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人工智能在电力设备运维检修中的作用与优化

策略

目录

一、内容简述2

（_）背景介绍3

（二）研究意义5

二、人工智能概述6

（_）人工智能定义及发展历程7

（二）人工智能技术原理简介11

（三）人工智能在电力行业的应用现状13

三、人工智能在电力设备运维检修中的作用15

（一）故障预测与诊断17

（二）运维检修计划优化21

（三）智能巡检与故障排查24

四、人工智能在电力设备运维检修中的优化策略28

（一）数据驱动的智能决策支持29

（二）增强现实技术在培训中的应用30

（三）跨领域合与创新32

五、案依U分析34

（一）某电力公司智能巡检系统应用案例36

（二）某变电站故障预测与诊断系统成功实践38

六、面临的挑战与未来展望39

（一）面临的主要挑战41

（二）未来发展趋势与前景展望43

一、内容简述

随着科技的飞速发展，人工智能（AI）已逐渐渗透到各行各业，尤其在电力设备运

维检修领域，其作用日益凸显。本文旨在探讨AI在电力设备运维检修中的具体应用，

并提出一系列优化策略。

AI技术在电力设备运维检修中的应用主要体现在以下几个方面：

1.智能监控与故障诊断：通过部署智能传感器和监控系统，实时采集设备的运行数

据。利用机器学习算法对数据进行深度分析，准确识别设备的异常状态和故障类

型，为运维人员提供准确的故障诊断信息。

2.预测性维护：基于历史数据和实时监测数据，AI模型可以预测设备在未来一段

时间内的可能故障，从而制定针对性的维护计划，避免因突发故障导致的停机时

间。

3.运维决策支持：AI系统能够整合各类资源信息，为运维人员提供科学的决策支

持。通过分析设备的历史性能数据、环境因素等多维度信息，辅助制定合理的运

维策略。

为了进一步提升AI在电力设备运维检修中的效果，以下是一些优化策略:

优化策略描述

数据驱动优化加强数据的收集、整理和分析工作，提升AI模型的准确性和可靠性。

优化策略描述

模型更新迭代定期对AI模型进行训练和优化，以适应设备运行环境和需求的变化。

推动运维人员与AI系统的深度合，实现人机协同作业，提高工作效

人机协同作业

率和质量。

安全性与隐私在AI应用过程中，严格遵守相关法律法规，确保数据和系统的安全性

保护和隐私性。

人工智能在电力设备运维检修中发挥着重要作用，并且通过合理的优化策略可以进

一步提升其性能和应用效果。

（一）背景介绍

随着全球能源结构的转型与电力需求的持续增长，电力系统的安全、稳定与高效运

行已成为社会经济发展的核心保障。传统电力设备运维检修模式主要依赖人工巡检、定

期计划检修及故障后抢修，存在效率偏低、成本较高、响应滞后等局限性。尤其在新能

源大规模并网、电网复杂度显著提升的背景下，设备故障的突发性与隐蔽性进一步加剧

了运维难度，传统方法难以满足现代电力系统对“状态全面感知、风险提前预警、故障

精准处置”的高要求。

与此同时，人工智能（AI）技术的快速发展为电力设备运维检修带来了革命性变革。

通过合机器学习、计算机视觉、自然语言处理及大数据分析等技术，AI能够深度挖

掘设备运行数据中的潜在规律，实现从“被动响应向“主动预警”、从“经验驱动

向“数据驱动”的模式转型。例如，基于AI的故障诊断可将准确率提升至95%以上，

运维效率提高30%以上，显著降低非计划停机风险。

为更直观展示传统模式与AI优化模式的差异，以下从多个维度进行对比:

学习（DL）技术，能够有效弥补这些不足，实现更精准、高效的故障预测与诊断。

1.基于AI的故障预测

AI在故障预测方面的应用，主要是通过建立预测模型，对设备未来可能出现的故

障进行预警。其核心思想是利用设备的历史运行数据、环境数据、维护记录等，挖掘设

备