唐彬淋
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摘要：本文先分析了人工智能的发展现状，并以此出发，探讨人工智能在变电站运维管理中的几种应用模式，旨在通过技术手段，开发更具智能化的产品和解决方案，为变电站今后运维管理提供更多便利，推动变电站朝向智能化方向不断发展。
关键词：人工智能；变电站；运维管理
引言：
随着人工智能技术的发展和行业融合的加快，变电站也迎来了新的发展机遇。人工智能能够对变电站复杂多变的数据进行有效感知获取、信息处理，从而不断推动着能源电业发展，推动着变电站智能化运行。
一、人工智能发展现状
伴随着人工智能技术的不断改进，人工智能技术与人们的现实生活有了更加密切的联系，对现实世界产生了深刻影响。自1956年达特茅斯会议上正式提出人工智能概念，几十年来，人们一直在对人工智能展开艰辛探索，并紧紧抓住时代发展的脉搏，模拟人工智能的各类算法，广泛应用于生活的方方面面。
作为计算机科学领域的重要分支，人工智能试图探讨智能的实质，并借此研究出与人类智能相似方式作出反应的智能机器。人工智能从诞生以来，理论和技术日益成熟，应用领域也不断扩大，不断模拟着人的智能，为人们的生活带来更多的便利。现实生活中典型的人工智能应用有移动设备中的虚拟个人助理、汽车自动驾驶、智能医疗机器等等。以人工智能助理为例，人工智能助理能够帮助移动设备使用者去完成不同的任务，通过语音识别技术和云计算技术，实现虚拟对话，此外还会涉及到语音识别、图像识别、深度学习等智能技术。
但是需要注意的是，人工智能在极大方便人们生活的背后，也改变了人们原有的生活方式。人工智能始终是智能机器，不能像人类一样独立思考，所以当日常生活中的智能设备越来越多时，人与人之间的沟通交流开始采用智能手段进行，人与人距离变大。同时许多底层工作会被人工智能所取代，阻碍社会稳定。
二、变电站运维管理中人工智能的应用
（一）机械设备的应用
1.变压器
传统的故障诊断采用横纵向比较、比值编码以及阈值判断等数值分析方法，该方法不仅准确率低而且效率差，因此，可以通过将人工智能技术应用于变压器，实现变压器的故障诊断。采用人工智能方案是为了探求处于变压器监测产量和变压器状态类型之间的映射关系，从而通过样本映射模型来判断变压器所处状态[1]。此外，还有专家系统建立起来的映射关系进行分析。通过专家系统建立的映射关系虽然解释性强，但容错性较差，并且难以维护。传统机器学习算法通过样本分析研究，从而拟合出数据到故障的映射关系，与专家系统映射关系相比较而言，无论是在容错性上抑或鲁棒性上性能都更加稳定。
传统故障诊断方法由于过于依赖专业知识，所以整个特征提取过程不仅复杂，而且结果具有片面性，进一步阻碍表达状态信息。因此，通过海量、高维数据自动学习获取特征信息，能够避免人工手动设计特征，从而简化故障诊断环节，最后生成的诊断模型具有高通用性，能够任意迁移到与其相似的其他场景之中。
2.断路器
断路器与变压器在局部放电方面具有高度相似，采用的特征提取以及模式识别方式之间也具有一致性，因此，断路器和变压器二者之间可以进行相互借鉴和迁移。高压断路器当处于分合闸过程时，会因为振动对信号进行分析从而发现断路器机械故障。变压器振动信号故障诊断方法和断路器振动信号故障诊断方法相似，训练数据、监测数据，从而进行数据预处理、特征提取、特征选择、完成模型训练与应用[2]。但与此同时，断路器与变压类放电模型仿真实验信号训练的诊断模型用于变电站现场断路器放电识别的准确性和可信度仍处于不断实验分析之中。
