摘 要：本文針對變電站運(yùn)維效率提升問題，進(jìn)行了基于人工智能技術(shù)的綜合研究。本研究采用數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、基于卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（Convolutional Neural Networks， CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（Long Short-Term Memory，LSTM）的故障預(yù)測模型以及結(jié)合無人機(jī)和機(jī)器人巡檢的智能巡檢系統(tǒng)，構(gòu)建了變電站智能運(yùn)維系統(tǒng)。經(jīng)實(shí)際試驗(yàn)數(shù)據(jù)驗(yàn)證，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)控的實(shí)時性和準(zhǔn)確率顯著提升，故障預(yù)測的準(zhǔn)確率為96.5%，巡檢覆蓋率為99%，整體運(yùn)維效率提升了30%。本研究深度集成多種AI技術(shù)，特別是在故障預(yù)測和無人巡檢方面，提出了具有前瞻性的解決方案，能夠?yàn)樘嵘冸娬具\(yùn)維智能化水平提供技術(shù)支持，在節(jié)約運(yùn)維成本和提高安全性方面具有重要應(yīng)用價值。

關(guān)鍵詞：人工智能；變電站運(yùn)維；LSTM；CNN；智能巡檢

中圖分類號：TM 63" " 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

電力系統(tǒng)是現(xiàn)代社會的重要基礎(chǔ)設(shè)施，變電站是電能傳輸和轉(zhuǎn)換的核心節(jié)點(diǎn)，其運(yùn)維效率直接影響電網(wǎng)的安全與穩(wěn)定。傳統(tǒng)變電站運(yùn)維主要基于人工巡檢和定期維護(hù)，存在工作量大、反應(yīng)不及時和風(fēng)險高等問題，尤其在大規(guī)模復(fù)雜電網(wǎng)中，無法有效應(yīng)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(jìn)行全天候監(jiān)控。隨著電網(wǎng)復(fù)雜度提升，運(yùn)維模式的智能化轉(zhuǎn)型已成為必然趨勢[3]。

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

本文引入了數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測、深度學(xué)習(xí)故障診斷與預(yù)測（例如CNN和LSTM算法）以及無人機(jī)和機(jī)器人智能巡檢系統(tǒng)，能夠提升變電站的運(yùn)維效率，并且開發(fā)了一套智能運(yùn)維系統(tǒng)，結(jié)合實(shí)際運(yùn)維數(shù)據(jù)，驗(yàn)證了其在提高設(shè)備監(jiān)控準(zhǔn)確性、減少人工投入和提高故障預(yù)測精度方面的優(yōu)勢。

1 人工智能技術(shù)在變電站運(yùn)維中的應(yīng)用

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

1.1 數(shù)據(jù)驅(qū)動的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測

健康評估模型基于這些實(shí)時數(shù)據(jù)，對設(shè)備的健康狀況進(jìn)行量化打分。設(shè)定某設(shè)備的健康狀態(tài)指標(biāo)為H（t），表示設(shè)備在時間t時刻的狀態(tài)。該模型使用參數(shù)權(quán)重wi和xi（t）表示設(shè)備在t時刻各個維度的運(yùn)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(quán)重wi，可以優(yōu)化不同維度參數(shù)對設(shè)備健康狀態(tài)的影響權(quán)重。云平臺根據(jù)該模型輸出進(jìn)行設(shè)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(yùn)維人員進(jìn)行設(shè)備檢查或維護(hù)。

為了有效監(jiān)測變電站設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，本研究采用大數(shù)據(jù)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)傳感器網(wǎng)絡(luò)。傳感器安裝在關(guān)鍵設(shè)備（例如變壓器、斷路器等）上，實(shí)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(luò)傳輸至云平臺，進(jìn)行數(shù)據(jù)清洗、去噪和異常檢測，并進(jìn)行多維度分析。某設(shè)備在100 d內(nèi)的狀態(tài)變化曲線如圖2所示。設(shè)備的健康狀態(tài)指標(biāo)整體呈波動上升的趨勢。在初始階段（前20 d），設(shè)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(shè)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(shè)備經(jīng)過初期的不穩(wěn)定后，進(jìn)入了一個較穩(wěn)定和健康的運(yùn)行狀態(tài)。在第60 d～80 d，設(shè)備的健康指標(biāo)出現(xiàn)較大波動，可能與設(shè)備運(yùn)行中的某些周期性維護(hù)活動或臨時的操作問題有關(guān)。進(jìn)入第80 d以后，設(shè)備狀態(tài)再次表現(xiàn)出較高的穩(wěn)定性，但是健康指標(biāo)有輕微下降趨勢，提示未來可能需要注意的潛在維護(hù)需求。

