楊健一

摘 要：本文以變壓器故障診斷為研究視角，針對(duì)人工智能技術(shù)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用展開分析討論。期待為進(jìn)一步提高變壓器故障診斷工作效率拋磚引玉。

關(guān)鍵詞：變壓器;故障診斷;專家系統(tǒng);人工智能

變壓器在電力系統(tǒng)中發(fā)揮關(guān)鍵作用，變壓器故障種類比較多，如何高效準(zhǔn)確診斷其故障是電力系統(tǒng)運(yùn)維工作的重點(diǎn)。所以，應(yīng)該將人工智能技術(shù)有效應(yīng)用到這一工作實(shí)踐中，從而提高變壓器故障診斷的準(zhǔn)確度。

1 人工智能概述

美國(guó)斯坦福大學(xué)人工智能研究中心尼爾遜教授指出，人工智能是關(guān)于知識(shí)的學(xué)科，是集中分析與探究獲得知識(shí)、利用知識(shí)的科學(xué);而麻省理工學(xué)院的溫斯頓教授指出，人工智能技術(shù)就是研究如何利用現(xiàn)代計(jì)算機(jī)技術(shù)去完成過去只能通過人工才能完整的工作任務(wù)的科學(xué)。針對(duì)人工智能技術(shù)的這些觀點(diǎn)在不同維度闡釋了人工智能的思想與內(nèi)容。筆者認(rèn)為，人工智能技術(shù)就是在研究人類智力活動(dòng)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建起具備智能化特征的人工系統(tǒng)，集中探討如何利用電子計(jì)算機(jī)完成人類智力活動(dòng)好的學(xué)科，通過電子計(jì)算機(jī)的硬件配置以及軟件工具去模仿人類所具備智能的原理與規(guī)律。由此可見，人工智能技術(shù)是電子計(jì)算機(jī)科學(xué)的分支，誕生于20世紀(jì)七十年代，是20世紀(jì)世界三大尖端技術(shù)（人工智能技術(shù)、空間技術(shù)、能源技術(shù)）之一，同時(shí)也是21世紀(jì)三大尖端技術(shù)（人工智能技術(shù)、納米技術(shù)、基因工程）之一。迄今為止，人工智能技術(shù)已經(jīng)走過了近半個(gè)世紀(jì)的發(fā)展歷程，在諸多領(lǐng)域得到了廣泛青睞與關(guān)注，并取得了良好的反饋結(jié)果，如今人工智能技術(shù)已經(jīng)成為了獨(dú)立的科學(xué)分支，無論在理論角度來看，還是從實(shí)踐的角度來看都已經(jīng)形成了體系。

2 人工智能技術(shù)在變壓器故障診斷中的應(yīng)用

在電力事業(yè)發(fā)展實(shí)踐中，針對(duì)變壓器故障診斷的傳統(tǒng)方法主要就是利用實(shí)驗(yàn)分析法對(duì)變壓器的參數(shù)進(jìn)行測(cè)定，在對(duì)參數(shù)實(shí)施分析的基礎(chǔ)上實(shí)現(xiàn)故障的診斷，這樣的故障診斷方法無論從診斷效率上來看，還是從診斷結(jié)果的精準(zhǔn)上來看都不是很高?；谌斯ぶ悄芗夹g(shù)而研發(fā)出來的專家系統(tǒng)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、灰色故障診斷技術(shù)、數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)等在變壓器故障診斷過程中都凸顯出了極高的利用價(jià)值，對(duì)于提高變壓器故障診斷效率與提升變壓器故障診斷結(jié)果精度都顯示出無與倫比的優(yōu)勢(shì)，無疑是現(xiàn)階段電力事業(yè)發(fā)展實(shí)踐中變壓器故障診斷的新途徑、新方法。在上述幾種故障診斷技術(shù)當(dāng)中，專家系統(tǒng)具有代表性，利用比較廣泛，所以現(xiàn)針對(duì)基于人工智能技術(shù)的變壓器診斷專家系統(tǒng)展開分析討論。

