人工智能驱动的数据分析技术在电力变压器状态检修中的应用简析.docxVIP

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人工智能驱动的数据分析技术在电力变压器状态检修中的应用简析

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摘?要：状态检修是一项基础性的工作，其对于维护电力变压器的稳定运行有着极大的帮助，同时还能確保优质电力的正常供应。在智能时代的影响下，智能电网的建设逐步的推进，其中涵盖着多项工作内容，如状态检测、生产管理等，基本的工作内容呈现出种类繁多、增长迅速、体量庞大等特征。在电力大数据时代，需要积极的关注人工智能技术的合理运用，通过将其与电力变压器的状态检修工作相互结合，分析其基本的应用实践成果。

关键词：人工智能;数据分析;电力变压器;状态检修

：TP306?：A??：1671-2064（2020）03-0000-00

电力变压器属于电力系统中非常重要的组成部分，属于枢纽设备，其具体的运行状态对电力的供应以及社会生活的正常运行起到了直接的影响。对比于传统计划检修模式来说，电力变压器状态检修更具针对性，其主要是对设备的状态进行评估的手段，依托于预测状态的发展趋势，融合新时代的特色，属于新型的检修手段。这种检修的方式可以保证设备的可靠性稳步的提升，同时还能适当的规避检修不足以及过度的问题[1]。

1电力变压器状态检修的阶段性任务

1.1关于数据

在电力变压器的状态检修中，应该重视的是关于数据的处理和分析，同时还应该重视采集过程。数据的采集一般是借助于停电试验以及不停电检测等途径完成对电力变压器运行状态参数的合理获取，采集数据信息的阶段，应该重视数据的真实性和可靠性，以免出现失真的问题。数据的处理则主要是对原始采集的数据进行合理的清洗或者是修复，通过将其中涉及到的关键信息加以提取，保证给后续的评估和预测工作等提供有效的参考，关于数据信息的利用提供有效的支持。

1.2关于状态

涉及到的状态问题，重点涵盖着两个不同的阶段，首先是关于状态的评估，其次是关于状态的预测。状态的评估重点是对不同的来源及类型的状态信息做出合理的判断，由此确定实际的运行状态等级，根据具体的评估结果，分析出设备的故障识别问题和故障的定位问题等。对状态进行预测的时候，应该重视设备的运行状态作为主要的起点，结合着被预测的对象做出合理的分析，根据具体的监测数据加以判断，明确结构的特性以及历史记录的情况等，将所有的关键要素展开科学的分析和判断，针对于状态的未来发展趋势还需要做出科学的预测，这样才能为后续相关策略的制定提供有效的参考。

1.3关于决策

检修的决策是一个重要的问题，主要是将电力变压器的实际运行状态评估结果视为主要的参考依据，同时作为基本的信息支撑，结合着检修的技术以及相应的资源等，明确约束条件的限制作用，构建起相对合理的目标函数，使其保证运行的可靠性以及经济性的充分体现，对检修的时间以及方式等项目，做出合理的判断，借助于智能技术实现有效的推荐。

2人工智能驱动的数据分析技术的基本概述

人工智能是时代发展的产物，属于一门运用至模拟、延伸及扩展人类智能的技术手段，主要的目标就是借助于机器实现人类的智能模拟，由此替代人类完成基本的识别、认知及分类等多种多样的功能。在数据分析的基础上，人工智能技术涵盖着专家系统以及机器学习等多个方面[2]。

2.1专家系统

专家系统属于人工智能较为典型的代表，其彰显出的模拟功能极为明显，主要是反映出专家的决策能力，最为核心的组成就是知识库以及相应的推理机。知识库重点是通过部分专家提供的知识和经验组合而成，推理机则是借助于模拟的手段，将研究领域中的专家思维加以分析，实现对相关问题的合理控制与求解。专家系统有着不同的分类，依照其本身的功能和特性可以适当的区分出诊断型专家系统以及预测型专家系统等等。

2.2不确定性推理

这种不确定性推理重点是指的确定性推理之外的其他推理问题，其中涵盖着并不精准的知识推理过程以及并不完备的知识推理过程，关于模糊知识的推理以及非单调性推理等就是较为显著的代表。这种推理的过程主要是将存在着不确定性的初始证据视为重要的基础，根据这样的知识展开详细的推导过程，最终获取的成果是不确定性的结果，同时也反映出合理与基本合理的思维产物。在不确定性推理中，知识以及相关的证据彰显出程度不一的不确定性问题。这就使得推理机设计和实现的难度大大的增加，其主要是对推理方向的问题以及推理方法的问题等予以解决，同时也需要处理好不确定性表示及度量的关系等，其中涉及到的重要问题繁多，需要依照实际的问题做出科学的分析。

2.3机器学习

作为一种重要的辅助功能，其属于现代人工智能的关键组成部分，机器学习就是借助于计算机的实际运用，使得人类的学习行为得以模拟，然后通过自主的功能，实现对学习行动的操作，获取相应的知识以及技能等，逐步的优化系统本身的性能。机器学习的方式多种多样，如传统机器学习以及集成学习等等[3]。

2.4智能优化计算

这种计算重点是在遵循着自然规律的基