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总第577期新潮电子技术应用

人工智能在变电站设备维护管理中的应用案例研究

郑忱

（沈阳桃仙国际机场股份有限公司，辽宁沈阳 110169）

摘 要：随着电力系统的不断发展，变电站设备的维护和管理成为电力行业工作。传统的人工维护方式效率

低下，且易受人为因素影响。近年来，人工智能技术在变电站设备维护管理中的应用逐渐受到关注。本文通过分

析人工智能技术在变电站设备维护管理中的应用现状，探讨人工智能技术在设备状态监测、故障诊断和维护决

策方面的应用案例，并分析其优势和存在的问题。研究结果表明，人工智能技术在变电站设备维护管理中具有广

泛的应用前景，有助于提高维护效率和设备可靠性。

关键词：人工智能；变电站；设备维护；管理；应用案例；状态监测；故障诊断；维护决策

变电站作为电力系统的重要组成部分，其设备的实现对设备状态的实时监测和评估。这有助于提高维

稳定运行对整个电力系统的稳定运行至关重要。然而，护效率，减少维护成本，保障设备稳定运行，提高电力

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传统的变电站设备维护管理方式依赖于人工操作，存系统的可靠性和安全性。

在效率低下、易受人为影响等问题。近年来，随着人工（二）故障诊断

智能技术的不断发展，其在变电站设备维护管理中的在变电站设备维护管理中，故障诊断是关键环

应用逐渐受到关注。本文旨在探讨人工智能技术在变节。通过对采集的数据进行深度学习和模式识别，人

电站设备维护管理中的应用案例，分析其优势和存在工智能技术可以准确识别设备故障的原因和位置，实

的问题，为电力行业提供有益的参考。现故障的早期发现和预警，提高维护效率。

一、人工智能技术在变电站设备维护管理中在实际应用中，数据采集在设备上安装传感器和

的应用现状监测设备，实时采集设备的运行数据，如电压、电流、

（一）设备状态监测温度、振动等。这些数据对故障诊断至关重要，可以提

在变电站设备维护管理中，设备状态监测是一个供故障发生的线索和原因。在故障诊断前，需要对采

至关重要的环节。通过在设备上安装传感器和监测设集的数据进行预处理，包括去除噪声、归一化、缺失

备，可以实时采集设备的运行数据，如温度、振动、电流值处理等。这些预处理步骤有助于提高数据的质量，

等关键参数。这些数据的实时采集对评估设备的状态为后续的故障诊断提供准确的数据。从预处理后的数

和预测潜在的故障至关重要。据中提取关键特征，这些特征与设备故障密切相关。

采集的数据通过有线或无线网络传输至监控系通过特征提取，可以减少数据维度，提高故障诊断的

统，由人工智能技术进行处理和分析。人工智能技术效率和准确性。利用深度学习算法，如卷积神经网络

包括机器学习、深度学习、模式识别等算法，可以对这（CNN）、循环神经网络（RNN）等，对提取的特征进

些数据进行深入挖掘和分析发现设备运行中的异常情行学习和训练。这些算法可以自动学习数据中的复杂

况，及时预警潜在的故障风险。例如，通过分析温度数模式和规律，从而实现对设备故障的准确识别。通过

据，可以预测设备是否过热，从而采取相应的预防措深度学习和模式识别算法，可以对设备运行状态进行

施，避免设备损坏和事故发生。实时监测和分析，当检测到异常模式或特征时，及时

同时，人工智能技术还可以对设备的运行状态进进行故障诊断和预警。这有助于维护人员及时发现故

行实时评估，为维护决策提供依据。通过建立设备状障，采取相应的措施，避免故障扩大和影响电力系统

态评估模型，结合实时数据和历史数据，可以对设备的正常运行。

运行状态进行量化评估，判断设备的健康状况和剩余通过深度学习和模式识别，人工智能技术可以准