()
test_y = torch.from_numpy(labels[train_size:]).float()
# 初始化模型
model = LoadForecastLSTM(input_size=4, hidden_size=64)
criterion = nn.MSELoss()
optimizer = optim.Adam(model.parameters(), lr=0.001)
# 训练
epochs = 50
model.train()
for epoch in range(epochs):
optimizer.zero_grad()
outputs = model(train_x)
loss = criterion(outputs, train_y)
loss.backward()
optimizer.step()
if (epoch+1) % 10 == 0:
print(f"Epoch [{epoch+1}/{epochs}] | Loss: {loss.item():.4f}")
# 预测验证
model.eval()
with torch.no_grad():
train_pred = model(train_x).numpy()
test_pred = model(test_x).numpy()
# 计算误差
train_mae = np.mean(np.abs(train_pred - train_y.numpy()))
test_mae = np.mean(np.abs(test_pred - test_y.numpy()))
print(f"\nTrain MAE: {train_mae:.2f} kW")
print(f"Test MAE: {test_mae:.2f} kW")
return model
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
load_model = train_load_forecast_model()三、自动化与 AI 融合的核心技术方向
3.1 自适应 PID 控制（AI 优化）
传统 PID 控制器参数整定依赖人工，基于强化学习的自适应 PID 可动态调整参数，适配复杂工业场景。核心实现逻辑如下：
python
运行
import numpy as np
class RLAdaptivePID:
def __init__(self, kp=1.0, ki=0.1, kd=0.05, target=0):
self.kp = kp
self.ki = ki
self.kd = kd
self.target = target
self.error = 0
self.last_error = 0
self.integral = 0
self.reward = 0
# 强化学习参数
self.alpha = 0.1 # 学习率
self.gamma = 0.9 # 折扣因子
self.epsilon = 0.1 # 探索率
def calculate_control(self, current_value):
# 计算误差
self.last_error = self.error
self.error = self.target - current_value
self.integral += self.error
derivative = self.error - self.last_error
# PID输出
control = self.kp * self.error + self.ki * self.integral + self.kd * derivative
# 强化学习参数调整
self._update_pid_params()
return control
def _update_pid_params(self):
# 奖励函数：误差越小，奖励越高
self.reward = -abs(self.error)
# 探索-利用策略
if np.random.uniform(0, 1) < self.epsilon:
# 探索：随机调整参数
self.kp += np.random.uniform(-0.05, 0.05)
self.ki += np.random.uniform(-0.005, 0.005)
self.kd += np.random.uniform(-0.005, 0.005)
else:
# 利用：基于奖励调整参数
self.kp += self.alpha * self.reward * self.error
self.ki += self.alpha * self.reward * self.integral
self.kd += self.alpha * self.reward * (self.error - self.last_error)
# 参数限幅
self.kp = np.clip(self.kp, 0.1, 5.0)
self.ki = np.clip(self.ki, 0.01, 1.0)
self.kd = np.clip(self.kd, 0.01, 1.0)
# 测试自适应PID
def test_rl_pid():
# 模拟工业过程（一阶惯性环节）
def industrial_process(control, last_output):
tau = 5 # 时间常数
return (last_output * (tau - 1) + control) / tau
pid = RLAdaptivePID(target=50)
current_value = 0
values = []
for step in range(200):
control = pid.calculate_control(current_value)
current_value = industrial_process(control, current_value)
values.append(current_value)
if step % 20 == 0:
print(f"Step {step} | Current Value: {current_value:.2f} | KP: {pid.kp:.2f}, KI: {pid.ki:.2f}, KD: {pid.kd:.2f}")
# 示例调用
if __name__ == "__main__":
test_rl_pid()3.2 工业自动化系统性能对比（传统 vs 智能）
以下表格对比传统自动化系统与 AI 融合的智能自动化系统核心差异：
| 性能维度 | 传统自动化系统 | AI 融合智能自动化系统 | 提升效果 | 适用场景 |
|---|---|---|---|---|
| 控制精度 | ±1.5% | ±0.3% | 80%+ | 精密加工、化工流程控制 |
| 响应速度 | 毫秒级（10-50ms） | 微秒级（1-5ms） | 80%+ | 高速生产线、机器人协同 |
| 故障自愈 | 无（人工干预） | 自动识别 + 动态切换策略 | 90%+ 故障自愈率 | 无人车间、远程运维 |
| 能耗优化 | 静态阈值调节 | 动态能耗 - 效率平衡 | 15-25% 能耗降低 | 制造业产线、数据中心 |
| 泛化能力 | 仅适配固定场景 | 多场景自适应学习 | 适配 80%+ 异构场景 | 柔性生产线、多品种小批量生产 |
四、技术挑战与未来趋势
4.1 核心技术挑战
- 数据壁垒：工业现场多源数据（电气、控制、传感器）格式不统一，融合难度大；
- 实时性约束：工业控制需微秒级响应，AI 模型轻量化与推理速度难以平衡；
- 可靠性要求：工业场景对 AI 算法容错率要求极高（99.999% 以上），算法鲁棒性不足；
- 部署成本：AI 模型落地需适配传统 PLC、DCS 系统，改造成本高；
- 安全风险：智能系统接入工业网络，存在数据泄露、恶意攻击风险。
4.2 未来发展趋势
- 工业大模型轻量化：针对电气 / 自动化场景的专用大模型，实现端侧轻量化部署；
- 数字孪生闭环：电气设备 - 自动化系统 - 数字孪生体的实时联动，实现虚拟调试与优化；
- 边缘智能控制：AI 推理下沉至边缘控制器，减少云端依赖，提升实时性；
- 多智能体协同：车间级多设备（机器人、机床、传感器）的智能协同控制；
- 绿色智能：AI 驱动的电气设备能耗优化，实现工业系统碳中和目标；
- 人机协同决策：AI 辅助人工决策，兼顾算法效率与人工经验。
五、国际交流与合作机会
作为国际学术会议，将吸引全球范围内的专家学者参与。无论是发表研究成果、聆听特邀报告，还是在圆桌论坛中与行业大咖交流，都能拓宽国际视野，甚至找到潜在的合作伙伴。对于高校师生来说，这也是展示研究、积累学术人脉的好机会。
