丛波 曾庆蕊
国网蒙东检修分公司伊敏换流站 内蒙古呼伦贝尔
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摘要：近年来，随着我国社会的发展，电力系统规模不断扩大，使得电力设备出现各种故障的几率逐渐提升，因而采取更加有效的诊断方案，智能机器人是其中较为关键的一个环节。因此，对人工智能技术在电力设备故障诊断中的应用进行研究具有重要意义，为进一步提升电力设备故障诊断效率奠定良好基础。关键词：人工智能技术；电力设备；运维检修；应用；引言
人工智能技术作为当前最具颠覆性的前沿技术，正在形成一套新的数据科学方法论，并深刻影响和改变着整个世界包括交通、金融、医疗、工业、法律、电子商务等各个领域的商业模式乃至行业形态。目前，各国纷纷制定人工智能发展战略以抢占新一轮科技革命的制高点，我国也已经将新一代人工智能技术上升为国家战略。在此背景下，推进人工智能技术在输变电设备状态评估、故障诊断、健康管理等业务中的创新应用，是提升电网运维检修智能化、集约化水平，促进设备状态运维检修向全面、精准、高效方向迈进的重要技术手段。
1对电力设备进行状态检修和运维一体化技术研究的重要性
1.1对电力设备进行状态检修的意义
对电力设备进行状态检修可以通过可靠的先进手段对电力设备进行评价与预测，由于一般对电力设备进行预测试验工作都是在春季进行的，工作量较大且处在用电的高峰期，从而会使得预测实验工作的可靠性较低。倘若对电力设备状态检修不重视，到期才修，在无法保证电力设备正常运转的同时会构成人身方面的威胁，因而推进电力设备的状态检修工作能够为保证人身安全和电力设备供电的可靠性。
???????1.2对电力设备进行运维一体化的意义
?????????在传统的电力设备管理系统中，由运行人员负责电力设备的巡查，电力设备的相关资料由电力设备运行单位和电力设备检修单位分开管理。在对电力设备进行运维一体化后，可以实现由具有专业技术的电力设备运维人员代替原来不具有相关专业技术的运行人员，这样，能够第一时间发现和解决电力设备中存在的问题，从而使电力设备的使用寿命得以提高的同时实现人身安全的保障，并且实现电力设备运维一体化可以实现电力设备相关资料被保管在同一个单位中，从而也使得电力设备的使用效率得以提升。
2人工智能技术在电力设备故障诊断中存在的问题及优化
1）信息识别。电力设备故障诊断对人工智能技术进行应用时，信息识别方面也存在一定问题。诊断过程中，拍摄范围较为狭窄，只可拍摄出设备的整体，而难以对设备的具体数值进行识别，需要在获取设备图像后，由人员进行分析，以确定出具体情况，并传递相应指令。针对这一问题，则需要在现有结构基础上，优化信息识别系统，设置出更加准确的参数，增加自动识别指针以表的模式及其配置，改进语音识别系统，同时，在指令库内，增加更多复杂的指令，安装性能更强的扩音器，确保智能机器人运行时，能够准确对信息识别，并在最短的时间内作出行动，及时发现电力设备中出现的故障。
2）随着电网的快速发展，其规模越来越大，复杂性越来越高，检修计划安排时受到的制约条件也越来越多，越来越复杂，给电力系统生产运行部门带来了新的挑战。
当前，电网生产运行部门检修计划决策的模式仍较为粗放，传统的检修决策方式和相关技术已经不能完全满足电网发展新形势下的诸多要求，需要开发有效的自动化辅助软件和系统。电力设备智能检修是以设备状态评估及预测结果为基础，并根据一定的优化目标，通过智能算法推荐包括检修时间、检修次序及检修方式等项目在内的最佳检修策略。检修决策优化本质上是一个多目标多约束优化的问题，优化目标主要有可靠性、经济性、实用性等指标。该优化问题的求解方法包括数学规划方法和启发式智能算法。数学规划方法包含整数规划、线性规划方法等。然而对于维数高、非线性强和不确定因素多的问题，传统的数学优化算法存在较大的局限性，而启发式智能算法因其强大的通用性，被广泛运用于设备检修决策环节。目前，用于电力设备检修策略优化的启发式算法包括遗传算法、禁忌搜索算法、粒子群算法、进化算法等。构建电力设备运维检修领域的知识图谱是进行检修策略推荐的另一种思路，具有广阔的应用前景，典型的设备运维知识图谱构建思路如图5所示。知识图谱构建主要基于自然语言处理技术，挖掘设备运维有关的实体、属性及关系，从而构建知识网络。
