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标准与检测2024年第4期总第191期光源与照明

文章编号：2096-9317（2024）04-0080-03

基于人工智能的电力设备故障诊断研究

宋玉涛，辛昂倍，王自平

国网山东省电力公司威海供电公司，山东威海264200

摘要：基于人工智能的电力设备故障诊断具有监测预在结合专家系统、模型预测和优化算法等方面做了一

警、效率提升、设备运行安全和促进设备维修和升系列工作，以提升故障诊断的准确性和效率。他们开

级等多重意义，也存在各种各样的挑战。文章针对基发了智能化的故障诊断系统，能够实时监测电力设备

于人工智能的电力设备故障诊断进行研究，介绍了电的运行状况，及时预警和响应潜在的故障情况。这些

力设备故障诊断的现状，以及人工智能在电力设备故研究的成果在电力行业得到了广泛应用，并取得了显

障诊断中的应用和意义，并具体分析了该领域面临的著的效果。然而，电力设备故障诊断的研究仍然面临

挑战。一些挑战，如数据采集和处理的困难、多样化的设备

关键词：人工智能；电力设备；故障诊断

类型和工况等。因此，未来的研究方向将集中在进一

分类号：TM712

步改进模型和算法的鲁棒性和推广性，优化数据采集

和处理的方法，以及深化人工智能技术在电力设备故

障诊断中的应用。通过持续研究和创新，电力设备故

0引言

障诊断的准确性和效率将得到进一步提升，为电力行

电力设备故障是电力设备运行过程中不可避免的业的可靠供电和运维提供更好的保障。

问题，它们会使设备增加维修成本，降低设备可靠性，

威胁电网运行的安全和稳定。因此，准确诊断电力设2人工智能在电力设备故障诊断中的应用

备故障是电力企业保证运行安全和降低运行成本的关

2.1机器学习在电力设备故障诊断的应用

键。同时，随着人工智能技术的不断发展和普及，越

机器学习是人工智能领域中的一种重要技术，已

来越多的电力企业开始应用人工智能技术进行电力设

经在电力设备故障诊断中得到了广泛的应用。基于机

备故障诊断。

器学习的方法，电力设备运行数据可以被自动识别和

处理，从而提高电力工业的效率和可靠性。在电力设

1电力设备故障诊断的研究现状

备故障诊断中，机器学习主要应用于数据特征提取和

电力设备故障诊断是电力行业中一个关键的研究故障分类。通过机器学习算法可以实现对设备运行数

领域。目前，传统的电力设备故障诊断方法仍然以专据中的关键特征进行提取和分析，从而获取潜在的故

业技术人员的经验和判断为主，存在人力成本高、诊障信息。在故障分类方面，机器学习的方法可以基于

断精度有限等问题。然而，近年来，随着人工智能技历史数据建立故障分类模型，可针对特定的设备类型

术的快速发展，越来越多的研究人员开始探索应用人和故障类型对电力设备故障进行准确诊断。

工智能在电力设备故障诊断方面的潜力。机器学习的方法包括支持向量机、朴素贝叶斯、

研究人