電力設備運維檢修中人工智能技術的應用

莊曉萍

摘要：電力設備的運維檢修是一項工程量較大的工作， 并且能夠及時發現、解決現存的故障問題，有效提升設備的使用壽命，確保維修人員的安全。人工智能技術在電力設備運維檢修中起著重要作用，通過技術分析，找出現存的故障問題，并提出合理的處理措施，促進電力設備的正常運轉。基于此，本文闡述了人工智能技術的內容，并對電力設備運維檢修中人工智能技術的應用展開探究。

關鍵詞：電力設備;運維檢修;人工智能技術

前言：電力設備的安全性能對供電穩定性起著關鍵作用，為了增強電力設備的運行穩定性，全面掌握設備的多項數據，并進行科學匯總、融合，有效評估設備的運行狀態，合理預測設備的運行變化趨勢，從而制定相應的檢修計劃，確保電力系統的穩定運行。人工智能技術在電力設備的運維檢修中有著重要作用，能夠快速診斷電力設備中存在的故障問題，并根據具體問題提出相應的解決措施，確保電力設備的穩定運行。

1 人工智能技術的概述

人工智能技術是非常重要的科技產物，具有眾多優點。通過人工智能技術的原理能夠得出，該技術是在計算機技術的作用下，模擬人類的大腦，對人的意識、思維等過程進行模擬，從而解決社會中的各種復雜的問題。人工智能技術具有較高的智商、思維等，在多個行業得到廣泛應用，該技術也是一種機器體系，在具體應用中不僅能夠大大節省人力資源，還能夠有效提升設備的運行效率，從而增強電力設備的安全可靠性。在電力自動化建設中，人工智能技術的應用能夠節省資源、提升效率。人工智能技術在電力設備檢修中的應用不僅能夠降低維修成本，還能夠提升檢修的效率，并通過利用該技術，對電力設備的運行情況進行分析，有效提升設備的故障診斷水平。

2 電力設備運維檢修中人工智能技術的應用

2.1 設備故障識別與診斷

電力設備的故障診斷通常需要依賴維修人員進行評測，而目前，電力設備的運維檢修大多借助人工智能技術進行故障識別與診斷。電力設備的故障診斷存在一些問題，數據失衡、單一等現象較為普遍，因此，應結合當前電力設備的相關案例數據，并根據一些運行數據、設備缺陷等多元信息，使用樣本合成、生成對抗網絡等措施實現數據增殖，從而對數據樣本起到一定的平衡作用。同時，根據數據信息是否有標注、時序記錄的完整性等內容，采取分類、預測等各項算法，并借助相關經驗規則加以引導，完成設備故障的識別與診斷，首先診斷設備的故障類型，然后診斷設備的故障位置，并進行故障預警[1]。

2.2 設備健康狀態的評估

電力設備的健康狀態評估非常重要，為了保證電網供電的穩定，減少檢修帶來的成本，電力行業大力開展電力設備健康狀態的評估工作。由于電力設備的構造較為復雜，成本比較高，工作性質各不相同，在實際工作中缺乏客觀的評估標準。為了解決這一弊端，合理利用人工智能技術，應用數學分析法、機器學習算法等對電力設備的健康狀態進行評估，從而精準反映設備的狀態。一方面，借助數學模型計算評估權重，并對設備狀態以及指標之間的關系進行全面分析，合理評價設備的狀態，層次分析法是比較常用的數學分析法;另一方面，根據訓練的樣本，借助機器學習算法構建設備狀態預測模型，對人工神經網絡是較為常用的方法之一[2]。電力設備健康狀態的評估主要是由正樣本數量稀少引起的不均衡樣本問題，對于大型變壓器等一些價格昂貴、復雜的設備，在日常的運維過程中，應提高對設備健康狀態的重視，通過合理利用人工智能技術進行評估，為設備的穩定運行奠定基礎。

2.3 設備運行狀態的預測

電力設備運行狀態的預測是根據設備的歷史數據、實施狀態等，結合相關的電網運行信息，找出設備的運行規律，在此基礎上預測設備的運行狀態。由于電力設備的運行情況比較復雜，對于設備運行狀態的預測主要是以相關指標為目標，通過利用人工智能技術的優勢，構建預測模型，循環神經網絡、深度信念網絡等是比較常用的方法。由于預測目標各不相同，預測研究的對象主要包含油溫、繞組狀態等等，例如，根據變壓器不同時序相應的電抗歷史數據，使用支持向量機構建繞組電抗的預測模型。負荷電流的預測可以了解設備的負荷水平，負荷水平又對電能穩定性有著較大的影響，并且有助于降低成本。在電力設備運行狀態的預測中，單一指標的時序性數據預測較為普遍，未來可配合關聯關系挖掘等各種方式，促進預測模型精度的提升。

2.4 設備壽命的評估

在電力系統的運行過程中，延長變壓器運行時間能夠有效增大電力設備的應用價值。設備的使用壽命與運行環境、老化程度等多項因素相關，設備的壽命包含技術、經濟、物理壽命，合理制定檢修計劃是電力企業的重點內容，美國采取三級評估法，制定綜合壽命管理程序，對電力設備的壽命進行評估，我國有關電力設備使用壽命的評估研究也在推進。人工神經網絡法、集成學習等是當前已經應用于設備壽命評估的方法，這些方法是在各種損耗因素數據構成的樣本中形成模型，例如設備出廠以及運行過程中的監測信息、檢修信息、試驗統計信息，通過模型的構建對設備各部件的損耗、使用壽命進行分析與評估。對于變壓器的健康指數評估，通過利用人工神經網絡進行預測，構建相應的可靠指標，并預測變壓器的壽命;通過集成預測模型、不確定性模型、實驗模型，有效提升模型預測的精準性[3]。

結語：人工智能技術在電力設備運維檢修中的應用具有重大的意義，既能夠減少人力成本，還能夠加大工作進度、促進運維檢修效率的提升。電力設備在電力系統中起著關鍵作用，設備的故障現象會在很大程度上影響系統的安全運行，因此，通過借助人工智能技術，在設備故障識別與診斷、設備健康狀態的評估、設備運行狀態的預測、設備壽命的評估等方面加以應用，為電力設備的運維檢修提供新的研究思路。

參考文獻：

[1]蓋雪，姜建平.人工智能技術在電力設備運維檢修中的研究及應用[J].工程建設與設計，2021（02）：151-152.

[2]蒲天驕，喬驥，韓笑，張國賓，王新迎.人工智能技術在電力設備運維檢修中的研究及應用[J].高電壓技術，2020（02）：369-383.

[3]唐文虎，牛哲文，趙柏寧，季天瑤，李夢詩，吳青華.數據驅動的人工智能技術在電力設備狀態分析中的研究與應用[J].高電壓技術，2020（09）：2985-2999.