人工智能技術在電力設備運維檢修中的研究及應用

齊利杰

摘要：電網運檢系統肩負著設備的運維檢修、質量監督和安全管理重任，對保障大電網安全運行起著非常重要的作用。隨著智能技術的深入應用與發展，人工智能給傳統電力運檢帶來了新的分析理念和技術途徑，不斷推動運檢體系的自動化、智能化、集約化變革。基于此，本文就人工智能技術在電力設備運維檢修中的研究及應用進行詳細探究。

關鍵詞：人工智能技術;電力設備;運維檢修;研究應用

1 引言

電力設備是電力系統的一部分，包含變壓器、輸電線路等關鍵設備。不論哪種設備出現了故障都會影響整個電力系統的穩定性。因此，技術人員需要使用各種技術去預測、分析電力設備的運行狀態，以此提高故障的診斷水平。

2 概述

2.1 人工智能技術

人工智能技術，是計算機科學結構中的主要分支。該技術主要是在信息程序基礎之上，融合了仿生生物技術、數字化程序等方面內容，它是社會資源協調整理和科學運作的主要方法，具有兼容性強、資源開發形式多元、實際操作便捷等優勢。隨著社會信息產業不斷更新與發展，社會產業資源的研究深入性也在不斷的加強，借助人工智能技術，做好各個方面的資源調節，已經成為諸多行業未來發展的主要趨勢。比如，人工智能技術在電力設備運維檢修系統中的運用，就主要利用專家診斷、神經網絡監管等優勢，進行了電力傳輸資源協調管控。即，人工智能技術的運用與創新，基本上達到了行業服務品質提升和工作效率的同步增強，這是質與量相互兼容的技術實踐形態。

2.2 電力設備運維檢修概述

在企業生產和發展的過程中，電力供應的持續和穩定是企業正常生產經營活動展開的基本保障。從電力企業角度來說，保證電網系統穩定性和安全性的關鍵在于電力電氣設備的運行狀態控制，為實現這一目的，對電力電氣設備狀態的監管和控制極為重要。供電的連續性和穩定性是企業正常運轉的根本保證。在電力企業方面，保證電力系統運行狀態控制可以更好地保證電力的穩定性和安全性，實現對電氣設備的調控可以更好地保證電氣設備的安全性和穩定性。傳統的電力電氣設備檢修技術是基于故障發生后的檢查與維修，即使處理較及時，也會對電網系統的運行狀態產生影響，使供電狀態出現波動，輕則影響設備正常使用，嚴重的將會損壞整個電網系統。然而電力電氣設備狀態檢檢修技術的核心在于設備運行過程中展開實時監控，通過科學的方法評估整個電網系統的穩定性和安全性，同時周期性展開檢測，在故障發生之前對故障因素進行排除。這種方法與傳統電力電氣設備檢修方法不同，屬于事前檢查，同時能夠避免定期檢修的弊端，進而保障電力電氣設備的穩定性和安全性。

3 電力設備運維檢修現狀

（1）表現在設備檢修過程中的管理不足，尤其是在技術管理層面，由于每次在計劃檢修的過程中都是按照相應程序按部就班的開展檢修工作，這就使得各項檢修工作缺乏靈活性、缺乏針對性，而且長此以往，檢修人員在參與多次計劃檢修工作以后會形成定勢思維，思維的僵化使得檢修效率和檢修質量存在的不足。（2）按照計劃進行檢修時，所有的檢修工作按照預先制定的計劃程序開展，各項工作在開展的過程中，相應的管理團隊對于設備的了解并不深入，這就使得檢修工作無法充分滿足設備檢修需求，同時在進行管理的過程中缺乏責任意識，大多是常規性的檢修工作有余，而針對性的檢修則不足，在計劃檢修工作完成以后，設備設備工作時仍然存在著較多問題。（3）檢修工作在開展的過程中缺乏針對性是計劃檢修的顯著特點，沒有結合不同時段相應設備的運轉特點，沒有結合不同技術環境下的檢修工作計劃進行調整，使得計劃檢修在開展的過程中，出現盲目檢修以及資源浪費的現象較為嚴重。例如某些設備在計劃檢修期并無任何異常，而采用統一檢修的方式并不考慮設備是否存在故障，反而容易縮短設備的使用壽命，這既是對資源的浪費同時也影響到檢修質量。

