引言
人工智能技术在电气故障诊断中的应用能够精准、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。
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。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。
2人工智能在电力设备运行、维护和检修中的关键技术
人工智能是对人类智能的理论、技术、方法进行模拟和扩展的前沿科学技术，在此技术上研发相对应的应用系统。把部分人类的智能操作通过机器来实现，以取代人类原有的识别、决策、认知、分类等诸多功能。人工智能技术以数据分析为主，在人工智能技术中机器学习、智能优化计算等技术有着十分重要的应用。本文基于实现智能化的电力变压器状态检修目标，主要对多模态机器学习进行了分析。
电力设备的运行、维护、维修相关联的数据源十分广阔，其中的异构数据以视频、音频、图像、物理信号等为主，每一个模型都可能是一类信息形式或者信息源。对各种模式的综合分析构成机器学习的多模式。多模式学习方式泛指利用机器学习方式提升解决和认知多源模态信息的能力。机器学习的多模态数据能够最好地表示、提取和识别特征。
比起单一的学习模式，多模态学习充分利用了互补性的模态关系让模态间的冗余得以消除，让学习更有效率。多模态学习方式的典型表现是迁移学习。该方式的原理是利用资源比较丰富的模态去帮助资源匮乏的另一组模态学习。特别是针对小样本的学习前景广阔。
3人工智能在电力设备运行维护检查中的应用
伴随国家电网正在推进的“三集五大”策略，真正实现了变电站的智能无人值守，越来越多的矛盾在独立运营模式中显现，综合分析从业者的利用率、时间效益、运输成本，在大规模运行和大规模维护的模式下，逐渐缩减工作人员，变电站智能化形成的一体化的运行和检查，大大提升了变电站的运维效率。
以电力变压器运维举例，因为长期的运行状态，电力变压器会受到各种内外因素的影响，如电应力、机械应力、热应力、操作条件和气象环境，这将损坏其绝缘性能，并导致缺陷甚至故障。在这个环节里，诸多状态信息里都涵盖着故障的演变和设备运行状态的变化，例如检查测试、现地测试等，随着输变电设备的电力信息平台的日趋完善和应用，很多状态信息具备来源的多渠道性和差异性。状态评估的多维精细化和准确的预测结果，是可靠的参考数据，将成为设备维修、决策、优化的有力保障，真正提升变压器状态管理水平。
3.1设备健康评估
为了确保供电的安全可靠，缩减因为频繁检修导致的费用升高，业界展开了针对电力变压器的健康检查和相应的检修，包括电抗器、断路器、变压器等交直流电力设备，同时制定了对应的工作方针，在这个过程中积累了丰富的专家经验，但基于这些电力设备高成本、结构复杂，作用关键，其分布区域和工作特性不同，太多的状态量表征，表现极大的模糊和不确定性质。在发展过程中，缺乏普遍、客观、全面的评价标准。
因为传统的针对专家经验和业务指南评估存在的缺陷，业界采用了机器学习算法和数学分析法，启动了设备状态评估模型的研究工作，范围包括多源设备状态数据的设备状态等，目的是将电力变压器的真实状态全面准确地反映出来。通常划分为两类模型：第一类是对权重的评估，是采取数学模型进行客观地计算，通过对变压器状态与各类状态量指标之间的关系的分析，明确关联性强的关键特征指标以及重要性以及进行权重的评估。然后评估变压器的状态；二是利用机器学习算法，基于训练样本直接建立状态量与变压器状态评估之间的预测模型，目前聚类分析和人工神经网络都属于常用的机器学习算法范畴。
3.2设备运行状态预测
设备状态预测是由传统的设备状态预测和状态评估发展而成的，设备状态预测能够将设备的历史状态和实时状态结合，综合考虑电力系统相关的外部环境信息，根据设备运行关键参数和运行指标来预测今后设备的运行状态。因为比较复杂的电力设备运行工况，以及繁杂的指标参数，所以目前的电力设备预测一般是以相关的重要指标为预测对象。依托人工智能在多重相关问题以及高度非线性处理上的绝对优势，构建时间序列或者关联预测模型，最普遍使用的手段包括支持的向量机、长、短期记忆网络、递归神经网络、深层信念网络等，按照预测目标的不同，可以设立绕组状态、油温、绝缘油色谱图、负荷水平等作为研究对象。
3.3电力设备故障诊断
电力变压器文本信息涵盖长时间运行积累的试验和巡检记录、故障报告和维护、缺陷和故障报告、文件排除、缺陷等。其中最具有维修指导意义的是设备健康信息。国外开展的故障风险预测的研究是通过故障表完成的，但在词性和语法结构上中英文文本差异性很大，所以，深度挖掘中文文本特征重要信息是十分必要的。鉴于传统机器学习分类器缺乏数据处理和特征提取能力，引入深度学习模型（例如长期记忆和短期记忆神经网络以及卷积神经网络）作为文本分类器实施测试和训练，因此故障原因和相对的影响都可以在故障文本中自动获取，并可以将缺陷的严重程度在故障记录中得以确定，比起传统的机器学习模型，明显提升了分类的精度。
结束语
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。
参考文献
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