陳順平

摘要：進入新時代，我國社會高速發(fā)展，帶動了我國電力行業(yè)的進步，長期以來我國電力產(chǎn)業(yè)的發(fā)展一直以大規(guī)模電網(wǎng)、大功率發(fā)電為主要方向，但電力產(chǎn)業(yè)在不斷地發(fā)展中逐步呈現(xiàn)出作業(yè)環(huán)境與設備零部件復雜的趨向，為此，文章提出了一種基于人工智能技術的電力設備安全管理平臺。通過協(xié)調(diào)電力設備資源模塊，連接電力設備安全管理平臺通信網(wǎng)絡，以此規(guī)范通信網(wǎng)絡時序，建立完善的電力設備安全管理平臺運行環(huán)境。并根據(jù)平臺運行中參數(shù)發(fā)生的變化，計算在安全運行范圍內(nèi)平臺可統(tǒng)計的電力設備種類數(shù)據(jù)，同時利用平臺提供用戶的人工服務功能，將獲取的實時電力設備數(shù)據(jù)進行在線智能檢索，完成電力設備資源整合管理。為了驗證設計平臺的有效性，提出對比實驗，以平臺響應時間作為衡量的標準，得出設計平臺具有更高運行效率的結論。

關鍵詞：人工智能技術;電力設備;運維檢修

引言

人們長期以來一直夢想著有可以取代人們工作的機器。但是，在電子計算機出現(xiàn)之前，人工智能仍然是無法實現(xiàn)的幻想。隨著計算機技術的成熟，人工智能也逐漸成為現(xiàn)實，人工智能實際上是在計算機上實現(xiàn)的人類智能的功能，或者模仿人類智能的功能。目前，人工智能在電力系統(tǒng)的研究的主要內(nèi)容是分布式人工智能和專家系統(tǒng)，遺傳進化計算，模糊控制等，廣泛應用于電力系統(tǒng)的各個領域。

1現(xiàn)階段狀態(tài)檢修的開展情況和存在的問題

在電力設備進行檢修工作之前，技術人員需要從電力設備的運行狀態(tài)進行分析，以便更好地掌握電力設備的運行狀態(tài)，建立科學合理的維修策略。與此同時，維修人員還需要根據(jù)經(jīng)驗去對設備壽命進行評估，以便電力設備采購工作的開展，在一定程度上可以幫助供電企業(yè)節(jié)約人力和物力。目前，供電企業(yè)狀態(tài)檢修開展，都是上級傳達給下級，通過這樣的行政手段進行任務下達，并沒有成立相應的電力設備維修小組，并且整個傳達過程也比較形式化。當前，國家電網(wǎng)的電力設備維修正在從計劃檢修往狀態(tài)檢修過渡。但是根據(jù)調(diào)查，大多數(shù)都沒有實現(xiàn)電力設備狀態(tài)檢修，依然還在使用傳統(tǒng)的定期維修方式，使得狀態(tài)維修的優(yōu)勢不能發(fā)揮出來。

2人工智能技術在電力設備運維檢修中的應用

2.1人工神經(jīng)網(wǎng)絡診斷

人工神經(jīng)網(wǎng)絡是基于系統(tǒng)的復雜程度，模仿動物的神經(jīng)網(wǎng)絡，對其內(nèi)部的大量神經(jīng)節(jié)點進行處理調(diào)節(jié)，從而得到處理信息的有效途徑。電力設備內(nèi)部系統(tǒng)是極其復雜的，因而在對其進行故障診斷以及檢測設備自身的一些性能情況時，也可以使用人工神經(jīng)網(wǎng)絡進行處理，將該算法結合于智能機器人中，可以采取云數(shù)據(jù)的處理方法進而對電力設備進行故障診斷。人工神經(jīng)網(wǎng)絡由于其自身的特殊性，在應用于電力設備也具有十分高的準確性和穩(wěn)定性，在具體應用過程中，能夠保持受到外界影響最小化。并且人工神經(jīng)網(wǎng)絡本身可以對設備內(nèi)部進行精準的建模，以及較高的認知功能，因而保障了診斷以及后續(xù)的解決能夠達到一個極其高的效率。也正是因為以上種種原因，該診斷方式近些年得到更深入的研究以及廣泛地應用。

