摘 要：本文針對變電站運維效率提升問題，進行了基于人工智能技術的綜合研究。本研究采用數(shù)據(jù)驅動的設備狀態(tài)監(jiān)測、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（Convolutional Neural Networks， CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（Long Short-Term Memory，LSTM）的故障預測模型以及結合無人機和機器人巡檢的智能巡檢系統(tǒng)，構建了變電站智能運維系統(tǒng)。經(jīng)實際試驗數(shù)據(jù)驗證，設備狀態(tài)監(jiān)控的實時性和準確率顯著提升，故障預測的準確率為96.5%，巡檢覆蓋率為99%，整體運維效率提升了30%。本研究深度集成多種AI技術，特別是在故障預測和無人巡檢方面，提出了具有前瞻性的解決方案，能夠為提升變電站運維智能化水平提供技術支持，在節(jié)約運維成本和提高安全性方面具有重要應用價值。

關鍵詞：人工智能；變電站運維；LSTM；CNN；智能巡檢

中圖分類號：TM 63" " 文獻標志碼：A

電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會的重要基礎設施，變電站是電能傳輸和轉換的核心節(jié)點，其運維效率直接影響電網(wǎng)的安全與穩(wěn)定。傳統(tǒng)變電站運維主要基于人工巡檢和定期維護，存在工作量大、反應不及時和風險高等問題，尤其在大規(guī)模復雜電網(wǎng)中，無法有效應對突發(fā)故障[1-2]。同時，人工巡檢在高壓環(huán)境下存在安全隱患，并且不能進行全天候監(jiān)控。隨著電網(wǎng)復雜度提升，運維模式的智能化轉型已成為必然趨勢[3]。

人工智能技術在電力行業(yè)的應用已逐步深入，尤其在智能電網(wǎng)、配電自動化和設備監(jiān)測等方面具有巨大潛力。利用AI技術，可以實現(xiàn)設備狀態(tài)實時監(jiān)控、故障預測與優(yōu)化調(diào)度，顯著提升運維效率和準確性。但是，如何將多種AI技術系統(tǒng)化應用于變電站運維，仍需要進一步探索[4-5]。

本文引入了數(shù)據(jù)驅動的設備狀態(tài)監(jiān)測、深度學習故障診斷與預測（例如CNN和LSTM算法）以及無人機和機器人智能巡檢系統(tǒng)，能夠提升變電站的運維效率，并且開發(fā)了一套智能運維系統(tǒng)，結合實際運維數(shù)據(jù)，驗證了其在提高設備監(jiān)控準確性、減少人工投入和提高故障預測精度方面的優(yōu)勢。

1 人工智能技術在變電站運維中的應用

在變電站運維中的整體流程中，人工智能技術包括數(shù)據(jù)監(jiān)控、故障預測/診斷以及智能巡檢系統(tǒng)3個關鍵環(huán)節(jié)。具體流程如圖1所示。

1.1 數(shù)據(jù)驅動的設備狀態(tài)監(jiān)測

健康評估模型基于這些實時數(shù)據(jù)，對設備的健康狀況進行量化打分。設定某設備的健康狀態(tài)指標為H（t），表示設備在時間t時刻的狀態(tài)。該模型使用參數(shù)權重wi和xi（t）表示設備在t時刻各個維度的運行狀態(tài)，整體健康狀態(tài)可以通過線性回歸模型計算，如公式（1）所示。

調(diào)整權重wi，可以優(yōu)化不同維度參數(shù)對設備健康狀態(tài)的影響權重。云平臺根據(jù)該模型輸出進行設備健康評分，如果評分低于閾值，那么發(fā)出報警信號，提醒運維人員進行設備檢查或維護。

為了有效監(jiān)測變電站設備的運行狀態(tài)，本研究采用大數(shù)據(jù)技術和物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡。傳感器安裝在關鍵設備（例如變壓器、斷路器等）上，實時采集溫度、電壓、電流和振動等參數(shù)。數(shù)據(jù)經(jīng)無線網(wǎng)絡傳輸至云平臺，進行數(shù)據(jù)清洗、去噪和異常檢測，并進行多維度分析。某設備在100 d內(nèi)的狀態(tài)變化曲線如圖2所示。設備的健康狀態(tài)指標整體呈波動上升的趨勢。在初始階段（前20 d），設備狀態(tài)波動較頻繁，但是大多數(shù)時間低于閾值。從第20 d開始，設備狀態(tài)顯著提升，多數(shù)時間的狀態(tài)值超過健康閾值。這表明設備經(jīng)過初期的不穩(wěn)定后，進入了一個較穩(wěn)定和健康的運行狀態(tài)。在第60 d～80 d，設備的健康指標出現(xiàn)較大波動，可能與設備運行中的某些周期性維護活動或臨時的操作問題有關。進入第80 d以后，設備狀態(tài)再次表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性，但是健康指標有輕微下降趨勢，提示未來可能需要注意的潛在維護需求。

