人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用

周坤,苏文俊,王剑峰,谢志奇

国网新疆电力有限公司喀什供电公司  新疆  喀什市  844000

摘要：电力设备运检工作中应用人工智能技术，是现代智能电力发展的必然路径，同时也有利于电力设备运维检修工作升级。在传统的电力设备运维检修过程中，运维检修工作存在人员安全缺乏保证、电力检修工作精度较差、电力检修工作效率较差等问题，而利用人工智能技术可以综合性解决各种问题，大大提高了电力运检工作效率，减少了电力设备故障风险和损失，提升了电力企业的工作效益。

关键词：人工智能技术；电力设备；运维检修

1人工智能技术概念

人工智能技术就是在计算机技术不断发展的前提下延伸出来的一种技术，应用人工智能技术可以更有效地对电力设备中所存在的问题进行相应的解决。目前来说，为了保障供电系统的稳定，在具体进行相关工作时，电力领域会借助人工智能技术来对电力设备的运行状况等方面进行相应的检修。通过应用人工智能技术获取相应的数据信息，进而有效地对电力设备进行检查，从根本上减少电力设备出现安全故障的情况。

2电力设备状态检修的意义

应用了人工智能之后，电力系统管理人员可以对电力设备进行智能评估，且一般是在春季进行检修。部分企业不重视春季检修的重要性，不仅无法保证电力系统的高效快速运行，而且会影响用户的用电效率。另外，如果用电量较大，就不能只在春季进行检修，否则工作强度太大会影响工作人员的人身安全，也会造成检修效率低下。

3人工智能技术在电力设备运维检修中的应用

3.1缺陷识别与故障诊断

从电力设备运维检修中的人工智能技术应用来看，首先就是缺陷识别与故障诊断方面的应用。那么在人工智能技术引用以前，电力企业的缺陷识别和故障诊断大都是由维修人员来进行评测和分析的。而当前随着人工智能技术的发展和普及，便基本取代了传统的人工操作方式，极大程度上提高了缺陷识别和故障诊断的效率和质量，但是，针对当前电力企业的电力设备故障诊断工作而言，仍是存在一些问题。包括数据信息的单一性、样本数据信息的失衡等。基于此，还需要电力企业结合目前电力设备的案例数据对焦经常会发生的故障问题，以及启发相关数据来集合成一个数据系统，对故障诊断工作的展开提供参考和借鉴，也丰富人员的经验和方法，切实提高电力设备故障诊断的准确性和可靠性。

3.2企业级系统模块软件安全性保证

伴随着我国信息化技术的不断发展，目前的企业级模块化开发效率也得到了极大程度地提升。尤其是在开源社区代码方面更多积累了丰富的经验。但是，考虑到开源代码对本身有着较高的国际性要求和完整性要求，因此也很容易给电力企业的运行带来一些风险问题。一般认为，就大部分的电力企业而言，本身是不具备开源代码的能力的，仅仅是集中在一些专门从事信息技术领域的企业中。因此，针对这一问题，通过对人工智能技术的应用便能够辅助企业的信息部门针对代码中存在的错误问题进行有效的识别和分别，以此来定位其中存在的明显漏洞问题，并帮助电力企业建立起完善的数据安全防线。

3.3配网通信

一般认为，在电力通信网发展的过程中，配网的结构往往是比较复杂的。这主要是因为配网的电压等级大都比较多，支线的分布十分广阔。因此，针对这样一种复杂结构，如果仅仅是依靠配网是很难实现通电的，还需要通过光纤技术对配电网进行辅助，从而达到通电的作用。只是从城市内部的光纤工作来看，往往也面临着很大的难题，这也在进一步上限制了配电网的发展灵活性。因此，针对这一问题，通过人工智能技术的发展和应用，便能够更有效地对焦配电网问题，确保配电网同智能数据进行充分的衔接和融合，并在二者进行交流的过程中，提高配电主站之间的交流沟通效果，以此来为基本的配电工程夯实基础。由此可见，在配网通信工作中，通过人工智能技术的应用，不仅仅是针对电力通信网的发展起到了十分积极的作用，也能够切实解决配电网中运行中的难点问题。

