人工智能技術在電力設備運維檢修中的研究及應用

楊 峰，趙永蘭

（1.國網河南省電力公司超高壓公司，河南 鄭州 450000；2.國網河南省電力公司駐馬店供電公司，河南 駐馬店 463000）

1 人工智能技術應用于電力設備運維檢修的基本原理

人工智能技術應用于電力設備運維檢修的基本原理主要是通過智能芯片、傳感器和計算機等設備，實現模擬人類大腦的信息處理和數據分析過程。這使得電腦能夠快速處理海量資料，并在電腦中儲存這些資料，進而高效、快速、準確地收集和分析電力設備運維檢修數據，有效避免因信息缺失或信息不準確而導致的安全事故[1]。此外,人工智能技術還具有智能控制功能,這是一種能夠根據實際情況自動監測和處理電力設備自動化系統中出現的各種問題并采取相應措施的高級信息處理和分析技術。在具體的電力設備運維檢修中，人工智能技術可以通過對設備的健康評估，以及制訂相關的運維檢修方案來提高設備的運行效率和安全性。但由于設備成本高、結構復雜、功能復雜、工作性質各異等問題，需要利用人工智能技術的高級分析功能來進行有效的運維檢修。

2 電力設備運維檢修現狀及問題

2.1 電力設備運維檢修的現狀及主要問題

電力設備的運維檢修是保障電力穩定供應的重要環節，但目前仍存在以下問題：首先，運維檢修人員技術水平不足，對電力設備的操作原理和技術要求了解不足，容易發生誤操作等事故。其次，設備維護保養不到位。由于設備的長期運行和環境影響，易出現部件老化、腐蝕和磨損等問題。電力單位對設備的維護保養存在忽視和敷衍的情況，導致設備故障頻繁發生，并且難以及時修復，影響正常生產和供電。

2.2 傳統電力設備運維檢修方式的不足

傳統的電力設備運維檢修方式通常采用定期巡檢和故障修繕，但由于設備數量眾多、分布廣泛、運行環境復雜等原因，存在以下不足：其一，定期巡檢需要耗費大量人力和時間，而且往往無法及時發現潛在問題。其二，一旦設備出現故障，需要投入大量人力、物力和財力進行維修，成本較高。其三，傳統方式無法預測設備的壽命和可能發生的問題，難以進行預防性維護。

2.3 人工智能技術對電力設備運維檢修的改善

人工智能技術的應用不但可以提高運維檢修人員技術水平，通過人工智能技術提供的在線培訓和學習資源，運維檢修人員也可以更加全面地了解電力設備的操作原理和技術要求，減少誤操作等事故的發生；還能提升設備維護保養效果，人工智能技術可以對設備的運行狀態進行實時監測和預警，及時發現潛在問題并進行處理，延長設備的使用壽命[2]。除此之外，還能降低運維檢修成本。人工智能技術的應用可以大幅度提高巡檢和故障修繕的效率，降低人力、時間和財力的成本。最后，人工智能技術可以通過數據分析和預測，提前發現設備的潛在問題，從而實現預防性維護，提高設備的穩定性和可靠性。

3 人工智能技術在電力設備運維檢修中的應用

3.1 基于人工智能技術的電力設備故障診斷與預警

人工智能技術還具有智能控制功能，這是一種先進的信息處理和分析技術,能夠根據實際情況對電力設備自動化系統中出現的各種問題進行自動監測和處理，并采取相應的措施。這種技術主要包括數據采集、數據處理與分析、故障診斷與預警等環節。首先，在數據采集環節，人工智能技術可以通過多傳感器、攝像頭、紅外裝置等手段，對電力設備運行狀態資料及故障信息進行采集。例如，變壓器油中的溶解氣體分析可以用于檢測變壓器內部的潛在故障。其次，在數據處理與分析環節，人工智能技術可以對采集的數據進行清洗、異常檢測和特征提取等處理。通過數據挖掘、機器學習等技術，可以提取出與設備故障相關的特征和模式，為后續的故障診斷和預警提供依據。例如，通過對變壓器油中的溶解氣體成分的分析，可以判斷出變壓器內部是否存在過熱、放電等故障。