1.2 基于深度學習的故障預測與診斷

為了進一步提高對設備故障的預測能力，本研究引入深度學習算法，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡（LSTM），用于設備故障的自動識別和趨勢預測。系統(tǒng)利用歷史故障數(shù)據(jù)訓練CNN模型，提取特征模式。卷積操作可以有效識別設備狀態(tài)數(shù)據(jù)中的空間特征，利用卷積層和池化層的多次迭代，提取設備運行中的潛在故障特征。

LSTM網(wǎng)絡用于處理設備運行的時間序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉設備狀態(tài)隨時間變化的動態(tài)特征。LSTM的核心是其記憶單元和“遺忘門”，用于對長期依賴進行處理。這種網(wǎng)絡在處理復雜的時間依賴關系過程中具有優(yōu)越的性能，能夠預測設備未來的故障趨勢。LSTM預測模型的結構如圖3所示。假設時間序列數(shù)據(jù)為{xt}T t=1，表示某設備在時間t的狀態(tài)參數(shù)，其計算過程如公式（2）、公式（3）所示。

1.3 智能巡檢系統(tǒng)的開發(fā)與應用

為了進一步減少人工運維的工作量和安全風險，本文開發(fā)了基于無人機和機器人巡檢的智能巡檢系統(tǒng)。無人機配備紅外攝像頭和高清攝像頭，主要用于進行高空電力設備檢查，例如高壓線、絕緣子和塔架等。無人機巡檢的優(yōu)勢是可以迅速覆蓋變電站內(nèi)的大面積區(qū)域，特別是在人工無法接近的高壓區(qū)域。攝像頭采集的圖像利用深度學習的圖像處理算法（例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡CNN）進行分析，自動識別設備的物理損壞或異常狀態(tài)。

同時，地面巡檢機器人配備了多種傳感器，例如超聲波、紅外線和高清攝像機，用于變電站地面設備的近距離檢查。機器人可以自主導航，并結合傳感器數(shù)據(jù)自動避障。關于采集的圖像和數(shù)據(jù)，使用損壞檢測模型進行分析，如公式（4）所示。

利用上述模型，巡檢機器人可以自動識別設備的物理損壞，及時上傳數(shù)據(jù)并進行維護決策。

整個智能巡檢系統(tǒng)由無線網(wǎng)絡與監(jiān)控平臺進行連接，能夠實現(xiàn)遠程操控和實時數(shù)據(jù)反饋。與傳統(tǒng)人工巡檢相比，該系統(tǒng)不僅提升了巡檢的效率和精準性，而且減少了人員在高危環(huán)境中的工作時間，從而提高了變電站運維的整體安全性。

2 運維效率的提升分析

2.1 傳統(tǒng)變電站運維模式的局限性

傳統(tǒng)的變電站運維模式基于人工巡檢，存在明顯的局限性。不同運維指標在傳統(tǒng)人工模式下的具體情況見表1。

2.2 運維效率評估指標及分析

為了評估人工智能技術對變電站運維效率的提升效果，本研究設定多個關鍵性能指標（Key Performance Indicator，KPI），包括設備故障率、運維響應時間、巡檢覆蓋率和運維成本等。運維效率對比見表2，其中設備故障率表示AI輔助的預測系統(tǒng)能夠提前預警，減少設備故障發(fā)生的概率。運維響應時間表示AI系統(tǒng)監(jiān)測的實時數(shù)據(jù)，縮短了從故障發(fā)現(xiàn)到解決的時間。巡檢覆蓋率表示智能巡檢設備能夠覆蓋更多區(qū)域，尤其是高危或偏遠區(qū)域。運維成本表示減少人力和巡檢周期可以降低整體運維成本。

智能巡檢效率分析見表3。由表3結果可知，人工巡檢的覆蓋率低、耗時長且需要較多人員。無人機巡檢的覆蓋率高，時間和人力成本較低。機器人巡檢的覆蓋率最高，顯著減少了巡檢時間和人力需求。

3 結論

試驗結果表明，AI技術顯著提升了變電站運維效率。狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)利用實時數(shù)據(jù)和機器學習，故障預警準確率為95%以上，設備維護周期延長了20%。無人機與機器人巡檢覆蓋率為99%，人工投入減少了50%，巡檢時間縮短，運維效率明顯提高，同時還降低了高危環(huán)境中的人工風險。本文將AI與深度學習技術相結合，構建了集數(shù)據(jù)監(jiān)控、故障預測和智能巡檢于一體的系統(tǒng)。利用CNN和LSTM算法，處理大規(guī)模數(shù)據(jù)，提高了故障預測的準確性。無人機和機器人巡檢突破了傳統(tǒng)運維的局限，實現(xiàn)了設備的全面智能監(jiān)控。

參考文獻

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