人工智能技术在电气故障诊断中的应用

袁 苑 谢 凯

（江苏省惠山中等专业学校机电工程系，无锡 214153）

电力设备是电气系统运行中的关键组成部分。不同电力设备在运行中所产生的故障类型具有多样化和复杂性，严重影响电力系统的安全稳定运行。同时，在电力设备长期运行过程中，故障问题的发生是难以避免的。因此，增强电气故障诊断的及时性、准确性是降低电气故障影响电力系统正常运行的重要前提。在电气故障诊断中应用人工智能技术能够快速、高效地检测出电力系统运行中存在的各类型故障，并且能够借助人工智能技术实现对电力设备故障隐患的排查，从而加强对电力系统运行的检验，及时对故障隐患设备进行维修养护，实现电力系统的高效运行[1]。因此，加强人工智能技术在电气故障诊断中的应用对于提高电力运行效率具有重要意义。

1 人工智能技术概述

人工智能技术是一门能够进行模拟、研究、扩展且能够胜任人脑复杂工作的智能机械的综合性系统学科，涉及的范围广泛，包括机器人、语言与图像识别、专家系统等。20世纪50年代，人工智能的概念就已经被提出，在经历了几十年的发展与演变之后，人工智能技术已经在多种领域的应用中表现出更大的优势[2]。人们在最初应用人工智能机器时，主要运用其强大的计算推理能力。经过不断实践探索，人工智能的优势不断凸显，形成了人工智能技术的相关理论。此后，人工智能技术进入迅猛发展阶段，并被赋予了强大的搜索能力，使得人工智能机器的稳定性得到了极大提升，并提升了人工智能技术在实际应用中的工作效率与控制精度。现阶段，人工智能技术正在逐步实现与计算机技术、电子信息技术的深度融合发展，对于进一步提升人工智能在海量数据信息处理方面的优势发挥了重要推动作用，使人工智能能够提供更加快速精准的数据信息，并且为现代网络科学技术的发展提供了重要技术支持[3]。

2 人工智能技术在电气故障诊断中的应用价值

近年来，人工智能技术被广泛应用于各个领域，正在深刻影响并改变着现代商业模式以及行业的发展状态。在此背景下，人工智能技术在电力系统中的应用受到了越来越高的重视[4]。

随着社会用电需求规模的不断扩大，我国电力系统规模也实现了大幅扩张，各类电力设备广泛部署，电力自动化、信息化水平不断提升。全面分析掌握电气设备运行状态与健康水平、及时预测设备运行情况以及提高电气故障诊断水平是为社会提供优质、安全、经济的电力供应的根本要求[5]。一方面，人工智能技术在电气设备故障诊断中的应用，实现了电气设备故障的自动化诊断。借助智能机器人能够对电气设备及其运行状态进行自动化功能检查，并能快速得到检查结果。当系统出现故障时，可以在机器人屏幕上显示相应的故障位置及立体图像和影像，并对故障原因进行分析诊断，从而为现场使用人员进行故障抢修提供依据，保障电气系统正常运行。另一方面，人工智能技术在电气设备故障诊断中的应用，实现了对电力设备的全面检查。应用智能机器人对电力设备进行检查能够自动生成设备图像，能够直观显示设备的内部结构、运行参数等各项数据，从而为设备维修养护人员制定相应解决方案提供依据。同时，通过利用智能机器人的自动识别功能，操作人员只需要点击相应按钮就可以对设备进行全面的故障分析诊断，降低了由于人工操作而影响故障诊断准确性的可能，提高了故障解决方案的有效性，保障了电力系统的稳定运行[6]。

3 人工智能技术在电气故障诊断中的具体应用

3.1 应用专家系统的电气故障诊断

电气故障诊断中，专家系统应用较为广泛，是人工智能技术中的一项关键技术。应用专家系统进行电气故障诊断就是通过整合专家专业知识与经验，建立专家系统故障诊断模块，从而实现电气故障诊断的自动化。在建立故障诊断专家系统的过程中，需要先将大量的专家故障诊断专业知识与经验数据信息录入系统，并根据不同的故障类型进行分类，以形成程序化管理模式，从而在故障诊断中将采集到的设备数据信息与专家系统中的数据信息进行对比，实现对系统运行故障的自动化诊断。当信息对比结果为发生故障时，系统会自动追溯故障源头，分析故障产生的原因并提供解决方案，从而全面实现故障诊断的自动化。在实际应用中，专家系统故障诊断模块不仅能够有效提高故障诊断效率，缩短故障诊断时间，而且可以快速锁定产生故障的原因，并借助专家系统中大量专业化数据信息提供最优的故障解决方案和解决思路，从而加快排除故障。

3.2 应用人工神经网络诊断

人工神经网络是模仿动物神经网络，通过处理调节大量神经节点来满足复杂系统中信息处理要求的技术。在电力系统运行中，随着电气设备类型的多样化、精密化发展，设备内部系统的复杂程度不断提升。在进行电气故障诊断及设备检测的过程中，人工神经网络技术的应用能够采用云数据处理方法，实现对复杂系统的快速准确分析，从而实现对电气设备的故障诊断。在实际应用中，人工神经网络也具有较高的稳定性与准确性，能够降低外界对故障诊断准确性的干扰。同时，利用人工神经网络还可以对电气设备进行精准化建模，为提高故障诊断后的问题解决效率提供重要支持。因此，在现阶段的电气故障诊断中，人工神经网络诊断研究不断深入，应用范围不断扩大。