3.4人工智能技术自动化在故障诊断中的应用

从我国目前电力行业发展的实际情况来看，电力设备的故障诊断工作形式已经发生了较大的转变。传统的电力设备故障问题诊断是通过人工检查方式完成的，而当下则在应用了人工智能技术，通过人工智能技术取代了传统的人工检查方式。过程中，工作人员仅仅结合当下的提醒来对系统展开操作即可。首先，在进行系统操作的过程中，工作人员应用先行对设备的数据信息进行采集，之后在借助电极智能检查功能来完成设备的检查。期间，一般只会耗费几分钟的时间成本，便能够使企业和工作人员掌握设备的性能和运行状态。此外，通过智能机器人的应用，也能够提供相应的图像，使工作人员通过图像来诊断电气设备存在的故障问题。

3.5针对电力设备的健康状态进行科学评估

一般认为，在电力设备实际运行的过程中，企业和工作人员针对电力设备的健康状态把握是至关重要的。通过企业和工作人员的电力设备健康状态把控能够进一步提高电网运行过程中的安全性与稳定性，并同时通过健康状态的科学评估来应对由于电力设备定期检修带来的一些问题。包括人力成本支出的问题、物力成本支出的问题以及财力成本支出的问题等。因此，基于这一现状，伴随着我国科学技术的持续发展，以及电力领域的持续发展，健康状态评估的意识也在很多电力企业和工作人员中不断深入，使健康状态评估工作完成了意识理念的构建。同时，在当下的健康状态评估工作中，也开始对焦于多种变电设备。例如变压器设备、电抗器设备等，从而切实把握电网运行过程中的每一个设备环节，提高工作的整体质量。同时，在开展电力设备健康状态评估工作时，也需要企业和工作人员做好工作的导则，以此来加速工作经验的积累，能够为后续工作提供参考和借鉴。但是，在当前电力设备健康状态评估的过程中，也不可避免地存在着一些问题。包括设备本身的复杂问题、工作本身的成本问题等。此外，则是针对不同工作性质的电力设备以及不同区域的电力设备，企业和工作人员所要进行的健康状态评估任务量也会存在着较大的差距，以及在高度上存在着较大的差距。因此，针对这一问题，企业和工作人员便很难保证健康状态评估的客观性与科学习惯，也难以形成统一的标准和规范。针对以上问题，当前很多学者和研究人员便开始转变电力设备健康状态评估的依据，将多源设备的状态数据作为健康状态评估的基础，并针对机械学习方法进行利用，以及针对数学分析方法进行利用，从而切实提高不同电力设备健康状态评估的合理性。那么从具体的操作方式来看，主要分为以下两点：

（1）基于数学模型的应用。一般认为，通过数学模型的应用，能够针对评价的权重问题进行客观地计算，并同时把握不同变压器的状态问题，以及不同状态量指标的问题，提炼出二者的内在联系，并在二者内在联系的基础上来展开分析工作。过程中，企业和工作人员要先对各项指标问题、权重问题进行确定，之后采取对变压器健康状态的分析；

（2）基于训练样本的分析。在训练样本的基础上，企业和工作人员能够对机器进行利用，并结合具体的计算工作，来建立起有关变压器状态评价的预测模型，以及建立起状态量的预测模型。但是在这一过程中，企业和工作人员还需要认识到，在实际工作中运行的一些大型电力设备，企业往往对这些设备的健康状态更为重视，这也是因为大型设备的健康往往会对电网的安全性和稳定性造成较大的影响。因此，企业也会在某些情况下提前退役这些设备。

4结语

综上所述，在电力系统具体运行的过程当中，为了有效保证电力设备的正常运行，必须要有效借助人工智能技术对电力设备进行相应的维修检查，提升维修检查工作的效率，降低维修成本。相关的技术人员应当积极挖掘人工智能技术的价值，借助人工智能技术有效地对电力设备运行状态加以预测，从根本上减少电力设备出现故障的情况。

参考文献：

[1]蒲天骄. 人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用[J].高电压技术，2020,46（2）：369-383.

[2]张之璞. 人工智能技术在电力设备运维检修中的应用探析[J].建筑工程技术与设计，2021（23）：1551.