人工智能技术在电力设备运维检修中的研究及应用

赵浚州 伊力亚丝•努尔麦麦提

摘要：变电站的运维工作人员需要熟练使用日常维护工作中所涉及到的变电站内的所有设备。只有这样才会提升变电工作效率。由于变电站内的运维工作设备种类多、数量多，运维工作人员无法记住所有的设备，导致运维人员在实际的工作中无法准确地掌握和使用电网运维工作中的部分设备。若发生安全事故，运维工作人员无法熟练地使用设备，这会对工人生命财产和企业经济效益造成严重的威胁。

关键词：人工智能;变电;数字化;转型

1变电运行管理在电网安全运行中的重要作用

变电运行管理工作的主要目标是维护电网运行的安全性与平稳性，实践中，为了更好地达成上述目标，需要相关人员加大在维护、管理变电设备方面所投入的关注度。一旦变电运行管理水平下降，或是管理工作存在漏洞、相关工作人员出现工作懈怠等，就会提升电网在实际运行中的安全隐患，难以保障其长时间保持良好运行状态。电网运行安全无法得到有力保障，最终极容易引发电力系统运行问题或是威胁人员生命财产安全。总体而言，变电站作为电力系统中的重要部分，其安全情况直接影响电网运行的安全性，因此在维护电网安全运行时，必须加大变电运行管理力度与实效性。

2变电运维中的问题与原因分析

变电运维系统的运行环境不够稳定，存在一定程度上安全隐患。由于电力企业在电网建设时，没有对其进行有效管理，所以出现了一些不能够正常工作。如变压器故障、线路短路等问题都会造成设备不能正常运转，还有就是变电站的负荷变化较大也是导致设备无法满足用电需求等情况。变电运维人员的技术水平不高，没有掌握系统分析及故障诊断能力，在电力设备运行中出现问题时，不能够及时发现并处理，以及变电运维人员的专业素质不高。电力系统在运行过程中，会发生大量的故障，这就要求工作人员要不断提高自己对相关知识和技术掌握水平。然而当前我国电力企业中很多人员缺乏相应理论基础与实践经验以及操作技能方面存在不足之处导致了变电站设备出现问题之后不能及时解决问题而影响整个电网工作质量。电气运维工作环境恶劣、操作难度大、系统复杂，而且存在安全风险等因素，导致其不能有效地进行检修维护。变电运维人员在进行操作中不重视对设备的维护，导致出现故障。由于电力系统运行环境恶劣，如果工作人员没有很好地处理这些问题就会造成很多不必要的损失，还有就是一些员工缺乏专业技术素质和责任心不够强等原因都可能会使变电站发生事故或损坏电气设施，另外也有部分管理人员利用其自身便利条件来管理电网中存在着安全隐患或者是不按规定进行操作而引发了重大的经济损失。

3人工智能在电力设备运行、维护和检修中的关键技术

3.1动态调整

动态调整变电设备差异化运维策略，须基于对不同影响因素的分析结果，对设备的维护周期进行科学调整。制定一次设备差异化运维策略，主要包含以下影响因素：第一，若设备在强对流天气下运行，或者遇到风力较大的情况，须对运维策略进行调整，须第一时间检查主变电子箱是否封闭，避免出现渗漏情况，同时对电缆封堵和衔接性进行检查，避免温度过低对设备造成不良影响。在天气好转之后，须检查避雷针，并检查线路是否存在漏电情况。当处于用电高峰，应当及时排除设备缺陷，避免设备出现异常发热的现象，保证供电的可靠性。第二，变电设备的运行状况，应作为监测工作的重中之重，确保设备健康度达到要求。当设备产生问题时，须对各项缺陷进行评估，对策略进行调整。

3.2强化对变电设备的管理

与变电设备运行相关联的因素相对较多，因此必须加大在变电设备管理方面的投入力度，体现出对电网运行安全水平的有效维护。其中，线路老化在所有影响变电设备运行的因素中占据着重要地位，这就要求相关人员必须定期落实对变电设备电路现状的检测，及时更换老化情况严重的电路，并针对可以继续使用的电路实施维修与养护。实时监控变电设备运行过程，发现异常问题后及时组织处理，维护变电设备安全平稳运行，以保证其性能作用得到有效发挥[2]。

3.3设备健康评估

为了确保供电的安全可靠，缩减因为频繁检修导致的费用升高，业界展开了针对电力变压器的健康检查和相应的检修，包括电抗器、断路器、变压器等交直流电力设备，同时制定了对应的工作方针，在这个过程中积累了丰富的专家经验，但基于这些电力设备高成本、结构复杂，作用关键，其分布区域和工作特性不同，太多的状态量表征，表现极大的模糊和不确定性质。在发展过程中，缺乏普遍、客观、全面的评价标准。因为传统的针对专家经验和业务指南评估存在的缺陷，业界采用了机器学习算法和数学分析法，启动了设备状态评估模型的研究工作，范围包括多源设备状态数据的设备状态等，目的是将电力变压器的真实状态全面准确地反映出来。通常划分为两类模型：第一类是对权重的评估，是采取数学模型进行客观地计算，通过对变压器状态与各类状态量指标之间的关系的分析，明确关联性强的关键特征指标以及重要性以及进行权重的评估。然后评估变压器的状态;二是利用机器学习算法，基于训练样本直接建立状态量与变压器状态评估之间的预测模型，目前聚类分析和人工神经网络都属于常用的機器学习算法范畴。

结语

利用人工智能技术将变电运维软件进行精益化，将人工运维转变为人工智能软件运维，缩短运维时间，保证变电设备的正常运行。就当今的电力环境来讲，变电设备差异化运维尚处于起步阶段，人工智能技术的推广和发展将提高变电设备的运维效率，保障设备长期稳定运行，对电力企业的发展具有现实意义[3]。

参考文献

[1]龙安州.浅谈电力系统中的变电运行安全管理与变电设备的维护[J].电子世界，2020（18）：160-161.

[2]王左恒，罗长林，汪晗.电力系统变电运行安全管理及设备维护分析[J].冶金管理，2019（21）：54+56.

[3]李娜.浅谈电力系统中的变电运行安全管理与变电设备的维护[J].煤，2019（10）：91-92.