人工智能在變電站運維管理中的應(yīng)用分析

蔡軍

摘? 要：人工智能在能源電力系統(tǒng)中最典型的應(yīng)用場景之一是變電站運維管理，分析人工智能在變電站運維管理中的應(yīng)該，對促進變電站智能化發(fā)展具有重要意義。因此，本文針對人工智能在變電站運維管理中的應(yīng)該展開分析，希望能為相關(guān)人士提供相應(yīng)的參考。

關(guān)鍵詞：人工智能;變電站;運維管理;應(yīng)用

在科學技術(shù)的發(fā)展下我國計算機通信技術(shù)逐步完善，這項技術(shù)的發(fā)展為我國變電站自動化控制提供了有力的技術(shù)支持，人工智能在變電站運維管理中的應(yīng)用能促進變電站不斷朝著網(wǎng)絡(luò)化、綜合化、多媒體化的方向不斷前行。

一、人工智能技術(shù)概念。

（一）人工智能技術(shù)發(fā)展狀況與特征

當前人工智能已經(jīng)有了60多年的發(fā)展歷程，在此之間涌出了諸多典型技術(shù)與方法。例如，智能優(yōu)化、機器學習、專家系統(tǒng)等。智能優(yōu)化算法主要是解決非線性優(yōu)化問題。機器學習是人工智能的重要領(lǐng)域。專家系統(tǒng)是在解決特定問題時而出現(xiàn)的，它是早期的人工智能標志。當前我國人工智能已經(jīng)步入了新的發(fā)展時期，主要呈現(xiàn)以下特點：第一，當前的主流方法為深度學習。在進行自然語言的處理，生物特征的識別等領(lǐng)域已經(jīng)存在著廣泛的應(yīng)該。第二，新的算法與模型不斷出現(xiàn)。深度學習算法模型不斷地更新與優(yōu)化。例如，繁衍出膠囊網(wǎng)絡(luò)等。還有部分傳統(tǒng)的方式也受到了人們的再次關(guān)注。例如，知識圖譜等。第三，計算機框架平臺數(shù)據(jù)逐步形成開源化。

（二）人工智能技術(shù)發(fā)展趨勢

當前人工智能技術(shù)依舊圍繞著算法、算力、數(shù)據(jù)等三個方面展開研究。首先，算法層面。算法圍繞著深度學習展開優(yōu)化，逐步朝向提高性能，降低功耗等多方面發(fā)展。與此同時，深度學習與傳統(tǒng)人工智能進行結(jié)合，已經(jīng)成為當前的熱點話題。其次，算力層面。依據(jù)相關(guān)業(yè)務(wù)數(shù)據(jù)安全問題以及數(shù)據(jù)平臺本身的特點，著重研究人工智能計算框架、人工智能計算平臺以及芯片。最后，數(shù)據(jù)層面。根據(jù)基礎(chǔ)數(shù)據(jù)展開建設(shè)已經(jīng)成為當前的熱點話題。例如，視頻圖像，語音等相關(guān)通用數(shù)據(jù)及與行業(yè)領(lǐng)域采用了專業(yè)數(shù)據(jù)集，當前數(shù)據(jù)標注工具也逐步朝向智能化發(fā)展。

二、人工智能在變電站運維管理中的應(yīng)用分析

（一）遙測系統(tǒng)

遙測系統(tǒng)主要是應(yīng)該于變電站內(nèi)，主要一次設(shè)備的運轉(zhuǎn)狀況。被遙測系統(tǒng)所監(jiān)測到的設(shè)備有：變壓器、電容型設(shè)備等。遙測系統(tǒng)能及時、全面、準確的掌握變電站相關(guān)設(shè)備的運行狀況，并且能為設(shè)備發(fā)展趨勢提供豐富的數(shù)據(jù)參考。但是如何高效的能從大量數(shù)據(jù)之中獲取高質(zhì)量的信息，這是當前變電站運維管理中的重要問題。在人工智能技術(shù)的發(fā)展之下，可以有效的解決相關(guān)問題的出現(xiàn)。因此，可以有效應(yīng)用人工智能技術(shù)解決數(shù)據(jù)從設(shè)備狀態(tài)的映射建立問題。首先，人工智能技術(shù)能對故障問題展開相應(yīng)的診斷，并且對相關(guān)模式可以展開識別。其次，對所監(jiān)測的狀態(tài)展開相應(yīng)預(yù)測，開展參數(shù)識別功能。例如，變壓器作為變電站中的重要設(shè)備。因此，變壓器監(jiān)測中存在著豐富的參量，人工智能在獲得相關(guān)的數(shù)據(jù)之后，能盡可能的找尋變壓器監(jiān)測參數(shù)與變壓狀態(tài)類型之間所存在的映射關(guān)系。再通過樣本實現(xiàn)映射模型的完成，則可以判斷當前變壓器所處狀態(tài)，近些年來我國在此方面獲得了眾多的研究成果。通過專家模型來建設(shè)相應(yīng)的映射關(guān)系是基于規(guī)則所產(chǎn)生的，雖然擁有著較強的解釋性，但是會更加依賴于知識庫。但在變電站的應(yīng)用之中容錯能力較差，并且維護難度也較大。在與傳統(tǒng)機器學習算法進行比較過程中也能發(fā)現(xiàn)，傳統(tǒng)機器從樣本中進行學習也能有效地模擬出故障的映射關(guān)系，并且這項技術(shù)在應(yīng)該過程中具有更強的容錯性。但是傳統(tǒng)機器學習算法也存在著一定的問題。相關(guān)特征量需要通過人工手動進行設(shè)計。

