人工智能技术在电力设备运维检修中的应用

时间：2024-01-18 访问量：1250

0引言

在我国的智能化电力设备运维检修模式中，电力设备的检修组主要承担着对电力设备的运维检修工作。传统电力设备的运维检修和智能化电力设备检修方式有很大不同。运维检修和管理：（1）完成信息搜集。在电力设备的运行状态监测中，数据采集是最重要的工作，它为下一阶段的运行状况评价和风险评价打下了坚实的基础。（2）执行状态评价。在电力设备的运行状况评价与风险评价是电力设备运行的两个重要内容，准确地评价电网的运行状况，关系到后续的安全评价与日常维护，是电力设备智能化的重要一环。（3）实施风险评价。根据设备风险评价的结果，可以对其进行归类，并制订相应的运维检修战略。（4）制订电力设备运维检修的战略与方案。运维检修战略包括停电运维检修，非停电运维检修，局部部件运维检修和替换，以及整个设备的替换。（5）对电力设备进行运维检修。在电力设备的状态检修中，执行检修计划是最重要的一步。按照公司各有关部门商议后确定的运维检修方案，对电力设备进行及时的运维检修。实施运维检修方案分为准备、实施、总结三个阶段。（6）对电力设备的运维检修效率进行评价。变电站设备检修效能评价是对检修方案执行效果的一种检验。检修方案执行完毕后，操作人员与检修主管一同参加设备状况检查，查看有无残留，有无清洁，验收完毕后，由操作人员对检修情况进行评定，判断检修后设备是否处于待机状态，并上报给指挥中心。

1电力设备的状态检修特点

在我国输变电设备进入电网后，在长时间的正常使用中，发生这些故障是无法避免的。造成这种失效的根源有：设备制造商在生产和使用中，也会间接地留下某些电气设备的参数缺陷、安装前期正常运维检修、后期运维检修等方面的潜在风险。长时间的使用，会造成电气设备的电气绝缘和其他部件的老化，从而影响到整个电气设备的安全性能。但是，实际上，电力装置是一种非常复杂的数据处理系统。根据具体的人工智能化应用发展现状，对电力系统的运维检修工作提供了多种形式的保障。但其评估方面虽然也做出了多样性的改变，但在缺乏相关的理论指导下，输变电力设备行业用户长期轻量化和多样化、差异化、精细化的日常运维检修评估需求，在具体的电力设备的运行过程中依旧会出现各种问题，导致电力设备存在“过修”“欠修”的现象。

所有工程技术人员，包括电力设备的运维检修队伍，还有企业的员工，都希望能够利用人工智能的数据分析与测试技术，对电力设备进行运维检修，从而对电力系统的总体运行状况进行评估。在人工智能的早起应用中，电力设备的总体状况和运维检修都处于实验阶段，对电力设备的运维检修工作的处理经验也在进一步的积累中，为以后的运维检修工作奠定基础。随着人工智能的进一步研发，在电力设备的运维与检修过程中不仅提升了工作效率，还节约了大量的人工成本。可促进电力设备的长期正常稳定运转。因此，对电力设备进行状态进行检修，不仅会对电力设备的维护、员工的生命和财产的安全产生积极的影响，还会从源头做起对电网的管理，才能达到良好的效果，对电力设备的安全与发展都是有益的。

2人工智能在电力设备运行维护检查中的应用

设备的健康评估。为了保证电力供应的安全性，减少由于经常运维检修造成的成本上升，业内开始对变压器进行健康检查，并进行相关的运维检修设定。其中包括电抗器、断路器、变压器等，制订了相关的工作方案。但由于设备成本高、结构复杂、功能复杂、工作性质各异，使用的状态量太多，呈现出大量的模糊性和不确定性。在发展中，缺乏全面、客观、全面的评价标准。（1）行业开始运用机器学习和数理统计方法，一般将其分为数学模型来进行客观的计算；（2）使用机器学习方法，根据训练样本，直接建立状态量与变压器状态评价的预测模型。

