人工智能（AI）正在深刻改變變電運維專業(yè)的發(fā)展方向，推動其從傳統(tǒng)人工操作向智能化、自動化、高效化的模式轉(zhuǎn)型。以下是AI對變電運維領(lǐng)域的主要影響及具體應(yīng)用場景：
一、智能巡檢與設(shè)備運維的全面升級
1. 機器人替代人工巡檢
人形機器人、機器狗和輪式機器人等通過搭載AI算法的巡檢機器人（如ARIS系列），可實現(xiàn)高壓變電站、配電室等場景的自主巡檢。例如，ARIS-HSR機器人能獨立完成開關(guān)柜操作、紅外測溫、聲紋識別等復(fù)雜任務(wù)，準(zhǔn)確率達(dá)99.97%，顯著減少人工參與并提升安全性。
2. 無人機與多場景覆蓋
無人機結(jié)合高清攝像頭和AI圖像識別技術(shù)，可遠(yuǎn)程監(jiān)測輸電線路和設(shè)備狀態(tài)，尤其在惡劣環(huán)境或高空作業(yè)中優(yōu)勢明顯,可以檢測到常規(guī)人員無法巡視到的部位。此外，軌道式機器人（如ARIS-TW）可適應(yīng)室內(nèi)外復(fù)雜環(huán)境，實現(xiàn)全天候監(jiān)測。
二、故障預(yù)測與診斷的精準(zhǔn)化
1. 機器學(xué)習(xí)驅(qū)動的故障預(yù)測
基于歷史數(shù)據(jù)的監(jiān)督學(xué)習(xí)模型，可預(yù)測設(shè)備故障類型和時間，提前制定維護(hù)計劃。例如，無監(jiān)督學(xué)習(xí)技術(shù)能對設(shè)備運行數(shù)據(jù)進(jìn)行聚類分析，識別異常狀態(tài)，降低非計劃停機風(fēng)險。
2. 深度學(xué)習(xí)優(yōu)化診斷效率
卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）用于圖像識別，可快速定位設(shè)備缺陷；循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）分析時序數(shù)據(jù)（如負(fù)荷波動），輔助決策電網(wǎng)調(diào)度策略。
三、運維模式向無人化與集約化轉(zhuǎn)型
1. 無人值守變電站的普及
AI驅(qū)動的遠(yuǎn)程監(jiān)控系統(tǒng)可實時分析設(shè)備狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)及安防信息，結(jié)合機器人自主操作（如開關(guān)柜帶電作業(yè)），推動變電站向“少人化”甚至“無人化”發(fā)展。
2. 集約化管理與成本控制
AI技術(shù)通過數(shù)據(jù)整合與分析，優(yōu)化人力資源配置，降低運維成本。例如，某電網(wǎng)公司通過AI故障預(yù)測模型，減少30%的非必要檢修頻次。
四、挑戰(zhàn)與未來發(fā)展趨勢
1. 技術(shù)瓶頸與數(shù)據(jù)治理
數(shù)據(jù)質(zhì)量（如噪聲、缺失）直接影響模型性能，需強化數(shù)據(jù)清洗與標(biāo)注流程。同時，算法需適應(yīng)電力系統(tǒng)的實時性與高可靠性要求。
2. 人員技能轉(zhuǎn)型需求
傳統(tǒng)運維人員需掌握AI工具使用、數(shù)據(jù)分析等新技能，企業(yè)需建立培訓(xùn)體系以適應(yīng)智能化轉(zhuǎn)型。
3. AI與電力系統(tǒng)的深度融合
未來將加速AI與數(shù)字孿生、邊緣計算等技術(shù)的結(jié)合，構(gòu)建更智能的電網(wǎng)生態(tài)系統(tǒng)。例如，通過模擬仿真優(yōu)化設(shè)備全生命周期管理，或利用邊緣AI實現(xiàn)本地化實時決策。
五、總結(jié)
AI不僅改變了變電運維的技術(shù)手段（如巡檢機器人、智能診斷），更重構(gòu)了行業(yè)的管理模式與價值鏈。隨著國家電網(wǎng)等企業(yè)加大投資（2025年計劃投資超6500億元），AI在電力系統(tǒng)的應(yīng)用將更加深入，推動變電運維向高效、安全、可持續(xù)的方向發(fā)展。然而，技術(shù)落地需兼顧數(shù)據(jù)治理、人才儲備及跨領(lǐng)域協(xié)同，以實現(xiàn)從“輔助工具”到“核心驅(qū)動”的跨越。
來源：電力技術(shù)情報 |
