电力设备运维检修中人工智能技术的应用

庄晓萍

摘要：电力设备的运维检修是一项工程量较大的工作， 并且能够及时发现、解决现存的故障问题，有效提升设备的使用寿命，确保维修人员的安全。人工智能技术在电力设备运维检修中起着重要作用，通过技术分析，找出现存的故障问题，并提出合理的处理措施，促进电力设备的正常运转。基于此，本文阐述了人工智能技术的内容，并对电力设备运维检修中人工智能技术的应用展开探究。

关键词：电力设备;运维检修;人工智能技术

前言：电力设备的安全性能对供电稳定性起着关键作用，为了增强电力设备的运行稳定性，全面掌握设备的多项数据，并进行科学汇总、融合，有效评估设备的运行状态，合理预测设备的运行变化趋势，从而制定相应的检修计划，确保电力系统的稳定运行。人工智能技术在电力设备的运维检修中有着重要作用，能够快速诊断电力设备中存在的故障问题，并根据具体问题提出相应的解决措施，确保电力设备的稳定运行。

1 人工智能技术的概述

人工智能技术是非常重要的科技产物，具有众多优点。通过人工智能技术的原理能够得出，该技术是在计算机技术的作用下，模拟人类的大脑，对人的意识、思维等过程进行模拟，从而解决社会中的各种复杂的问题。人工智能技术具有较高的智商、思维等，在多个行业得到广泛应用，该技术也是一种机器体系，在具体应用中不仅能够大大节省人力资源，还能够有效提升设备的运行效率，从而增强电力设备的安全可靠性。在电力自动化建设中，人工智能技术的应用能够节省资源、提升效率。人工智能技术在电力设备检修中的应用不仅能够降低维修成本，还能够提升检修的效率，并通过利用该技术，对电力设备的运行情况进行分析，有效提升设备的故障诊断水平。

2 电力设备运维检修中人工智能技术的应用

2.1 设备故障识别与诊断

电力设备的故障诊断通常需要依赖维修人员进行评测，而目前，电力设备的运维检修大多借助人工智能技术进行故障识别与诊断。电力设备的故障诊断存在一些问题，数据失衡、单一等现象较为普遍，因此，应结合当前电力设备的相关案例数据，并根据一些运行数据、设备缺陷等多元信息，使用样本合成、生成对抗网络等措施实现数据增殖，从而对数据样本起到一定的平衡作用。同时，根据数据信息是否有标注、时序记录的完整性等内容，采取分类、预测等各项算法，并借助相关经验规则加以引导，完成设备故障的识别与诊断，首先诊断设备的故障类型，然后诊断设备的故障位置，并进行故障预警[1]。

2.2 设备健康状态的评估

电力设备的健康状态评估非常重要，为了保证电网供电的稳定，减少检修带来的成本，电力行业大力开展电力设备健康状态的评估工作。由于电力设备的构造较为复杂，成本比较高，工作性质各不相同，在实际工作中缺乏客观的评估标准。为了解决这一弊端，合理利用人工智能技术，应用数学分析法、机器学习算法等对电力设备的健康状态进行评估，从而精准反映设备的状态。一方面，借助数学模型计算评估权重，并对设备状态以及指标之间的关系进行全面分析，合理评价设备的状态，层次分析法是比较常用的数学分析法;另一方面，根据训练的样本，借助机器学习算法构建设备状态预测模型，对人工神经网络是较为常用的方法之一[2]。电力设备健康状态的评估主要是由正样本数量稀少引起的不均衡样本问题，对于大型变压器等一些价格昂贵、复杂的设备，在日常的运维过程中，应提高对设备健康状态的重视，通过合理利用人工智能技术进行评估，为设备的稳定运行奠定基础。

2.3 设备运行状态的预测

电力设备运行状态的预测是根据设备的历史数据、实施状态等，结合相关的电网运行信息，找出设备的运行规律，在此基础上预测设备的运行状态。由于电力设备的运行情况比较复杂，对于设备运行状态的预测主要是以相关指标为目标，通过利用人工智能技术的优势，构建预测模型，循环神经网络、深度信念网络等是比较常用的方法。由于预测目标各不相同，预测研究的对象主要包含油温、绕组状态等等，例如，根据变压器不同时序相应的电抗历史数据，使用支持向量机构建绕组电抗的预测模型。负荷电流的预测可以了解设备的负荷水平，负荷水平又对电能稳定性有着较大的影响，并且有助于降低成本。在电力设备运行状态的预测中，单一指标的时序性数据预测较为普遍，未来可配合关联关系挖掘等各种方式，促进预测模型精度的提升。

2.4 设备寿命的评估

在电力系统的运行过程中，延长变压器运行时间能够有效增大电力设备的应用价值。设备的使用寿命与运行环境、老化程度等多项因素相关，设备的寿命包含技术、经济、物理寿命，合理制定检修计划是电力企业的重点内容，美国采取三级评估法，制定综合寿命管理程序，对电力设备的寿命进行评估，我国有关电力设备使用寿命的评估研究也在推进。人工神经网络法、集成学习等是当前已经应用于设备寿命评估的方法，这些方法是在各种损耗因素数据构成的样本中形成模型，例如设备出厂以及运行过程中的监测信息、检修信息、试验统计信息，通过模型的构建对设备各部件的损耗、使用寿命进行分析与评估。对于变压器的健康指数评估，通过利用人工神经网络进行预测，构建相应的可靠指标，并预测变压器的寿命;通过集成预测模型、不确定性模型、实验模型，有效提升模型预测的精准性[3]。

结语：人工智能技术在电力设备运维检修中的应用具有重大的意义，既能够减少人力成本，还能够加大工作进度、促进运维检修效率的提升。电力设备在电力系统中起着关键作用，设备的故障现象会在很大程度上影响系统的安全运行，因此，通过借助人工智能技术，在设备故障识别与诊断、设备健康状态的评估、设备运行状态的预测、设备寿命的评估等方面加以应用，为电力设备的运维检修提供新的研究思路。

参考文献：

[1]盖雪，姜建平.人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及應用[J].工程建设与设计，2021（02）：151-152.

[2]蒲天骄，乔骥，韩笑，张国宾，王新迎.人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用[J].高电压技术，2020（02）：369-383.

[3]唐文虎，牛哲文，赵柏宁，季天瑶，李梦诗，吴青华.数据驱动的人工智能技术在电力设备状态分析中的研究与应用[J].高电压技术，2020（09）：2985-2999.