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(fā)現(xiàn)、解決現(xiàn)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(xiàn)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?；诖耍疚年U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(wěn)定性起著關鍵作用，為了增強電力設備的運行穩(wěn)定性，全面掌握設備的多項數(shù)據(jù)，并進行科學匯總、融合，有效評估設備的運行狀態(tài)，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(tǒng)的穩(wěn)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(jù)具體問題提出相應的解決措施，確保電力設備的穩(wěn)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(yōu)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(yè)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(jié)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(jié)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(shù)據(jù)失衡、單一等現(xiàn)象較為普遍，因此，應結合當前電力設備的相關案例數(shù)據(jù)，并根據(jù)一些運行數(shù)據(jù)、設備缺陷等多元信息，使用樣本合成、生成對抗網(wǎng)絡等措施實現(xiàn)數(shù)據(jù)增殖，從而對數(shù)據(jù)樣本起到一定的平衡作用。同時，根據(jù)數(shù)據(jù)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(guī)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(tài)的評估

電力設備的健康狀態(tài)評估非常重要，為了保證電網(wǎng)供電的穩(wěn)定，減少檢修帶來的成本，電力行業(yè)大力開展電力設備健康狀態(tài)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(shù)學分析法、機器學習算法等對電力設備的健康狀態(tài)進行評估，從而精準反映設備的狀態(tài)。一方面，借助數(shù)學模型計算評估權重，并對設備狀態(tài)以及指標之間的關系進行全面分析，合理評價設備的狀態(tài)，層次分析法是比較常用的數(shù)學分析法;另一方面，根據(jù)訓練的樣本，借助機器學習算法構建設備狀態(tài)預測模型，對人工神經網(wǎng)絡是較為常用的方法之一[2]。電力設備健康狀態(tài)的評估主要是由正樣本數(shù)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(tài)的重視，通過合理利用人工智能技術進行評估，為設備的穩(wěn)定運行奠定基礎。

2.3 設備運行狀態(tài)的預測

電力設備運行狀態(tài)的預測是根據(jù)設備的歷史數(shù)據(jù)、實施狀態(tài)等，結合相關的電網(wǎng)運行信息，找出設備的運行規(guī)律，在此基礎上預測設備的運行狀態(tài)。由于電力設備的運行情況比較復雜，對于設備運行狀態(tài)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(yōu)勢，構建預測模型，循環(huán)神經網(wǎng)絡、深度信念網(wǎng)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(tài)等等，例如，根據(jù)變壓器不同時序相應的電抗歷史數(shù)據(jù)，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(wěn)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(tài)的預測中，單一指標的時序性數(shù)據(jù)預測較為普遍，未來可配合關聯(lián)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(tǒng)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(huán)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(yè)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(wǎng)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(shù)據(jù)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(jiān)測信息、檢修信息、試驗統(tǒng)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(shù)評估，通過利用人工神經網(wǎng)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(tǒng)中起著關鍵作用，設備的故障現(xiàn)象會在很大程度上影響系統(tǒng)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(tài)的評估、設備運行狀態(tài)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(shù)據(jù)驅動的人工智能技術在電力設備狀態(tài)分析中的研究與應用[J].高電壓技術，2020（09）：2985-2999.