人工智能技术的快速发展正在深刻改变电气自动化控制领域。智能化控制算法的引入，有效突破了传统控制模式 的瓶颈，推动了系统的自主决策、鲁棒性和智能感知能力提升。本文以人工智能算法在电气自动化控制中的优化与工程实 践为主题，系统分析了神经网络、模糊控制、遗传算法、强化学习等主流智能算法在自动化系统中的应用路径。结合实际 工程数据和典型控制场景，探讨了 AI 驱动的控制系统在提高响应速度、降低能耗、容错与自适应等方面的成效。研究结果 表明，人工智能优化算法不仅提升了系统的运行效率和智能水平，也为未来智慧电气系统的建设提供了理论与技术支撑。 文章最后展望了智能算法与电气自动化深度融合的未来方向，并提出了工程落地过程中亟需关注的问题与建议。