（二）遙視系統(tǒng)

遙視系統(tǒng)主要是對變電站內(nèi)部設(shè)備環(huán)境及其人員開展監(jiān)督。遙視系統(tǒng)的應(yīng)用呈現(xiàn)出廣泛、多面等特點，但是其功能也存在著一定的局限性。第一，多面性。例如，浙江電壓等級在110kv以上的變電站應(yīng)該變電站視頻監(jiān)控設(shè)備，部分地區(qū)已經(jīng)開始了全面化的視頻監(jiān)控，視頻圖像能就地展開儲存，并且等級在110kv以上的變電站相關(guān)視頻能直接上傳國網(wǎng)統(tǒng)一視頻平臺，還有部分視頻能接入到省變電站輔助站監(jiān)控平臺。第二，廣泛性。這項技術(shù)能對一次設(shè)備，二次設(shè)備、出入通道等展開全面的監(jiān)督。但是該技術(shù)也存在著一定的局限性，省級變電站輔助一體化監(jiān)控平臺依然屬于傳統(tǒng)的視頻監(jiān)控體系范疇，對視頻中的信息進行篩選與判斷，還需要根據(jù)監(jiān)控人員的操作并沒有實現(xiàn)智能化的發(fā)展。例如，研究遙視系統(tǒng)在環(huán)境因素中的應(yīng)用，變電站中存在著諸多的設(shè)備、環(huán)境也具有特殊性。因此，火災(zāi)問題發(fā)生的可能性較大，火災(zāi)事故的發(fā)生會直接關(guān)系到變電站設(shè)備的安全與電網(wǎng)安全。遙視系統(tǒng)能對變電站內(nèi)環(huán)境展開相應(yīng)的監(jiān)督。例如，能自動檢測明火、煙霧、小動物。從火警預(yù)警角度而言，對煙霧的識別比識別明火更加具有重大意義。這也是當前人工智能的研究重點領(lǐng)域。深度學習能對煙霧的識別方式展開自動的學習能力。這種方法能將特征構(gòu)造過程進行簡化，但是需要依靠大量的樣本作為支撐，當前在此領(lǐng)域的研究還較淺。除此之外，在對相關(guān)人員展開監(jiān)控的過程當中。遙視系統(tǒng)能對安全帽是否佩戴問題展開有效的識別，在依靠深度學習目標檢測實驗?zāi)Ｐ头椒ǎ@項技術(shù)的應(yīng)該能對環(huán)境具有更強的適應(yīng)能力，并且將其遷移到變電站場景中的應(yīng)該所，需要花費的成本較低。想要對員工的穿著展開相應(yīng)的分析，同樣與安全帽識別技術(shù)相類似但是當前缺乏大量的有效樣本，對目標檢測模型展開相應(yīng)的訓練，只要根據(jù)需求構(gòu)造相應(yīng)的穿著樣本，便可以對模型展開研究，除此之外，人臉識別技術(shù)當前已經(jīng)發(fā)展較為成熟。但是將其應(yīng)該在變電站較為復雜的領(lǐng)域之中，想要獲取人臉還存在著一定的困難。或許可以通過姿勢、步態(tài)等新的特征方式為身份的識別提供新的方案，但是這項技術(shù)也依舊處于研究之中。

綜上所述，本文對人工智能在變電站運維管理中的應(yīng)用中的遙測系統(tǒng)、遙視系統(tǒng)進行分析，并且指出當前人工智能在應(yīng)用過程中的發(fā)展狀態(tài)，希望為人工智能在變電站運維管理領(lǐng)域的應(yīng)用提供一定的發(fā)展方向。

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