3关键技术
???????3.1知识推理
???????人工智能推理技术目标在于模拟人的思维模式，并结合相关经验和专业理论来进行具有逻辑性的推理。推理技术能够寻找设备的不良工况、异常征兆、故障模式等之间的因果关系，诸如专家系统（expertsystem）、模糊理论（fuzzytheory）等技术已成功应用于电力设备故障诊断中并取得了较好成效。专家系统通常指一类具有专门知识和经验的计算机智能程序系统，在采集被诊断对象的信息后，综合运用各种规则（专家经验）进行一系列的推理，在运行过程中向用户索取必要的信息后，就可快速地找到电力设备最有可能的故障。
???????3.2启发式智能算法
???????启发式智能算法主要指受自然界某些规律启发而设计的算法，主要包含群体智能算法（swarmintelligence，SI）和进化算法（evolutionaryalgorithm，EA）两大类。SI的理论是指具有简单智能的个体通过相互协作和组织而表现出超越个体能力的群体智能行为的特性，代表算法包括粒子群算法、人工蜂群算法、蚁群算法等。EA则是从进化理论发展而来，典型算法包括遗传算法、进化策略、进化规划等。
???????4应用场景
???????4.1电力设备巡检影像分析
???????随着计算机视觉技术的跨越式发展，电力设备影像的智能分析技术也逐步实现了新的突破。作为设备运维的重要组成部分，本节将对基于深度学习的巡检影像分析进行重点介绍。输变电设备巡检的影像数据分析主要是结合无人机、巡检机器人等装备的巡检图像、视频，对输电线路、杆塔、变电站等外观进行缺陷识别，重点包括导线、绝缘子、金具、杆塔、地线、接地装置、基础类等，从而解决电网规模日益增长与运检人员配置不足之间的矛盾。巡检无人机上一般安装稳定的可见光检测仪与成像仪等设备，可以通过悬停、定点拍照等功能对输电线路，尤其是重要设备进行特写拍摄，从而实现对杆塔的损坏、变形、被盗，绝缘子的破损和污秽，线夹松脱，销钉脱落，异物悬挂，导线断股，接头接触不良，局部热点等故障的检查；或在线路侧上方沿线飞行，自上而下对通道进行拍摄，一般可发现线路走廊违建房、覆冰倒塔等故障。
???????4.2设备寿命评估
???????如何经济合理地制定检修与更新计划，已成为世界各国电力企业及相关研究机构的关注重点。美国电力研究院采用“三级评估法”，并制定出了较为完整的“综合寿命管理程序”作为对企业电气设备寿命评估作业的通用导则；日本参照自然资源与能源署与国际贸易工业部定制的导则评估电气设备的剩余寿命；国内相关机构关于电力设备剩余寿命评估的相关研究也在逐步推进。
结束语
???????电力企业积极应用变电运维一体化管理模式，通过转变传统的管理模式，使运行和维护等工作形成统一的整体，并掌握运维工作的难点和重点，进一步优化资源配置，提高管理工作的质量和效率的同时，还能创造良好的社会效益和经济效益，为用户提供更加稳定优质的电力能源服务。
参考文献：
[1]张文鹏.浅谈人工智能技术在电力监控系统中的应用[J].技术与市场,2019,26(08):95+97.
[2]李兵.人工智能技术在电气自动化中的应用[J].科技经济导刊,2019,27(16):26+16.