引言
电力设备是电力系统中的重要组成内容，变压器、输电线路、断路器等关键设备在运行中产生的不同类型、不同程度的故障都会直接影响整个电力系统的安全稳定运行。全面掌握、分析、预测电力设备的运行状态与健康水平，提升故障诊断水平，及合理地安排状态检修或预测性维护，是为用户提供安全、优质、经济的电力供应的必要基础。开展电力设备检修运维相关技术的研究具有重要的基础理论意义和实际应用价值。
1人工智能技术概述
人工智能是计算机科学中以机器为载体的智能形式，是融合了数学、统计学、概率、逻辑、伦理等多学科于一身的交叉学科，其基本思路是在相应的环境中采取行动以使达到目标的成功机率最大化。人工智能还包含了计算机学和语言学。人工智能主要包含了机械知识和计算机知识等领域。目前，电力设备智能状态分析技术实施的主要矛盾已转化为日益增长的状态数据分析需求与传统方法处理维度、效率不匹配、不平衡之间的矛盾。将人工智能技术引入到电力设备状态分析中，大大提升了电力设备状态分析的准确性和高效性。
2人工智能在电力设备运维检修中的应用优势
2.1提高电力系统设备的效率
相对于传统工作人员所进行的电力化工程设备操作而言，人工智能技术所显现出的“非人性化”的特色，能够更好地降低来自外界的干扰，以及避免工作人员在操作过程中的个人情绪等问题的干扰，从而能够保证生产效率的不断提升，以及生产质量的均衡性。同时，人工智能科技的这种优势，并不是说可以对工作人员进行完全的舍弃，从另外一种程度来说，也是对工作人员自身的作用与能力提出了更高的要求，即发挥工作人员对人工智能控制的把关作用，尤其是在对动态模型中的参数进行把关，防止因人工智能科技出现故障而导致的“负效率”问题，并且对人工智能有关参数进行精度的设置，这些都是需要工作人员进行提升的。
2.2降低操作误差
降低电力系统自动化设备的操作误差，也是人工智能科技在应用过程中所体现出的一个明显的优势。这主要是由于人工智能科技在应用过程中是基于计算机科技进行控制与操作的，其自身的控制能力比较高，因而提高运行过程中的一些具体参数的稳定性，从而来降低运行过程中因参数变动而导致的误差，这也是实际工作过程中人工操作所短缺和不足的地方，更是人工智能科技在电力系统自动化的应用过程中，对工作人员所体现出的问题的一种补足。
2.3参数调节的便利性
与传统控制器相比，人工智能应用以后，可以提高相关参数调节的便利性。传统控制器中相关参数的调节，不仅需要有专业的人士进行指导，还需要进行一些列的推算与考察，而人工智能科技应用以后，可以凭借自身的智能化函数来根据相关需求进行科学与合理的设置，省去了传统控制器中的复杂流程，对参数的调节能力和适应性相对较高。这主要是由于，人工智能科技是基于多种技术与科学的基础之上进行的融合设置，其自身不仅具有人性化的能力，而且还具有人类掌握能力较差的专业性和针对性的能力。
3人工智能技术的电力设备故障诊断中存在的问题及优化
3.1信息识别
电力设备故障诊断对人工智能技术进行应用时，信息识别方面也存在一定问题。首先，诊断过程中，拍摄范围较为狭窄，只可拍摄出设备的整体，而难以对设备的具体数值进行识别，需要在获取设备图像后，由人员进行分析，以确定出具体情况，并传递相应指令。其次，通过语音对机器人控制时，机器人并不能在最短的时间内作出行动，甚至在一些情况下，难以准确识别出语音。针对这一问题，则需要在人工智能技术现有结构基础上，优化信息识别系统，设置出更加准确的参数，增加自动识别指针以表的模式及其配置，改进语音识别系统，同时，在指令库内，增加更多复杂的指令，安装性能更强的扩音器，确保智能机器人运行时，能够准确对信息识别，并在最短的时间内作出行动，及时发现电力设备中出现的故障。
3.2电力储备
受到技术水平等因素的影响，使得人工智能技术设计时，主要采用蓄电池的方式供电，而随着机器人的运行，会逐渐消耗蓄电池内存储的电力能源，当能容量低于一定程度后，则会导致机器人无法正常运行，无法完成电力设备诊作。同时，对于普通蓄电池来说，均为一次性用品，即无法充电，电力能源消耗完之后，则需要更换新的电池。所以，为了使人工智能技术能够更好地运行，应对这一问题进行优化。具体来说，可以采用光能电池，在阳光下，该电池能够自动对光能进行采集，将其转化为电力能源，并存储到电池的内容，使电池源源不断的向电池提供电力能源。同时，还可以在机器人内部，安装电池监控设备，对电池容量进行监控，当电池容量低于一定程度之后发出警报，相关工作人员获得警报后，及时更换电池，减少机器人停止运行的时间。
4人工智能在电力设备运维检修中应用面临挑战与未来趋势
早期的机器学习技术在输变电设备运维检修领域已开展多年，以深度学习为代表的新兴人工智能技术则在数据、算法、算力都显著提升的契机下，为解决电力业务问题提供了新的思路和方法。然而，目前人工智能技术的应用落地仍然面临着诸多困难，不少学者从数据质量、样本稀缺、数据壁垒、数据获取来源、传感技术等角度进行了深入探讨，这些讨论主要集中于数据、环境、制度等外部客观条件因素。总结目前人工智能技术在电力设备运维业务中应用存在的技术问题与研究方向，主要包含以下几个方面：（1）目前，绝大部分机器学习模型(尤其是深度神经网络)都是典型的“黑箱”模型，算法无法对其结果给出具有说服力的解释，这一方面使得业务人员无法完全信任人工智能技术，另一方面可能会由于解释性、透明性不足而导致机器发生决策风险。未来，可解释机器学习的研究和发展将成为推动人工智能技术应用落地的重要技术动力之一。（2）故障情况下的设备信息本身就具有天然的正负样本不均衡性，即使增加数据采集量，也无法从根本上解决这一问题。今后需要发展多模态机器学习、迁移学习等技术，从算法机理上解决样本匮乏的问题。（3）目前设备的状态评估、故障诊断与检修等业务或基于专家知识与经验公式，或基于纯数据驱动的机器学习模型，而将两者相融合的方法还没有进行过深入的讨论和研究。研究知识与数据双驱模型，从而减少对数据的过度依赖，进而增强机器学习的鲁棒性，是未来的一个发展方向。
结束语
未来，随着人工智能技术的不断成熟，电力物联网的发展前景将十分可观。在社会对电力需求不断增加的过程中，“智能电网”的应用范围也会越来越广，智能机器人、无人机等各种人工智能产品未来将大量应用到电力系统的运行和维护当中。由此可见，研究人工智能技术在电力设备运维中的应用具有十分重要的意义。
参考文献
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