4 人工智能技術在電力設備運維檢修中的研究及應用

4.1 缺陷識別

在此之前，輸配電設備的故障診斷都需要靠維修人員進行評測和分析。現如今，供電企業都是利用人工智能技術對電力設備進行故障檢測，其中包含電力變壓器、高壓電路器等設備。但是電力設備的故障診斷還存在不足之處，比如說，數據比較單一、樣本數據失衡等問題。因此，首先需要根據當前電力設備中的案例數據，在結合經常發生的設備故障以及其他方面的數據集合成一個數據系統，以此提高人工智能技術在電力設備故障診斷方面的準確率。

4.2 帶電檢測

目前，帶電檢測主要包括紅外熱像檢測、紫外成像檢測、局部放電檢測、油氣類檢測、設備結構檢測等。紅外熱像檢測主要針對紅外熱圖像的缺陷自動識別和在線監測系統開發方面;紫外成像檢測主要根據電氣設備電暈狀態，對異常電暈的屬性、發生部位和嚴重程度進行判斷和缺陷定級;局部放電檢測主要針對設備局部放電時，產生的各類信號包括特高頻信號、超聲波信號、高頻信號等進行檢測;油氣類檢測技術相對成熟，已有國家和行業標準可供參考;設備結構檢測主要包括聲學振動檢測技術、基于超聲的設備內部缺陷檢測、基于聲學成像設備異響檢測，但整體應用還未普及。

4.3 電力控制

人工智能技術在電力控制工作中發揮著重要的作用。如何運用人工智能技術來對電力進行控制已成為電力行業發展的主要問題，同時也引起了很多技術人員的高度關注。在實際操作中，電力系統比較復雜，經常會出現設備故障，給電力系統的穩定性帶來一定的威脅。因此，電力企業需要采用人工智能技術，改善電力自動化運行當中出現的問題。與此同時，技術人員還可以利用人工智能技術提高電力設備的工作效率，降低電力設備故障的發生頻率。

4.4 信息化管理

電力電氣設備狀態檢修是一項綜合管理工作，需要對大量的運行參數進行整理和分析，從而掌握整個電力系統的運行狀態，工作人員以此為支持提出相應的維護策略。在整個狀態檢修過程中，涉及的計算、整理、匯總、分析的數據信息量極大，如果僅僅依靠人工計算和處理需要大量的時間和精力，這對相應的故障排查工作展開是不利的，為此需要結合現代多媒體信息技術，將計算機技術與電力電氣設備狀態檢修技術結合在一起，發揮計算機高速運算的能力，將極大地提高工作效率。同時結合計算機“云”技術，建立遠程管理以及狀態檢修系統，實現云管理。另外，由于電力電氣系統十分龐大和復雜，企業在設計和采購電氣設備時，往往會采購不同的廠家的設備，導致設備之間的接口不同，不利于信息的傳輸。為此在電力電氣系統設計之初，就對設備的軟硬件接口和功能明確化，有助于后期系統信息化管理。

5 結束語

綜上所述，將大數據技術的引入大大提升了電網在線檢測的水平，相對于傳統離線監測技術，在線檢測更加智能化、實時化，不受周期性限制，而且其對電力設備的分析也更加自動化和智能化，能夠提高狀態檢測的效率與可靠性。在大數據技術下，電力設備檢測充分發揮了大數據技術的優勢，有大量傳感器組成感知層，然后通過網絡層的數據溝通，在檢測系統中心完成數據分析與反饋，實現對電力設備的狀態檢測。

參考文獻：

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