電力設(shè)備運(yùn)維檢修中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

莊曉萍

摘要：電力設(shè)備的運(yùn)維檢修是一項(xiàng)工程量較大的工作， 并且能夠及時(shí)發(fā)現(xiàn)、解決現(xiàn)存的故障問(wèn)題，有效提升設(shè)備的使用壽命，確保維修人員的安全。人工智能技術(shù)在電力設(shè)備運(yùn)維檢修中起著重要作用，通過(guò)技術(shù)分析，找出現(xiàn)存的故障問(wèn)題，并提出合理的處理措施，促進(jìn)電力設(shè)備的正常運(yùn)轉(zhuǎn)?；诖耍疚年U述了人工智能技術(shù)的內(nèi)容，并對(duì)電力設(shè)備運(yùn)維檢修中人工智能技術(shù)的應(yīng)用展開探究。

關(guān)鍵詞：電力設(shè)備;運(yùn)維檢修;人工智能技術(shù)

前言：電力設(shè)備的安全性能對(duì)供電穩(wěn)定性起著關(guān)鍵作用，為了增強(qiáng)電力設(shè)備的運(yùn)行穩(wěn)定性，全面掌握設(shè)備的多項(xiàng)數(shù)據(jù)，并進(jìn)行科學(xué)匯總、融合，有效評(píng)估設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，合理預(yù)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行變化趨勢(shì)，從而制定相應(yīng)的檢修計(jì)劃，確保電力系統(tǒng)的穩(wěn)定運(yùn)行。人工智能技術(shù)在電力設(shè)備的運(yùn)維檢修中有著重要作用，能夠快速診斷電力設(shè)備中存在的故障問(wèn)題，并根據(jù)具體問(wèn)題提出相應(yīng)的解決措施，確保電力設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行。

1 人工智能技術(shù)的概述

人工智能技術(shù)是非常重要的科技產(chǎn)物，具有眾多優(yōu)點(diǎn)。通過(guò)人工智能技術(shù)的原理能夠得出，該技術(shù)是在計(jì)算機(jī)技術(shù)的作用下，模擬人類的大腦，對(duì)人的意識(shí)、思維等過(guò)程進(jìn)行模擬，從而解決社會(huì)中的各種復(fù)雜的問(wèn)題。人工智能技術(shù)具有較高的智商、思維等，在多個(gè)行業(yè)得到廣泛應(yīng)用，該技術(shù)也是一種機(jī)器體系，在具體應(yīng)用中不僅能夠大大節(jié)省人力資源，還能夠有效提升設(shè)備的運(yùn)行效率，從而增強(qiáng)電力設(shè)備的安全可靠性。在電力自動(dòng)化建設(shè)中，人工智能技術(shù)的應(yīng)用能夠節(jié)省資源、提升效率。人工智能技術(shù)在電力設(shè)備檢修中的應(yīng)用不僅能夠降低維修成本，還能夠提升檢修的效率，并通過(guò)利用該技術(shù)，對(duì)電力設(shè)備的運(yùn)行情況進(jìn)行分析，有效提升設(shè)備的故障診斷水平。

2 電力設(shè)備運(yùn)維檢修中人工智能技術(shù)的應(yīng)用

2.1 設(shè)備故障識(shí)別與診斷

電力設(shè)備的故障診斷通常需要依賴維修人員進(jìn)行評(píng)測(cè)，而目前，電力設(shè)備的運(yùn)維檢修大多借助人工智能技術(shù)進(jìn)行故障識(shí)別與診斷。電力設(shè)備的故障診斷存在一些問(wèn)題，數(shù)據(jù)失衡、單一等現(xiàn)象較為普遍，因此，應(yīng)結(jié)合當(dāng)前電力設(shè)備的相關(guān)案例數(shù)據(jù)，并根據(jù)一些運(yùn)行數(shù)據(jù)、設(shè)備缺陷等多元信息，使用樣本合成、生成對(duì)抗網(wǎng)絡(luò)等措施實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)增殖，從而對(duì)數(shù)據(jù)樣本起到一定的平衡作用。同時(shí)，根據(jù)數(shù)據(jù)信息是否有標(biāo)注、時(shí)序記錄的完整性等內(nèi)容，采取分類、預(yù)測(cè)等各項(xiàng)算法，并借助相關(guān)經(jīng)驗(yàn)規(guī)則加以引導(dǎo)，完成設(shè)備故障的識(shí)別與診斷，首先診斷設(shè)備的故障類型，然后診斷設(shè)備的故障位置，并進(jìn)行故障預(yù)警[1]。