1.2 基于深度學(xué)習(xí)的故障預(yù)測與診斷

為了進(jìn)一步提高對設(shè)備故障的預(yù)測能力，本研究引入深度學(xué)習(xí)算法，尤其是卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）和長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM），用于設(shè)備故障的自動識別和趨勢預(yù)測。系統(tǒng)利用歷史故障數(shù)據(jù)訓(xùn)練CNN模型，提取特征模式。卷積操作可以有效識別設(shè)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(shè)備運(yùn)行中的潛在故障特征。

LSTM網(wǎng)絡(luò)用于處理設(shè)備運(yùn)行的時間序列數(shù)據(jù)，能夠捕捉設(shè)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(jìn)行處理。這種網(wǎng)絡(luò)在處理復(fù)雜的時間依賴關(guān)系過程中具有優(yōu)越的性能，能夠預(yù)測設(shè)備未來的故障趨勢。LSTM預(yù)測模型的結(jié)構(gòu)如圖3所示。假設(shè)時間序列數(shù)據(jù)為{xt}T t=1，表示某設(shè)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(yīng)用

為了進(jìn)一步減少人工運(yùn)維的工作量和安全風(fēng)險，本文開發(fā)了基于無人機(jī)和機(jī)器人巡檢的智能巡檢系統(tǒng)。無人機(jī)配備紅外攝像頭和高清攝像頭，主要用于進(jìn)行高空電力設(shè)備檢查，例如高壓線、絕緣子和塔架等。無人機(jī)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(xué)習(xí)的圖像處理算法（例如卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)CNN）進(jìn)行分析，自動識別設(shè)備的物理損壞或異常狀態(tài)。

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

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

整個智能巡檢系統(tǒng)由無線網(wǎng)絡(luò)與監(jiān)控平臺進(jìn)行連接，能夠?qū)崿F(xiàn)遠(yuǎn)程操控和實(shí)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(zhǔn)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(yùn)維的整體安全性。

2 運(yùn)維效率的提升分析

2.1 傳統(tǒng)變電站運(yùn)維模式的局限性

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

2.2 運(yùn)維效率評估指標(biāo)及分析

為了評估人工智能技術(shù)對變電站運(yùn)維效率的提升效果，本研究設(shè)定多個關(guān)鍵性能指標(biāo)（Key Performance Indicator，KPI），包括設(shè)備故障率、運(yùn)維響應(yīng)時間、巡檢覆蓋率和運(yùn)維成本等。運(yùn)維效率對比見表2，其中設(shè)備故障率表示AI輔助的預(yù)測系統(tǒng)能夠提前預(yù)警，減少設(shè)備故障發(fā)生的概率。運(yùn)維響應(yīng)時間表示AI系統(tǒng)監(jiān)測的實(shí)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(shè)備能夠覆蓋更多區(qū)域，尤其是高?；蚱h(yuǎn)區(qū)域。運(yùn)維成本表示減少人力和巡檢周期可以降低整體運(yùn)維成本。

智能巡檢效率分析見表3。由表3結(jié)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(jī)巡檢的覆蓋率高，時間和人力成本較低。機(jī)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(jié)論

試驗(yàn)結(jié)果表明，AI技術(shù)顯著提升了變電站運(yùn)維效率。狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)利用實(shí)時數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)，故障預(yù)警準(zhǔn)確率為95%以上，設(shè)備維護(hù)周期延長了20%。無人機(jī)與機(jī)器人巡檢覆蓋率為99%，人工投入減少了50%，巡檢時間縮短，運(yùn)維效率明顯提高，同時還降低了高危環(huán)境中的人工風(fēng)險。本文將AI與深度學(xué)習(xí)技術(shù)相結(jié)合，構(gòu)建了集數(shù)據(jù)監(jiān)控、故障預(yù)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(yù)測的準(zhǔn)確性。無人機(jī)和機(jī)器人巡檢突破了傳統(tǒng)運(yùn)維的局限，實(shí)現(xiàn)了設(shè)備的全面智能監(jiān)控。

參考文獻(xiàn)

[1]呂丹.變電站運(yùn)維管理中智能巡檢機(jī)器人的應(yīng)用技術(shù)及效果[J].家電維修，2024（10）：104-106.

[2]代永利.基于短路電流的變電站運(yùn)維檢修故障自動識別方法[J].自動化應(yīng)用，2024，65（17）：200-202.

[3]王子杰，潘嘯天.工業(yè)變電站運(yùn)維系統(tǒng)異常數(shù)據(jù)入侵檢測互信息實(shí)現(xiàn)[J].現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化，2024，14（8）：94-95，104.

[4]陳鵬飛.帶電檢測技術(shù)在變電運(yùn)維中的應(yīng)用[J].電工材料，2024（4）：78-80.

[5]吳易，陸喆濤.變電站運(yùn)維中高壓電力設(shè)備在線監(jiān)測技術(shù)[J].電力設(shè)備管理，2024（15）：18-20.