3.3 应用模糊理论诊断

现代电气设备呈现出种类多、分布广、结构参数差异大等特点，而且其本身属于非常复杂的系统，其状态特征量多，在故障诊断中需要采集各项信息并进行整理分类和对比分析，才能够得到故障诊断结果，制定解决方案。这种信息具有较强的模糊性和不确定性，且存在相互耦合影响，极大地增加了故障诊断难度。应用模糊理论诊断具有诊断的非确定性，能够根据故障产生的诱因、表现特征以及专家经验建立模糊关系矩阵，利用其中的逻辑关系实现对故障的诊断。因此，模糊理论是在一种有效的逻辑关系的基础上，借助大数据和网络云数据的应用与表征而形成的一种与人脑思维更为贴近的故障诊断方式。利用模糊理论诊断能够为操作人员进行方案设计与选择提供可靠依据。

3.4 应用遗传算法诊断

遗传算法是通过模仿生物进化概率得到最优解决方案的一种人工智能技术，主要优势是运算简便。遗传算法在电气故障诊断中的应用与上述3种人工智能技术应用存在较大的差异，其中最显著的差异是遗传算法不需要利用数据库进行相关数据信息的对比分析，而是根据函数关系对数据信息进行逐次检索，最终寻找到最佳方案。因此，遗传算法本质上是一种概率算法，通过应用智能机器人能够实现在云数据库中自动检验，从而基于最佳方案得到局部或整体优化的有效方案。

3.5 应用综合诊断

综合诊断是对上述不同诊断方法的综合运用，通过有效整合各项诊断方法中的优势，弥补各种诊断方法中存在的缺陷。因此，在电气故障诊断中，可以将不同的人工智能技术进行整合，从而构成性能最优的智能机器人，达到电气故障诊断的最优化。在这一方面，可以根据电子系统集成思想增强各项诊断方法的优势，从而形成集成融合，实现人工智能在电气故障诊断中的最优化应用。

4 人工智能技术在电气故障诊断中的问题及解决方案

4.1 识别问题及解决方案

利用人工智能技术进行电气故障诊断时，主要依据来源于人工智能机器本身的数据信息。在实际应用中，具体信息收集中会存在一定的误差情况，主要包括图像信息和语音信息方面的误差，从而造成识别误差问题。其中：图像信息误差主要是在故障诊断过程中，对设备本身进行拍摄时，设备上的仪器仪表具体数据往往难以估计，需要工作人员根据监测情况进行反馈并向智能机器下达指令后再继续进行；语言信息误差则是由于工作人员在对智能机器下达语音指令后往往存在一段时间的延时，从而导致智能机器人不能及时接收指令并作出操作，甚至是不能接收到指令进行工作。针对这一问题，关键解决方案是提高人工智能设备的识别功能，主要措施是在当前智能诊断模式上提升图像信息和语音信息的识别指数。在改进图像信息识别功能方面，可通过升级摄像功能系统、增强设备精确度、加强自动识别电气设备表盘指针等各项运行参数数据的能力以及降低人工信息录入程度的方式来加强故障诊断流程的流畅性和智能化。在改进语音信息识别功能方面，可通过完善语音指令库、增加人性化语音指令等方式来提高机器语音识别能力和对语音的灵敏性，增强人机交互的灵活度、敏捷度，从而实现对语音指令的快速反应，使设备能够及时按照指令动作，从而提高故障诊断效率，缩短诊断时间。

4.2 电力储备及解决方案

在智能机器设备的应用中，智能机器人等设备主要采用蓄电池供电方式，因此会存在一定的电力储备问题。当智能机器电量使用达到一定的临界值之后，若不及时采取有效措施，会导致智能机器因电量不足而无法正常启动运行和完成对电气故障的诊断。在电气故障诊断中，由于电力设备差异，其产生的故障类型不同且难以预测，从而难以对智能机器进行电量使用情况的准确预估与判断，可能造成由于电力储备不足而导致的停止运行等问题。针对这一情况，一方面可以在智能机器设计中增加一个智能控制面板，以详细显示智能机器在运行过程中的用电状况、预估使用时长及电量储备程度，同时设置相应的报警装置，一旦智能机器在运行中电力储备不足并达到设备的临界阈值时就会立即发出警报，从而提醒工作人员更换电池或充电，确保机器运转正常。另一方面，可以改善蓄电池技术，优化其电力储备问题，如可以采用光能电池供电。这种电池不同于传统蓄电池，主要能源来源于光，可以将光照能量转化为电能储备，从而有效延长智能机器蓄电池的使用时间，满足其供电需求。

5 结语

人工智能技术在电气故障诊断中的应用能够实现精准、快速、有效地诊断电气系统故障，从而为故障解决提供可靠依据，保障电气系统运行的稳定性、安全性以及高效性。同时，随着多元化人工智能技术在电气故障诊断中的广泛应用，人工智能技术呈现出了广阔的应用前景，但其在故障诊断中的问题也逐渐暴露出来，因此仍需加强对人工智能诊断系统的优化应用研究。电力行业相关工作人员应进一步加强人工智能技术在电气故障诊断中的应用，为充分发挥其技术优势提供有效参考。