基于智能技術(shù)的變壓器故障診斷專家系統(tǒng)，是在積累與分析電力事業(yè)發(fā)展實(shí)踐中多位專家在診斷變壓器故障這一實(shí)際工作中所應(yīng)用的理論知識(shí)、推理方式、技術(shù)技能的基礎(chǔ)之上，將其編制為一個(gè)計(jì)算機(jī)應(yīng)用程序，圍繞著氣體色譜分析方法，有效利用三比法以及氣體特征對(duì)電力系統(tǒng)中變壓器的運(yùn)行情況做出分析，進(jìn)而結(jié)合相關(guān)參數(shù)去精準(zhǔn)判斷變壓器的故障。與此同時(shí)，結(jié)合變壓器外部檢查、絕緣油特質(zhì)試驗(yàn)、絕緣油的預(yù)防性常規(guī)檢查等手段構(gòu)建數(shù)據(jù)庫(kù)。在專家系統(tǒng)當(dāng)中所具的綜合分析模塊，對(duì)變壓器氣體色譜進(jìn)行分析、外部檢查等工作的結(jié)果進(jìn)行整合，對(duì)變壓器的運(yùn)行情況做出深入性分析與判斷，最終生成診斷報(bào)告，在報(bào)告當(dāng)中還會(huì)包括一定的運(yùn)維建議。在基于人工智能能技術(shù)的變壓器故障診斷專家系統(tǒng)當(dāng)中，協(xié)調(diào)器是最為關(guān)鍵的模塊，協(xié)調(diào)器對(duì)其他各個(gè)模塊的運(yùn)行發(fā)揮控制與協(xié)調(diào)的作用。大體上來看，在結(jié)合了人工智能技術(shù)的變壓器故障診斷專家系統(tǒng)當(dāng)中，主要包括以下幾個(gè)部分：

第一，變壓器故障診斷的理論知識(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)，其是模塊化的結(jié)構(gòu)，是整合系統(tǒng)的核心所在。第二，數(shù)據(jù)庫(kù)。數(shù)據(jù)庫(kù)主要由氣體分析、絕緣預(yù)防數(shù)據(jù)庫(kù)、動(dòng)態(tài)數(shù)據(jù)庫(kù)等幾個(gè)部分組成。其中氣體分析與絕緣預(yù)防數(shù)據(jù)庫(kù)是將變壓器運(yùn)行過程中氣體數(shù)據(jù)以及絕緣預(yù)防數(shù)據(jù)的歷史歸檔做出基礎(chǔ)的，可以為用戶查詢歷史數(shù)據(jù)、管理歷史數(shù)據(jù)帶去方便。在應(yīng)用的過程中，相關(guān)工作人員將當(dāng)前的數(shù)據(jù)信息輸入到系統(tǒng)當(dāng)中，系統(tǒng)將會(huì)自動(dòng)將當(dāng)前數(shù)據(jù)信息與歷史數(shù)據(jù)的發(fā)展趨勢(shì)做出快速的縱向比對(duì)，并結(jié)合實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)進(jìn)行高效的橫向比對(duì)。而動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)庫(kù)是一個(gè)上下文樹，主要用于儲(chǔ)存推理的過程以及最終得出的推理結(jié)論，在用戶需要獲得相關(guān)解釋的時(shí)候，解釋機(jī)制可以對(duì)動(dòng)態(tài)性數(shù)據(jù)庫(kù)中的相關(guān)數(shù)據(jù)信息進(jìn)行調(diào)用，進(jìn)而將其作為依據(jù)為用戶做出某種解釋。第三，推理模塊?？梢詫?shí)現(xiàn)在目標(biāo)驅(qū)動(dòng)之下的反向推理，在其中引入模糊機(jī)制，可以對(duì)一些模糊問題進(jìn)行有效處理。第四，學(xué)習(xí)模塊。在構(gòu)建基于人工智能技術(shù)的變壓器故障診斷專家系統(tǒng)的過程中，通過對(duì)數(shù)位專家的專業(yè)知識(shí)以及技能進(jìn)行總結(jié)并有效提取，將這些知識(shí)進(jìn)行形式化處理并編碼之后輸入到計(jì)算機(jī)系統(tǒng)當(dāng)中，從而也就形成了知識(shí)庫(kù)。第五，上下文模塊。主要的功能就是存放中間結(jié)果，為推理模塊提供記錄功能，指導(dǎo)推理模塊的推理論證過程，和得出相應(yīng)的推理結(jié)論。

3 結(jié)語

綜上所述，將人工智能技術(shù)有效應(yīng)用到變壓器故障診斷實(shí)踐中，是進(jìn)一步提高變壓器運(yùn)維工作效率的需要，是確保電力系統(tǒng)安全穩(wěn)定運(yùn)行的需要，更是推動(dòng)電力事業(yè)健康穩(wěn)定發(fā)展的需要。希望通過文章的闡述，可以使得相關(guān)工作人員認(rèn)識(shí)到人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)所在，進(jìn)而加大投入力度，轉(zhuǎn)變工作理念，與時(shí)俱進(jìn)整合先進(jìn)技術(shù)，構(gòu)建起基于人工智能技術(shù)的變壓器故障診斷機(jī)制，進(jìn)而提高變壓器故障診斷的效率，為后續(xù)開展的運(yùn)維工作奠定堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)。

參考文獻(xiàn)：

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