人工智能技術在電力設備運維檢修中的研究及應用

雷文春

摘 要：近年來，隨著社會的進步，電力設備的狀況與電力系統的穩定與安全息息相關。全面科學的掌握電力設備的運維檢修過程，并在此過程中科學手段集成、集成信息，準確評價設備運行狀態和變化趨勢，是整個電力系統的可靠性，制定合理的運行維護檢查計劃，它是經濟運行的重要前提和重要基礎。人工智能技術為電力設備的運行維護在決策任務的開發、突破、優化、效率和精度以及學習能力等方面提供了新的技術和研究理念。本文綜述了人工智能系統傳輸與維護服務的重要技術和應用，討論了其應用現狀，并對電力設備運行維護的數據狀態和存在的問題進行了討論和分析。介紹了人工智能的重要技術框架和各種算法的應用，本文綜述了人工智能技術在電力設備運維檢修中的應用進展和難點，最后，分析了人工智能技術應用中面臨的問題。

關鍵詞：人工智能技術;電力設備;運維檢修;研究

配電網的安全性直接影響到用電設備的性能，對供電的穩定性起著至關重要的作用。因此，最新型的智能機器人可以用來快速診斷相關電力設備的故障，提高電力系統的穩定性。由于機器人內部裝置具有功能先進、易于理解的優點，可以在最短的時間內、不同的設施內診斷出問題，對故障原因進行相應的解決，對損壞的部件進行適時的維修，使電力系統運行正常，并且電力設備的性能也能更加穩定。

1 人工智能技術相關概述

人工智能技術作為21世紀重要科學技術的產物，具有許多優越的優勢和特點。人工智能技術可以節約資源，降低成本，提高工作效率。首先，它是對人工智能技術的一種包容，通過分析人工智能技術的基本原理可以闡明。該技術借助計算機技術，通過人腦的擴展和模擬，解決了人類社會生活的復雜性問題，人工智能具有相同的智商、思想和哲學。如今，它在我國的許多行業都得到了廣泛的應用，人工智能技術作為一種智能化、自動化的機器系統，廣泛應用于公司的生產、管理和管理中。其次，它是人工智能技術在電力自動化中的應用主導，將人工智能技術應用到電力自動化建設中，具有節約資源、提高工作效率的作用。隨著我國電力工業的快速發展，越來越多的電力部門越來越重視人工智能技術。

2 現階段狀態檢修的現狀和存在的問題

在進行檢修電力設備前，工程師應分析電力設備的運行狀況，分析電力系統的運行狀況，制定科學合理的檢修策略。同時，維修人員將能夠根據經驗評估預期壽命，并開展供電采購工作，以節約供電公司的用電為目的。目前，對供電公司進行狀態檢查，都是從上級向下級傳遞。通過這種行政手段來履行職責。目前，全國電網電力設施檢修工作正在由計劃檢查向國家檢查轉變。但據調查，大部分用電設備的狀態未經檢查，仍采用傳統的定期檢修方法，未對狀態檢修進行論證。

3 電力設備進行狀態檢修和研究的重要性

3.1對電力設備進行狀態檢修的意義

工程師和人員將利用人工智能技術對電力設施進行評估，并在春季對一般電力設施進行檢查。然而，由于電力設備狀態檢查工作量大，一般都是在這個季節進行，整體檢查效率較低。如果相關工作人員在對電力設備進行維護和檢修時，沒有對問題進行及時的解決，那么春季的檢查可能無法保證用電設備的運行狀態。

3.2對電力設備進行運維一體化的意義

在常規電力設備的檢修管理中，電力設施的設備由設備運行單位和檢修單位分別管理。在電氣設施的維修保養中，許多專業工程師取代了傳統的非專業操作人員。這樣就有可能發現和解決用電設施中第一代設備的故障，提高用電設備的使用壽命，保障檢修人員的安全。

4 人工智能技術在電力設備故障診斷中的應用

4.1運用仍智能技術自動化功能進行診斷

目前，在對相關電力設備進行運維過程中的人工檢測方法進行了改進，對自動智能機器人進行了全面的檢測。操作員只需要按標準流程操作，首先采集設備信息，輸入型號后，點擊智能診斷功能按鈕，設備內部設備、電源線、零件、變壓器、表面溫度等，在短短幾分鐘內了解每個設施的性能，分析智能機器人呈現的圖像，了解電壓和電流是否在規定范圍內。操作人員通過圖像顯示位置指定損壞位置，零件長期高速運轉，磨損程度增加，診斷為故障，那么相關電力設備的電阻器在調壓時效果則會不明顯，并且電力設備的傳輸功能無法演示。由于被展出的設施溫度過高，根據陳列位置發現了易損件，而且這些部件運行時間長，損耗程度加快，經診斷，直接影響了電力設施的輸電效果。根據診斷結果，立即進行維修工作，盡快修復故障，促進設備的有序運行，利用智能機器人的自動化功能診斷電力系統故障是解決隱患的最快途徑。

4.2缺陷識別與故障診斷

電力設備故障案例和預制案例主要可按設備的基本信息、缺陷/故障的異常信息和試驗數據進行分類，并按故障的種類、部位、原因進行分類，利用人工智能技術對電力設備進行故障診斷，包括電力變壓器、高壓電纜、高壓斷路器和繼電保護。以油浸式變壓器為例，研究和總結了一種基于油中溶解氣體的常規人工智能故障診斷方法。將神經網絡應用于識別高壓電纜中不同類型絕緣缺陷引起的局部放電。但也存在數據來源單一、樣本數據不均衡、分類規則粗糙、知識缺乏等問題。為此，需要在現有傳輸設備實例數據的基礎上，結合設備缺陷、運行數據、氣象數據等多源信息，采用計數網絡和樣本合成的方法對數據進行相乘，并平衡正負樣本的比例。然后，根據數據是否顯示，嘗試了分類、聚類、預測等算法。最后，提出了一種分層的缺陷識別與診斷方法，第一類主要確定設備缺陷的類型，第二類主要確定設備缺陷的位置，并根據偽缺陷的隨機順序進行故障報警。

結束語：人工智能技術可以廣泛應用于電力自動化建設中，為有關方面提供科學的工作條件。例如，人工智能技術在降低人力資源成本、促進工作進度、提高工作效率等方面發揮著重要作用。目前，越來越多的電力企業將人工智能技術應用于電力故障診斷、日常維護與應用、電力自動化設計等領域，對于加快電力自動化的發展步伐顯得尤為重要，進而才能使得我國相關電力事業發展得越來越好。

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