设备运行状态预测。设备状态预报是从传统的设备状态预测与状态评价发展而来，它可以把设备的历史状态与实际状况相结合，并综合考虑与外界环境有关的信息，从而对未来的设备进行预测。由于电力设备的工作状态比较复杂，指标参数也比较复杂，因此，当前的电力设备预报通常都是采用一些关键的指标来进行预报。利用人工智能在多个相关问题上的绝对优势，建立了一个具有高非线性处理能力的时间序列或关联预测模型，其中最常用的方法有：支持向量机、长、短期记忆网络、递归神经网络、深层信念网络等。

电力设备故障诊断。国由于传统的机器学习分类器在数据处理和特征抽取方面存在不足，采用了深度学习模式（如长、短、卷积神经网络）等作为分类器进行了实验和训练，从而能够从错误文本中自动获得故障的原因和相关影响，并通过故障记录来判断故障的严重性，从而提高了识别准确率。中文分词的处理过程分为以下3个步骤：（1）对文本进行预处理，包含句子、分词停止词筛选等；（2)文字的展示，是把文字转化成一种格式，以便电脑能够完全地辩认和处理；（3)选择、构造、训练和测试分类器

在电力控制方面的应用。在电力系统中，人工智能技术已成为一个不可忽视的要点。在电力工业中，如何利用人工智能技术实现对电网的控制，已经是一个重要的课题，也是许多技术工作者所关心的问题。在实际运行中，由于电网结构复杂，设备故障频繁，对电网的安全运行造成了很大的影响。因此，在电网自动化运行过程中遇到的问题，必须应用人工智能技术来解决。同时，可以通过人工智能技术来改善设备运行的效率，减少设备的失效。目前，国内许多电力公司对人工智能技术的重视程度日益提高。同时，在企业的电脑系统中，也要应用人工智能技术，使其能够在最短的时间内，发现与电能有关的信息，从而实现对电网的实时监测。

智能化变电站一键顺控。智能变电所的一键式顺控系统，安全可靠，最大限度地满足了倒闸的要求。在运行过程中，必须对主接线进行检查，并对程序运行过程进行了优化，以保证维修工作的正常进行。在进行程序化开发的同时，该系统还具有对故障报警和自动停机的作用。系统可以提供多种不同的发票，根据不同的需求进行发票的处理，并使用已有的业务票据进行归档。操作人员通过操作票的管理，可以优化操作票的内容，方便操作人员进行操作票的查询。提供了灵活的统计功能，便于对具体的业务内容进行统计。在运行过程中，要保证逻辑闭锁的功能完善，以实现对系统的危机预防功能的监测。

数字化变电站技术的应用。系统集成化的应用。（1）通过最新的通信技术，可以将智能的电力设备集成到一起，这对于建立一个数字化变电站来说，意义重大。由于该协议的兼容性很好，能够将各种资源、设备和信息进行很好的整合，从而实现对变电站的智能化控制。（2）数字化变电所必须要进行集中的管理和控制，相比于传统的变电管理，它可以根据变电的不同，采用分层的方式，对各种设备进行精确的控制，这样就可以更好的交流，让变电站的反应速度更快，工作效率更高。

3结语

电力系统的运行和维护管理也越来越受到重视。随着大数据在电力系统中的广泛应用，智能优化计算、专家系统、机器学习、不确定性推理等技术的更新，为电力设备管理提供了便捷。当前人工智技术的发展以信息技术，云端计算为核心，为工业发展的多样性奠定了基础。人工智能设备在电力系统的发展中起到至关重要的作用，电力系统中应用人工智能技术使之成为一个真正的智能化电网，为社会的发展提供了动力。

参考文献

[1］刘紫熠，李祯祥，王玥，陈晓芳，王季孟.电力系统自动化中人工智能的应用[J].长江信息通信,2022,35(10)：71-73.

[2]午钟測标.基于AI的电厂设备智能运维系统分析[J].集成电路应用，2022,39（05）：206-207.

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