电气设计和机器学习

摘要：

本文以配电中电气设计为背景，探讨了机器学习在电气一次设计中可能存在的机会，以及项目所产生的影响。

背景知识要求：

熟悉建筑设计/工厂设计/配电等相关领域知识，比如设计院工程师。

介绍

晚上的时候，飞机在大城市降落的过程中，我们都能欣赏到城市中由灯光构成的美丽风景线，这些景色源自电力设计师在图纸上完成的作品，就是我们俗称的“电气施工图”，当然电气施工图（本文主要针对配电部分）不仅仅包含灯光的部分，按照功能我们可以把电气施工图分为不同的卷册：电气一次设计、电气二次设计、照明和检修设计、通讯设计、电缆桥架规划。

为什么需要电气设计呢？任何一个工厂、建筑物、城市道路在建设之处，都需要建筑设计、土木设计、电气设计、工艺设计等等专业，在图纸上把蓝图画出来，这些蓝图要满足项目的需求，同时也要符合工业和民用规范中的各项准则，这就是设计师需要做的事情，比如决定高层建筑物是否需要避难所，柴油发电机作为应急电源等等，本文主要围绕电气设计的话题展开讨论。

问题

电力作为驱动工业的动力，已经渗入了生活中的各个角落，和生活比较近的比如灯、冰箱、热水器、电视机等，工业中比较常见的有电动机、发电机、加热器、检修动力电源等，这些都是电气设计中的负荷。

电气设计中最重要、影响最大，也是最需要人的智慧的一个环节，就是要根据负荷的种类和特性，选择合适的变压器、断路器、逻辑控制器、电缆型号、互感器以及相关的保护设置等，如果选择不合适的话，有可能增加电气火灾风险，影响到人身健康和资产安全。

这些电气设备选型的工作，都是由电气设计师完成的。一个中型项目的电气设备选型从开始设计到完全定型可能要经历几个星期的时间，中间任何一个小修改都可能会影响到整个项目的设备选型，这意味着设计师有可能需要从头再来，活生生的把技术性的工作转变为考验耐心的工作。机器学习是否可以帮助设计师来完成设备选型和图纸设计呢？

解决方法和收益

对于设备的选型，设计师的思考过程就是结合规范中的要求和负荷对于电能的需求，在自己的经验值中匹配到一个合适的区间，再去样本库中寻找对应的设备型号。这个过程在机器学习中就是一个简单的机器学习分类问题，难点在于如何对负荷进行特征提取，如何把不同品牌的样本库中的型号泛化为统一标准。通过分类最终达到的效果是在给定任何一个电气负荷之后，机器学习通过分析不同维度特征的信息，最后给出合适的断路器，互感器，逻辑控制器等参数。

这里是通过机器完成，取代了设计师对设备进行选型的过程，不但减轻了设计师的劳动强度，而且还减少了设计过程中出错的可能性，以前一个设计师几个星期才能最终完成的工作量，用机器学习的方法只需要几分钟就完成了，在模型正确的前提下，还能保证其选型结果准确性和设备经济性。

未来

本文给大家分享了在电气设计的一次设计中机器学习存在机会，其实不仅仅是一次设计，还有照明的灯具部署，电缆桥架路由选择等等问题都可以用机器学习的方法来解决，其中最关键的问题是如何将物理问题抽象成一个机器学习的数学模型，并找到正确的方法验证模型的准确性。

EIOT数据俱乐部

聚焦工业互联，分享数据价值，助力人才转型