人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用

齐利杰

摘要：电网运检系统肩负着设备的运维检修、质量监督和安全管理重任，对保障大电网安全运行起着非常重要的作用。随着智能技术的深入应用与发展，人工智能给传统电力运检带来了新的分析理念和技术途径，不断推动运检体系的自动化、智能化、集约化变革。基于此，本文就人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用进行详细探究。

关键词：人工智能技术;电力设备;运维检修;研究应用

1 引言

电力设备是电力系统的一部分，包含变压器、输电线路等关键设备。不论哪种设备出现了故障都会影响整个电力系统的稳定性。因此，技术人员需要使用各种技术去预测、分析电力设备的运行状态，以此提高故障的诊断水平。

2 概述

2.1 人工智能技术

人工智能技术，是计算机科学结构中的主要分支。该技术主要是在信息程序基础之上，融合了仿生生物技术、数字化程序等方面内容，它是社会资源协调整理和科学运作的主要方法，具有兼容性强、资源开发形式多元、实际操作便捷等优势。随着社会信息产业不断更新与发展，社会产业资源的研究深入性也在不断的加强，借助人工智能技术，做好各个方面的资源调节，已经成为诸多行业未来发展的主要趋势。比如，人工智能技术在电力设备运维检修系统中的运用，就主要利用专家诊断、神经网络监管等优势，进行了电力传输资源协调管控。即，人工智能技术的运用与创新，基本上达到了行业服务品质提升和工作效率的同步增强，这是质与量相互兼容的技术实践形态。

2.2 电力设备运维检修概述

在企业生产和发展的过程中，电力供应的持续和稳定是企业正常生产经营活动展开的基本保障。从电力企业角度来说，保证电网系统稳定性和安全性的关键在于电力电气设备的运行状态控制，为实现这一目的，对电力电气设备状态的监管和控制极为重要。供电的连续性和稳定性是企业正常运转的根本保证。在电力企业方面，保证电力系统运行状态控制可以更好地保证电力的稳定性和安全性，实现对电气设备的调控可以更好地保证电气设备的安全性和稳定性。传统的电力电气设备检修技术是基于故障发生后的检查与维修，即使处理较及时，也会对电网系统的运行状态产生影响，使供电状态出现波动，轻则影响设备正常使用，严重的将会损坏整个电网系统。然而电力电气设备状态检检修技术的核心在于设备运行过程中展开实时监控，通过科学的方法评估整个电网系统的稳定性和安全性，同时周期性展开检测，在故障发生之前对故障因素进行排除。这种方法与传统电力电气设备检修方法不同，属于事前检查，同时能够避免定期检修的弊端，进而保障电力电气设备的稳定性和安全性。

3 电力设备运维检修现状

（1）表现在设备检修过程中的管理不足，尤其是在技术管理层面，由于每次在计划检修的过程中都是按照相应程序按部就班的开展检修工作，这就使得各项检修工作缺乏灵活性、缺乏针对性，而且長此以往，检修人员在参与多次计划检修工作以后会形成定势思维，思维的僵化使得检修效率和检修质量存在的不足。（2）按照计划进行检修时，所有的检修工作按照预先制定的计划程序开展，各项工作在开展的过程中，相应的管理团队对于设备的了解并不深入，这就使得检修工作无法充分满足设备检修需求，同时在进行管理的过程中缺乏责任意识，大多是常规性的检修工作有余，而针对性的检修则不足，在计划检修工作完成以后，设备设备工作时仍然存在着较多问题。（3）检修工作在开展的过程中缺乏针对性是计划检修的显著特点，没有结合不同时段相应设备的运转特点，没有结合不同技术环境下的检修工作计划进行调整，使得计划检修在开展的过程中，出现盲目检修以及资源浪费的现象较为严重。例如某些设备在计划检修期并无任何异常，而采用统一检修的方式并不考虑设备是否存在故障，反而容易缩短设备的使用寿命，这既是对资源的浪费同时也影响到检修质量。

4 人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用

4.1 缺陷识别

在此之前，输配电设备的故障诊断都需要靠维修人员进行评测和分析。现如今，供电企业都是利用人工智能技术对电力设备进行故障检测，其中包含电力变压器、高压电路器等设备。但是电力设备的故障诊断还存在不足之处，比如说，数据比较单一、样本数据失衡等问题。因此，首先需要根据当前电力设备中的案例数据，在结合经常发生的设备故障以及其他方面的数据集合成一个数据系统，以此提高人工智能技术在电力设备故障诊断方面的准确率。

4.2 带电检测

目前，带电检测主要包括红外热像检测、紫外成像检测、局部放电检测、油气类检测、设备结构检测等。红外热像检测主要针对红外热图像的缺陷自动识别和在线监测系统开发方面;紫外成像检测主要根据电气设备电晕状态，对异常电晕的属性、发生部位和严重程度进行判断和缺陷定级;局部放电检测主要针对设备局部放电时，产生的各类信号包括特高频信号、超声波信号、高频信号等进行检测;油气类检测技术相对成熟，已有国家和行业标准可供参考;设备结构检测主要包括声学振动检测技术、基于超声的设备内部缺陷检测、基于声学成像设备异响检测，但整体应用还未普及。

4.3 电力控制

人工智能技术在电力控制工作中发挥着重要的作用。如何运用人工智能技术来对电力进行控制已成为电力行业发展的主要问题，同时也引起了很多技术人员的高度关注。在实际操作中，电力系统比较复杂，经常会出现设备故障，给电力系统的稳定性带来一定的威胁。因此，电力企业需要采用人工智能技术，改善电力自动化运行当中出现的问题。与此同时，技术人员还可以利用人工智能技术提高电力设备的工作效率，降低电力设备故障的发生频率。

4.4 信息化管理

电力电气设备状态检修是一项综合管理工作，需要对大量的运行参数进行整理和分析，从而掌握整个电力系统的运行状态，工作人员以此为支持提出相应的维护策略。在整个状态检修过程中，涉及的计算、整理、汇总、分析的数据信息量极大，如果仅仅依靠人工计算和处理需要大量的时间和精力，这对相应的故障排查工作展开是不利的，为此需要结合现代多媒体信息技术，将计算机技术与电力电气设备状态检修技术结合在一起，发挥计算机高速运算的能力，将极大地提高工作效率。同时结合计算机“云”技术，建立远程管理以及状态检修系统，实现云管理。另外，由于电力电气系统十分庞大和复杂，企业在设计和采购电气设备时，往往会采购不同的厂家的设备，导致设备之间的接口不同，不利于信息的传输。为此在电力电气系统设计之初，就对设备的软硬件接口和功能明确化，有助于后期系统信息化管理。

5 结束语

综上所述，将大数据技术的引入大大提升了电网在线检测的水平，相对于传统离线监测技术，在线检测更加智能化、实时化，不受周期性限制，而且其对电力设备的分析也更加自动化和智能化，能够提高状态检测的效率与可靠性。在大数据技术下，电力设备检测充分发挥了大数据技术的优势，有大量传感器组成感知层，然后通过网络层的数据沟通，在检测系统中心完成数据分析与反馈，实现对电力设备的状态检测。

参考文献：

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