3.2 基于人工智能技術的電力設備狀態監測與評估

首先，人工智能技術收集電力設備的相關數據，包括電流、電壓、溫度、振動等參數。這些數據通過傳感器和數據采集系統獲取，再通過人工智能算法進行分析。通過對這些數據的深度分析，可以了解設備的運行狀態，預測其未來的運行狀態，甚至預測可能出現的問題[3]。接著，人工智能技術基于數據采集與分析的結果，對電力設備的狀態進行評估。當設備出現異常情況時，人工智能可以立即發出預警，甚至提供故障診斷的依據，幫助操作人員確定故障的原因和位置。這大大縮短了故障發現的時間，并提高了故障處理的效率。在這之后，人工智能技術通過機器學習和深度學習等技術，根據設備的運行數據建立模型。這些模型可以模擬設備的運行狀態，預測設備的未來運行狀態。一旦模型的預測結果與實際運行數據出現較大偏差，人工智能就可以發出預警，提早發現可能出現的問題。

3.3 基于人工智能技術的電力設備優化運行與調度

人工智能在電力設備優化運行與調度中的應用主要體現在以下幾個方面：第一，人工智能技術對電力設備的運行狀態進行實時監測，通過分析設備的運行數據，預測設備可能出現的問題。例如，利用深度學習算法，可以對發電機的振動數據進行監測和分析，預測發電機可能出現的問題，從而提前進行維修和更換，避免設備在運行過程中出現故障，保證電力系統的穩定運行[4]。第二，人工智能技術對電力系統的運行數據進行實時監測和分析，根據設備的運行狀態和電力需求，優化設備的運行模式和調度計劃。例如，通過分析電力需求和各設備的運行狀態，可以優化電力調度計劃，合理分配電力資源，提高電力系統的運行效率。第三，人工智能技術幫助電力系統進行能源交易和市場監管。例如，利用機器學習算法分析市場數據，預測能源價格走勢，為能源交易提供決策支持。

3.4 基于人工智能技術的電力設備安全與可靠性保障

在電力設備監測與故障診斷方面，人工智能可以通過分析電力設備的運行數據，預測可能出現的問題。例如，通過對變壓器等關鍵設備的運行數據進行監測和分析，可以預測其可能出現的故障，從而提前采取措施進行維修或更換，避免設備在運行過程中出現停機或損壞的情況。另外，人工智能還可以通過數據挖掘等技術，從大量的電力設備運行數據中提取有用的信息，幫助企業更好地了解設備的性能和狀態。例如，通過對電力系統的歷史負荷數據進行挖掘和分析，可以預測未來的負荷情況，從而幫助企業更好地規劃調度電力系統。此外，人工智能還可以通過仿真等技術，模擬電力設備的運行狀態，幫助企業進行設備選型和系統設計。例如，通過仿真技術可以對電力系統的穩定性進行分析，預測系統可能出現的振蕩或失穩情況，從而幫助企業更好地設計電力系統的控制策略和保護措施。

4 應用案例分析

4.1 案例一：人工智能技術在變壓器故障診斷與預警系統中的運用

變壓器是電力系統中的關鍵設備之一，其故障診斷與預警對于保障電力系統的穩定運行具有重要意義。人工智能技術在變壓器故障診斷與預警中的應用，可以實現更快速、準確的診斷與預測，從而降低變壓器故障造成的損失。

以變壓器故障診斷為例，傳統的方法主要是通過收取變壓器產生的油氣，對其進行分析，并根據分析結果判斷故障原因。這種方法不僅耗費時間長，而且精準度不高，容易造成誤判。而采用人工智能技術后，可以通過建立變壓器故障診斷模型，利用遺傳算法的權重因子以及變異算子引入粒子群算法，提高故障診斷的準確率。具體來說，首先在電控室終端機上發出故障報警，并顯示故障的具體情況，整個處理過程不到20 分鐘，故障變壓器周圍的電源就在工作人員聽到報警后迅速關閉。然后對故障變壓器涉及的設備，根據獲取的信息，逐一排查，做到心中有數。這種方法使故障修復時間大大節省，修復效率也得到了提高。此外，人工智能技術還可以實現變壓器故障預警。通過對變壓器運行數據的實時監測和分析，可以預測變壓器可能出現的故障，從而提前采取措施進行預防和維護，避免故障的發生或擴大。

