翁錫杰

摘要：電力設(shè)備運(yùn)行的穩(wěn)定性能夠直接對電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性和安全性產(chǎn)生直接的影響，只有準(zhǔn)確、全面的掌握電力設(shè)備運(yùn)行過程中內(nèi)部以及外部的數(shù)據(jù)信息，采用科學(xué)的技術(shù)手段融合和匯總各方面信息，才能夠準(zhǔn)確的評估和預(yù)測電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)以及變化趨勢，以此為參照對運(yùn)維檢修計(jì)劃進(jìn)行合理的安排，以此才能夠保障電力系統(tǒng)運(yùn)行的穩(wěn)定性以及可靠性。人工智能技術(shù)的出現(xiàn)在決策任務(wù)、優(yōu)化、預(yù)測以及識(shí)別等多方面工作的效率、準(zhǔn)確性以及自習(xí)能力都得到了顯著的提升，對于電力設(shè)備的運(yùn)維而言是一種全新的研究思路以及技術(shù)手段。本文就人工智能技術(shù)在電力設(shè)備運(yùn)維檢修中的應(yīng)用做出探究，以往參考。

關(guān)鍵詞：人工智能技術(shù);電力設(shè)備;運(yùn)維檢修

前言：電力設(shè)備作為的電力系統(tǒng)中最為重要的組成內(nèi)容之一，在運(yùn)行過程中斷路器、輸電線路、變壓器等多種設(shè)備都會(huì)出現(xiàn)不同程度以及不同類型的故障，繼而對整個(gè)電力系統(tǒng)的正常運(yùn)行產(chǎn)生嚴(yán)重的影響。因此，只有全面的掌控、分析以及預(yù)測電力設(shè)備的健康水平以及運(yùn)行狀態(tài)，促使故障診斷水平不斷的提升，更加合理的安排相關(guān)的運(yùn)維檢修工作，才能夠真正為電力用戶提供經(jīng)濟(jì)、優(yōu)質(zhì)以及安全的電力能源。當(dāng)下我國電力網(wǎng)絡(luò)中變電設(shè)備具備多種多樣的類型，分布范圍也相對較廣，各種設(shè)備的結(jié)構(gòu)參數(shù)也有著一定的差異。

1、人工智能技術(shù)在電力設(shè)備運(yùn)維檢修中的應(yīng)用

1.1? 、運(yùn)維檢修信息收取與知識(shí)庫建立

現(xiàn)階段大多電力公司已經(jīng)將大量的傳感裝置布置在電力設(shè)備、沿線以及塔桿區(qū)域進(jìn)行部署，并且也安排了專門的工人定時(shí)或者是不定時(shí)的進(jìn)行試驗(yàn)、檢測與巡視，甚至已經(jīng)形成了相對有效的信息化系統(tǒng)，記錄了大量的文檔和圖像，在長時(shí)間的實(shí)踐工作過程中也形成了很多的規(guī)章以及制度。人工智能技術(shù)的應(yīng)用需要從眾多信息數(shù)據(jù)中收集以往的故障案例，并對其中存在的行業(yè)知識(shí)以及專家經(jīng)驗(yàn)進(jìn)行抽取。

首先，要按照不同類型設(shè)備故障案例的模板對設(shè)備的基本信息以及故障發(fā)生情況下的信息異常和相關(guān)試驗(yàn)數(shù)據(jù)，以此為基礎(chǔ)形成一個(gè)完善的案例庫，提供有效的學(xué)習(xí)樣本以供后續(xù)的電力設(shè)備健康狀況評估、設(shè)備預(yù)測、故障識(shí)別與預(yù)警等模型提供幫助。其次，采用自然語言處理技術(shù)站在多模態(tài)資料以及非結(jié)構(gòu)資料中對設(shè)備的運(yùn)維檢修信息進(jìn)行抽取，進(jìn)而形成一個(gè)不同概念或者是實(shí)體之間的關(guān)系，隨后采用知識(shí)圖譜技術(shù)來構(gòu)建一個(gè)完善的知識(shí)庫，打下堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)來保障不同設(shè)備的運(yùn)檢策略以及智能搜索工作得以開展。最后，近年來電力設(shè)備中可視光、紫外線以及紅外線等檢測裝置得到了廣泛的普及，相關(guān)工作人員也在不斷的研究基于深度學(xué)習(xí)以及圖像識(shí)別等人工智技術(shù)，以往工作過程中所積累的大量圖像數(shù)據(jù)也在知識(shí)庫中得到了很多好的融合。

1.2? 、電力設(shè)備健康狀態(tài)評估

要真正實(shí)現(xiàn)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行，電力企業(yè)往往會(huì)委派專門的工作人員定期或者是不定期的針對電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行檢修，但是這樣的檢修方式對電力企業(yè)而言是一種極大的成本支出。因此，當(dāng)下國內(nèi)外的電力企業(yè)都開始將斷路器、互感器等多種直流輸電設(shè)備應(yīng)用在電力設(shè)備的健康狀態(tài)評估以及檢修工作中，以此為基礎(chǔ)制定出相關(guān)的工作導(dǎo)則，積累大量的專家經(jīng)驗(yàn)。雖然這種輸電設(shè)備的造價(jià)十分高昂、結(jié)構(gòu)復(fù)雜，但是這種電力設(shè)備的作用也異常重要，有著多元化的狀態(tài)特征表型，模糊性以及不確定性十分明顯，在開展工作的過程中往往缺少綜合、客觀的評價(jià)標(biāo)準(zhǔn)對電力設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)。