2.2智能網(wǎng)絡調(diào)度

在電力系統(tǒng)領域，人工智能技術的應用可以創(chuàng)建智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)，實現(xiàn)了源網(wǎng)絡各種負荷因子的全局協(xié)調(diào)，達到了準確調(diào)度和快速調(diào)度的目的。當前，相對復雜的交直流電力系統(tǒng)的快速發(fā)展以及新電力的廣泛使用對電力系統(tǒng)的運行和管理提出了重大挑戰(zhàn)，要求電力系統(tǒng)更快，更智能。通過對電力系統(tǒng)運行機制的深入分析，對控制規(guī)則的獨立理解和研究以及快速的故障處理等，深度學習技術等人工智能技術被用于構建智能電網(wǎng)調(diào)度系統(tǒng)?？梢苑治鲭娏ο到y(tǒng)的暫態(tài)和穩(wěn)態(tài)運行，可以自動確定系統(tǒng)不穩(wěn)定的機理，并提出穩(wěn)定狀態(tài)調(diào)整計劃。該系統(tǒng)可以深入研究計劃規(guī)則的文本，深入研究管理行為的模式，并自動生成信息任務以進行系統(tǒng)管理。此外，它還可以執(zhí)行在線分析，研究和評估大型電網(wǎng)的未來趨勢，監(jiān)控風險和預警，有效地評估和排除網(wǎng)絡故障，恢復電力拓撲并在其中發(fā)揮積極作用，確保安全穩(wěn)定的電力系統(tǒng)。

2.3人工智能技術在電力控制方面的應用

人工智能技術在電力控制工作中發(fā)揮著重要的作用。如何運用人工智能技術來對電力進行控制已成為電力行業(yè)發(fā)展的主要問題，同時也引起了很多技術人員的高度關注。在實際操作中，電力系統(tǒng)比較復雜，經(jīng)常會出現(xiàn)設備故障，給電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性帶來一定的威脅。因此，電力企業(yè)需要采用人工智能技術，改善電力自動化運行當中出現(xiàn)的問題。與此同時，技術人員還可以利用人工智能技術提高電力設備的工作效率，降低電力設備故障的發(fā)生頻率。現(xiàn)如今，我國很多電力企業(yè)都越來越重視人工智能技術。同時，企業(yè)計算機系統(tǒng)還應該運用人工智能技術，這樣可以在第一時間內(nèi)找到電力相關數(shù)據(jù)，對電力系統(tǒng)進行實時監(jiān)控。

2.4遺傳算法診斷

遺傳算法與人工神經(jīng)網(wǎng)絡算法的來源具有某種程度上的相似性，其根源都來自對生物進行解析從而產(chǎn)生的算法，不同的是人工神經(jīng)網(wǎng)絡基于動物神經(jīng)網(wǎng)絡節(jié)點，而遺傳算法則是模仿生物進化概率，從而得到一種最優(yōu)化的決策方案。遺傳算法在對電力設備進行診斷的過程中，其處理方法與前面三種擁有很大的差別，其中最為明顯地便是其不需要使用龐大的數(shù)據(jù)庫進行問題比對、數(shù)據(jù)分析等等，只需要按照函數(shù)關系對于龐大的數(shù)據(jù)信息逐次檢索，從而找到最優(yōu)化的方案。就其本質而言，遺傳算法診斷是一種概率算法，應用于智能機器人，則可以在云數(shù)據(jù)庫中自行檢驗，從最優(yōu)化的方向出發(fā)，從而得出局部或全部優(yōu)化的有效結果，其最大的優(yōu)勢在于運算簡便。

結語

當下電力安裝工程規(guī)模的不斷擴大，行業(yè)中涉及的電力設備種類逐步增多，因此相關設備的安全管理平臺建設受到了市場的重點關注。盡管本文在研究中已經(jīng)對設計的管理平臺進行了實驗論證，但目前平臺仍存在一些缺陷尚未得到完全解決，還不能投入市場應用。在后期的研究中，可在平臺上增設安全監(jiān)督模塊，采用多維度的安全監(jiān)測，最大程度降低管理中潛在的風險，進而起到提升電力工程質量、確保電力持續(xù)供給的作用。

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