随着科技的飞速发展，智能优化技术已逐渐渗透到各个行业，电力工程领域也不例外。这一技术以其高效、精准的特性，正在为电力工程的规划、设计、运行和维护带来革命性的变化。

化工机械设备中的泵与压缩机是关键的流体输送设备，其性能直接影响化工生产的效率和安全性，随着智能制造技术的发展，智能优化控制技术在泵与压缩机的应用日益受到重视。本文旨在探讨泵与压缩机的工作原理，分析其在化工生产中的重要性，并研究智能优化控制技术在提升设备性能和生产效率方面的应用。通过案例分析，本文展示了智能优化控制技术的实际效果，并对未来的研究方向提出了建议。

本文着重研究了电力系统智能优化调度方法，包括遗传算法（GA）、粒子群优化（PSO）、蚁群优化（ACO）、机器学习（ML）方法。通过集成这些方法，提高电力系统运行的稳定性、安全性和可靠性，更好地实现能源传输，将充分满足整个社会的能源需求。

随着工业生产自动化和信息化的推进，大数据与人工智能技术在工业企业安全评价中的应用日益广泛。本文旨在探讨如何运用大数据与人工智能技术优化工业企业安全评价，提高安全管理效率和水平。通过建立全面的数据收集与分析体系，应用大数据挖掘技术发现安全隐患规律，利用人工智能算法构建安全评价模型，以及提高数据质量与安全评价结果的可解释性等策略，可以实现对安全风险的全面监控和准确评估。

在当前计算机与人工智能技术飞速发展的时代背景下，人工智能技术被广泛用于结构健康监测领域。人工智能方法首先需要获得结构的振动响应参数，依据这些参数进行学习分析并依据相应的损伤识别指标评判结构的健康状态和剩余使用寿命。本文对当前用于结构健康监测领域的人工智能技术分别进行了分析与总结，并对其未来的发展方向进行展望。