為了充分保障傳統(tǒng)以來專家經(jīng)驗(yàn)以及導(dǎo)則的業(yè)務(wù)評價(jià)方式弊端得以充分規(guī)避，相關(guān)領(lǐng)域研究了一種基于多源設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，結(jié)合數(shù)學(xué)分析的方法與機(jī)器學(xué)習(xí)的方式對電力設(shè)備的狀態(tài)進(jìn)行評價(jià)。這種模型可以分為兩種：首先，利用數(shù)學(xué)模型客觀化計(jì)算評價(jià)權(quán)重，對電力設(shè)備狀態(tài)指標(biāo)以及變壓器狀態(tài)兩者之間的關(guān)系進(jìn)行明確，其中作為重要的是評價(jià)權(quán)重、相對重要性以及關(guān)鍵特征指標(biāo)，通過以上處理再針對變壓器的狀態(tài)機(jī)進(jìn)行有效的評價(jià)。其次，基于訓(xùn)練樣本，直接利用學(xué)習(xí)算法構(gòu)建一個(gè)變量與變壓器之間的評價(jià)模型，例如常見的人工網(wǎng)絡(luò)神經(jīng)這種常見的機(jī)器學(xué)習(xí)法。

1.3? 、檢修策略智能推薦

要構(gòu)建電力設(shè)備運(yùn)維檢修領(lǐng)域的知識(shí)圖譜是當(dāng)下檢修策略中的一種新思路，應(yīng)用前景十分廣闊，電力設(shè)備運(yùn)維知識(shí)圖譜構(gòu)建思路如下圖所示。構(gòu)建知識(shí)圖譜建立在電力設(shè)備運(yùn)維有關(guān)的關(guān)系、屬性以及實(shí)體等方面內(nèi)容的基礎(chǔ)上，形成一個(gè)完善的知識(shí)網(wǎng)絡(luò)。當(dāng)下，針對于設(shè)備運(yùn)維領(lǐng)域進(jìn)行文本知識(shí)挖掘的探索相關(guān)工作人員從未放松，其中主要針對電力設(shè)備相關(guān)文本的新詞發(fā)現(xiàn)技術(shù)以及詞義網(wǎng)絡(luò)挖掘技術(shù)等進(jìn)行研究，構(gòu)建電力文本特征的提取以及電力主體詞表的構(gòu)建等等，以望能夠精確的提取設(shè)備缺陷信息，故障文本中案例信息的自動(dòng)挖掘等等，針對設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評估，提升電力設(shè)備缺陷文本的質(zhì)量，針對電力設(shè)備的缺陷進(jìn)行分類。結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)模型自動(dòng)化構(gòu)建技術(shù)以及領(lǐng)域?qū)＜医?jīng)驗(yàn)就能夠?qū)㈦娏υO(shè)備以往的運(yùn)維數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為知識(shí)文本，不斷的篩選和驗(yàn)證設(shè)備數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)智能推薦以及運(yùn)行閉環(huán)。

2、人工智能技術(shù)在電力設(shè)備運(yùn)維檢修中應(yīng)用挑戰(zhàn)與未來趨勢

現(xiàn)階段，大部分機(jī)器學(xué)習(xí)模型都是采用典型的黑箱模型，對于結(jié)果這種算法并沒有辦法給出一個(gè)具備說服力的解釋，這也導(dǎo)致人工智能技術(shù)難以充分被工作人員所接受。其次由于會(huì)發(fā)生透明性以及解釋性不足的情況進(jìn)而導(dǎo)致及其發(fā)生決策風(fēng)險(xiǎn)，因此在未來，可解釋機(jī)器學(xué)習(xí)的研究和發(fā)展成為推動(dòng)人工智能技術(shù)貫徹落實(shí)的技術(shù)動(dòng)力之一，我們應(yīng)當(dāng)引起高度的重視，將人工智能技術(shù)的作用和價(jià)值充分的體現(xiàn)出來。

結(jié)語：先進(jìn)的信息通信以及傳感器的廣泛部署，各類管理系統(tǒng)以及以往工作中積累的大量電力設(shè)備數(shù)據(jù)信息，都為人工技術(shù)的應(yīng)用打下了堅(jiān)實(shí)的基礎(chǔ)，以信息數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)能夠更加準(zhǔn)確、高效的為電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、全生命周期提供幫助和評價(jià)，進(jìn)而提升電力設(shè)備運(yùn)維檢修工作的效率以及質(zhì)量。

參考文獻(xiàn)：

[1]?? 王亞東.淺談帶電檢測技術(shù)在配網(wǎng)電力設(shè)備運(yùn)維檢修中的應(yīng)用研究[J].市場周刊？理論版，2018（46）：0134-0134.

[2]?? 紀(jì)哲強(qiáng).帶電檢測技術(shù)在配網(wǎng)電力設(shè)備運(yùn)維檢修中的應(yīng)用研究[J].百科論壇電子雜志，2018，000（011）：400.

[3]?? 陳誠，肖逸，張華琛.電力通信機(jī)房智能化運(yùn)維，輕檢修、全管控建設(shè)趨勢研究[J].電子世界，2018，000（022）：133-134.