2.2 設(shè)備健康狀態(tài)的評(píng)估

電力設(shè)備的健康狀態(tài)評(píng)估非常重要，為了保證電網(wǎng)供電的穩(wěn)定，減少檢修帶來(lái)的成本，電力行業(yè)大力開展電力設(shè)備健康狀態(tài)的評(píng)估工作。由于電力設(shè)備的構(gòu)造較為復(fù)雜，成本比較高，工作性質(zhì)各不相同，在實(shí)際工作中缺乏客觀的評(píng)估標(biāo)準(zhǔn)。為了解決這一弊端，合理利用人工智能技術(shù)，應(yīng)用數(shù)學(xué)分析法、機(jī)器學(xué)習(xí)算法等對(duì)電力設(shè)備的健康狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，從而精準(zhǔn)反映設(shè)備的狀態(tài)。一方面，借助數(shù)學(xué)模型計(jì)算評(píng)估權(quán)重，并對(duì)設(shè)備狀態(tài)以及指標(biāo)之間的關(guān)系進(jìn)行全面分析，合理評(píng)價(jià)設(shè)備的狀態(tài)，層次分析法是比較常用的數(shù)學(xué)分析法;另一方面，根據(jù)訓(xùn)練的樣本，借助機(jī)器學(xué)習(xí)算法構(gòu)建設(shè)備狀態(tài)預(yù)測(cè)模型，對(duì)人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是較為常用的方法之一[2]。電力設(shè)備健康狀態(tài)的評(píng)估主要是由正樣本數(shù)量稀少引起的不均衡樣本問(wèn)題，對(duì)于大型變壓器等一些價(jià)格昂貴、復(fù)雜的設(shè)備，在日常的運(yùn)維過(guò)程中，應(yīng)提高對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)的重視，通過(guò)合理利用人工智能技術(shù)進(jìn)行評(píng)估，為設(shè)備的穩(wěn)定運(yùn)行奠定基礎(chǔ)。

2.3 設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)

電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)是根據(jù)設(shè)備的歷史數(shù)據(jù)、實(shí)施狀態(tài)等，結(jié)合相關(guān)的電網(wǎng)運(yùn)行信息，找出設(shè)備的運(yùn)行規(guī)律，在此基礎(chǔ)上預(yù)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。由于電力設(shè)備的運(yùn)行情況比較復(fù)雜，對(duì)于設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)主要是以相關(guān)指標(biāo)為目標(biāo)，通過(guò)利用人工智能技術(shù)的優(yōu)勢(shì)，構(gòu)建預(yù)測(cè)模型，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、深度信念網(wǎng)絡(luò)等是比較常用的方法。由于預(yù)測(cè)目標(biāo)各不相同，預(yù)測(cè)研究的對(duì)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(shí)序相應(yīng)的電抗歷史數(shù)據(jù)，使用支持向量機(jī)構(gòu)建繞組電抗的預(yù)測(cè)模型。負(fù)荷電流的預(yù)測(cè)可以了解設(shè)備的負(fù)荷水平，負(fù)荷水平又對(duì)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(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)中，單一指標(biāo)的時(shí)序性數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)較為普遍，未來(lái)可配合關(guān)聯(lián)關(guān)系挖掘等各種方式，促進(jìn)預(yù)測(cè)模型精度的提升。

2.4 設(shè)備壽命的評(píng)估

在電力系統(tǒng)的運(yùn)行過(guò)程中，延長(zhǎng)變壓器運(yùn)行時(shí)間能夠有效增大電力設(shè)備的應(yīng)用價(jià)值。設(shè)備的使用壽命與運(yùn)行環(huán)境、老化程度等多項(xiàng)因素相關(guān)，設(shè)備的壽命包含技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、物理壽命，合理制定檢修計(jì)劃是電力企業(yè)的重點(diǎn)內(nèi)容，美國(guó)采取三級(jí)評(píng)估法，制定綜合壽命管理程序，對(duì)電力設(shè)備的壽命進(jìn)行評(píng)估，我國(guó)有關(guān)電力設(shè)備使用壽命的評(píng)估研究也在推進(jìn)。人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)法、集成學(xué)習(xí)等是當(dāng)前已經(jīng)應(yīng)用于設(shè)備壽命評(píng)估的方法，這些方法是在各種損耗因素?cái)?shù)據(jù)構(gòu)成的樣本中形成模型，例如設(shè)備出廠以及運(yùn)行過(guò)程中的監(jiān)測(cè)信息、檢修信息、試驗(yàn)統(tǒng)計(jì)信息，通過(guò)模型的構(gòu)建對(duì)設(shè)備各部件的損耗、使用壽命進(jìn)行分析與評(píng)估。對(duì)于變壓器的健康指數(shù)評(píng)估，通過(guò)利用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)進(jìn)行預(yù)測(cè)，構(gòu)建相應(yīng)的可靠指標(biāo)，并預(yù)測(cè)變壓器的壽命;通過(guò)集成預(yù)測(cè)模型、不確定性模型、實(shí)驗(yàn)?zāi)Ｐ?，有效提升模型預(yù)測(cè)的精準(zhǔn)性[3]。

結(jié)語(yǔ)：人工智能技術(shù)在電力設(shè)備運(yùn)維檢修中的應(yīng)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(jìn)度、促進(jìn)運(yùn)維檢修效率的提升。電力設(shè)備在電力系統(tǒng)中起著關(guān)鍵作用，設(shè)備的故障現(xiàn)象會(huì)在很大程度上影響系統(tǒng)的安全運(yùn)行，因此，通過(guò)借助人工智能技術(shù)，在設(shè)備故障識(shí)別與診斷、設(shè)備健康狀態(tài)的評(píng)估、設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)、設(shè)備壽命的評(píng)估等方面加以應(yīng)用，為電力設(shè)備的運(yùn)維檢修提供新的研究思路。

參考文獻(xiàn)：

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[2]蒲天驕，喬驥，韓笑，張國(guó)賓，王新迎.人工智能技術(shù)在電力設(shè)備運(yùn)維檢修中的研究及應(yīng)用[J].高電壓技術(shù)，2020（02）：369-383.

[3]唐文虎，牛哲文，趙柏寧，季天瑤，李夢(mèng)詩(shī)，吳青華.數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的人工智能技術(shù)在電力設(shè)備狀態(tài)分析中的研究與應(yīng)用[J].高電壓技術(shù)，2020（09）：2985-2999.