远程操作断路器时拒绝合闸是断路器拒绝合闸主要的故障表现。当远程操作断路器拒绝合闸时，会延迟事故消失，通过应用人工智能能够有效辅助变电站监控系统提高其运作效率效能，增强变电站系统安全性，确保变电站处于安全工作之中。
3.电容型设备
电容器设备在线监测主要关注的内容是介质损耗因素，当下研究热点就是如何提高介质损耗因素计算精度。以往主要通过数值分析方法进行研究，人工智能技术的应用，也在不断提示人们尝试算法方式进行分析，从而得到更高辨识准确率。
（二）变电站环境监测
1.状态监测
通过人工智能技术能够将各个系统之间有效连接，从而将数据传输到平台进行分析，进一步获取电力设备运行状态。现阶段，变电站内在线监测系统主要包括变压器高抗油色谱、断路器动作特性、变电站红外在线检测系统、以及避雷器在线监测系统等。传统模式下，不同系统之间缺乏联系，数据通过人工方式进行整合。人工智能技术的引进，能够有效将各个系统进行融合，从而将系统数据传输到站域级平台进行数据分析，极大解放人力物力，提高工作效率，能够通过平台系统迅速获取电力设备的运行状态，并对此做出反应。
2.安全风险监测
通过分析历史运行数据，借助人工智能技术进行运行状态风险评估，能够第一时间察觉系统安全隐患，从而确保变电站在可靠运行的基础上，能够保证提高供电稳定性。在进行安全风险监测时，通常以历史数据为参考资料，通过聚类算法，进行横纵对比分析，从而全方位预测设备运行状态以及今后发展趋势。
确保变电站运行安全可靠，就需要变电站选用工艺设计精细、运行业绩良好的产品。当处于同一个环境以及同一个电压等级时，按照统一的设备配置规则运行。从而强化人工智能应用于变电站运行，实现安全风险监测，有效推动变电站智能化发展。
（三）人工智能报警机制
将人工智能技术应用于变电站能够实现即时监测变电站，全方位了解监控变电站内配电柜各种参数，对电压、电流、功率、电源开关等参数充分了解，根据不同参数设置多级别报警机制，如果超过参与阈值就会开启自动报警机制。变电站可以根据实际情况，按照不同紧急程度科学划分，通过声光报警和画面显示方式，借助自动化系统、集控防误系统、生产信息管理系统以及远程图像监控系统，实现智能报警。通过应用人工智能技术，变电站能够随时监测关键电源情况，如果电源处于跳电等情况，迅速通知管理员并自动报警。
另外，应用人工智能技术能够全面收集变电站周边各种自然环境数据，比如温度湿度、浸水、SF6浓度值等相关信息，将数据信息统一收集，统一分发，能够在数据发生异常时全自动报警，并智能转化成表格数据，便于今后分析。
（四）智能化运行管理
将人工智能技术应用于变电站的日常维护之中，能够有效提升工作效率。传统的设备检查和维护都将被智能技术所取代，低效且危险的工作岗位将会被智能技术所取代，从而推动变电站智能化运行。构建一个完善的变电站环境建设，一方面，需要变电站工作人员具备专业知识水平，定期检查变电站内设备仪器，降低安全隐患发生，确保设施能够正常运行。另一方面，通过应用人工智能技术，实现智能监控变电站。当变电站内设备出现故障，可以及时通知变电站工作人员，有效解决故障，防止各种安全事故的发生。强化人工智能于变电站运行中的应用，有效维护和优化间隔层和过程层，从而实现智能化变电站运行管理。
结论：
综上所述，将人工智能技术应用于变电站，对于变电站的智能化发展方向十分重要，智能变电站也是智能电网的重要支撑和保障。因此，应不断推动人工智能技术的创新和研发，并将其应用于变电站，全方位实现变电站智能运行，推动能源电力飞速发展。
参考文献：
[1]任成.人工智能技术发展综述[J].中国安防,2020(10):81-83.
[2]赵德芬,林建国.智能变电站运维技术及设备故障处理分析[J].中国高新科技,2020(18):34-35.