4.2 案例二：人工智能技術的電網運行狀態監測與優化調度系統

以某電力公司為例，該公司在其智能監控系統中采用了人工智能技術來監測與優化電網運行狀態。從數據收集、數據處理、精細化監控、預警和異常處理幾個方面進行了全方位的優化升級。具體流程如下：首先，人工智能技術通過收集電網運行狀態數據，包括電壓、電流、功率，以及為后續分析提供基礎數據的天氣狀況、負荷變化等數據。其次，人工智能技術利用大數據分析技術對收集的數據進行處理。通過對數據的特征提取、降維等操作，提取出反映電網運行狀態的特征，為后續分析提供便利。再次，人工智能技術對電網進行精細化監控。通過對不同數據的整理和挖掘，可以實現對電網的精細化監控。比如，可以通過監測變電站和配電柜的溫度、壓力和電流等參數變化來進行運行狀態的分析，信號異常時，系統可以及時報警，防止發生事故。最后，預警和異常處理。人工智能技術構建電網運行管理的指標體系，追蹤電網運行效率和運營質量，同時也可以進行預警和異常處理，減緩潛在故障帶來的影響。

5 人工智能技術應用效果及經濟效益分析

5.1 人工智能技術在電力設備運維檢修中的應用效果評估

人工智能（AI）技術在電力設備運維檢修中不僅可以提高設備的可靠性和安全性。通過實時監測和故障診斷，AI 技術也可以幫助運維人員及時發現并解決設備的問題，有效地預防設備故障和事故的發生。例如，當一臺電力設備被診斷為存在故障時，AI 系統可以迅速生成一份詳細的報告，包括所有相關的參考文獻、圖表等內容，并提供各種建議措施，幫助操作員快速解決疑難雜癥。運維工作效率與質量也能得到提升，通過智能系統提供的數據和建議，運維人員可以制定更科學、更合理的運維計劃，減少了不必要的浪費。此外，AI 技術還可以自動識別出故障或潛在問題，使運維工作效率和質量得到大幅提升。

5.2 人工智能技術應用帶來的經濟效益與社會效益

人工智能技術在電力系統中的應用可以帶來多方面的經濟效益和社會效益。首先，在經濟效益方面，人工智能技術的應用可以幫助電力系統提高運行效率和穩定性，減少能源浪費和資源浪費，降低運營成本和維修成本。例如，人工智能技術可以對電力系統的數據進行智能分析和預測，幫助電力企業進行更準確的負荷預測和能源調度，減少能源浪費和資源浪費。同時，人工智能技術也可以對電力設備進行智能監測和故障預測，提前發現設備的問題并及時進行維修，避免設備損壞造成的經濟損失。此外，人工智能技術的應用還可以幫助電力企業提高智能化水平，使經營效益和市場競爭力得到提升。其次，在社會效益方面，人工智能技術的應用可以提高電力系統的可靠性和穩定性，保障電力供應的質量和安全。例如，人工智能技術可以對電力系統的數據進行實時監測和分析，及時發現和解決系統的問題和故障，避免電力中斷對用戶和社會造成的影響。此外，人工智能技術的應用還可以幫助電力企業提高服務質量和用戶滿意度，增強用戶對電力企業的信任和認可。

綜上所述，人工智能技術在電力設備運維檢修中的應用已經取得了顯著的效果。通過人工智能技術，可以提高運維檢修人員的技術水平，改善傳統電力設備運維檢修方式的不足之處，并提高電力設備的安全性和可靠性[5]。具體而言，人工智能技術在電力設備故障診斷與預警、狀態監測與評估、優化運行與調度以及安全與可靠性保障等方面都有廣泛的應用，并取得了顯著的效果。同時，人工智能技術的應用也帶來了顯著的經濟效益和社會效益，具有廣泛的應用前景和推廣價值。