當代社會，電力是至關重要的能源形式，其穩定供應與否直接影響各個領域能否正常運轉。電力設備的運行狀態直接影響電力系統的穩定性及安全性。如果能及時、準確、直觀地感知電力設備的運行態勢、潛在風險，我們就能提前發現問題、采取預防措施、優化資源配置，制定科學的維護計劃，從而確保電力系統的安全可靠運行，滿足現代電力系統對精細化管理的需求。

　　在電力領域，人工智能技術經歷了運算智能、感知智能、認知智能3個階段。近年來，人工智能正逐漸從單項技術向集成技術、從淺層學習到深度學習發展，以高級機器學習為代表的新一代AI技術為電力設備運行態勢感知帶來了革命性的契機。傳統的電力設備運行態勢監測主要依賴于人工，其成本高、效率差。通過機器學習和深度學習算法，人工智能可以實時監測和評估電力設備運行狀態，深度挖掘和分析海量監測數據，建立預測模型，提高故障診斷的精準性、及時性，優化電力設備的運維策略。此外，借助圖像識別、語音識別等人工智能技術，我們還能夠進一步提高設備監測的效率和準確性，降低人工勞動強度和運維成本。

　　1 人工智能技術及適用場景

　　1.1 機器學習算法

　　機器學習算法類型分類及適用場景見表1。

　　表1 機器學習算法分類及適用場景

　　1.2 深度學習模型

　　深度學習模型通分類及適用場景見表2。

　　表2 深度學習模型分類及適用場景

　　2 電力設備運行數據采集與分析

　　2.1 各類電力設備運行數據的來源

　　2.1.1 傳感器數據

　　通過安裝在電力設備上的電流、電壓、濕度等各類傳感器，采集設備運行參數。其功能見表3。

　　表3 傳感器數據功能

　　2.1.2 監控系統數據

　　包括各類智能監控平臺、遠程監控系統、電力自動化系統等收集的設備運行狀態和電網運行信息。其功能見表4。

　　表4 監控系統數據功能

　　2.1.3 歷史運維記錄

　　包含設備的維修工單(或故障記錄)、巡檢報告、預防性試驗數據等。

　　1)?維修工單(或故障記錄)：包含故障描述、處理情況等信息。

　　2)?巡檢報告：定期巡檢時對設備外觀、運行聲音等方面的檢查記錄。

　　3)?預防性試驗數據：如絕緣電阻測試、耐壓試驗結果等。

　　2.2 數據的特點與挑戰

　　2.2.1 海量性

　　隨著電力設備數量的持續增加和監測精度的提高，數據量將呈指數級增長，大量的數據需要高效的存儲和處理架構來應對。

　　2.2.2 多源性

　　不同類型的傳感器、監控系統和記錄方式導致數據格式和精度各異。電力設備數據來源廣泛，格式和標準不一，需要進行有效的整合和融合，需要統一的數據標準和接口。

　　2.2.3 噪聲、缺失值和異常值

　　由于傳感器精度、環境干擾、設備突發故障、操作失誤等因素的影響，電力設備數據中可能存在噪聲、缺失值或異常值，從而影響數據分析結果的準確性。

　　2.3 數據清洗與預處理方法

　　采用數據過濾、平滑、去噪等方法去除噪聲和異常值，通過數據標準化、歸一化等操作將數據轉換為統一的格式和范圍。

　　3 基于人工智能的電力設備運行態勢感知模型

　　3.1 狀態評估模型

　　3.1.1 設備健康狀態指標

　　設備健康狀態指標可以包括設備的絕緣電阻、溫度、濕度、振動幅度等物理參數，也可以涵蓋設備的運行時間、維修次數、負載率等運行相關數據。此外，還可以引入一些綜合指標，如設備的可靠性指標、可用性指標和可維護性指標等，以全面反映設備的健康狀況。

　　3.1.2 評估模型的構建與訓練

　　基于定義的健康狀態指標，可以利用機器學習或深度學習算法構建評估模型。例如，預訓練動態詞向量模型PowerBERT[6]。在模型訓練過程中，需要大量的標注數據，即已知健康狀態的設備數據，以讓模型學習不同指標與設備健康狀態之間的關系。訓練好的評估模型能夠根據實時監測的數據，快速準確地評估設備的健康狀態，為運維決策提供有力支持。

　　3.2 故障預測模型

　　3.2.1 基于機器學習的故障預測

　　通過對設備運行參數、環境條件和維修記錄等歷史數據的分析，運用決策樹、支持向量機等算法，根據不同的特征和條件進行分類、判斷，捕捉復雜的故障特征，動態處理線性與非線性問題，建立故障預測模型。

　　3.2.2 基于深度學習的故障預測

　　卷積神經網絡能夠從圖像、傳感器數據中提取特征，通過分析發現潛在的故障跡象。循環神經網絡及其變體能夠根據電力設備運行狀態變化規律，較為精準地預測設備未來可能發生的故障。例如，一種基于跨模態特征融合的層次化分類模型，為精準診斷變電站設備故障提供了技術支撐[7]。

　　3.3 性能優化模型

　　3.3.1 能耗分析與優化

　　采用智能控制策略，通過采集電力設備的能耗數據，結合設備的運行模式和負載情況，利用人工智能算法進行預測性的能耗管理，優化設備的運行參數、調整負載分配，并根據未來的負載需求提前規劃設備的運行狀態以降低能耗，從而實現能源的高效利用。

　　3.3.2 效率提升策略

　　實時監測設備的性能指標和運行環境，動態調整控制參數，利用強化學習算法，讓設備在不同的運行條件下自主學習最優的運行策略。例如，基于多源異構數據挖掘技術，構建知識圖譜將系統運行態勢感知與決策需求結合，提升系統運行效率[8]。

　　4 電力設備運行態勢可視化技術

　　4.1 可視化的目標與需求

　　4.1.1 推進電力設備數字化

　　可視化技術推動電力設備數字化。大量傳感器和智能感知終端通過電力物聯網平臺安全接入[9-10]，以電力設備狀態智能感知為基礎，以數字孿生和精準評估診斷為核心，最終通過多維信息合成和可視化技術進行展示[11]。

　　4.1.2 為運維人員提供直觀理解

　　可視化技術將大量的監測數據和復雜的運行信息轉化為易于理解的圖形、圖像和動畫，使運維人員能夠迅速捕捉關鍵信息，快速理解設備的運行狀態，無需深入研究數據表格和報告。

　　4.1.3 輔助決策支持

　　通過電力設備的可視化展示，運維人員能夠更及時、高效地識別設備運行中的異常情況和變化趨勢，為科學運維提供支撐。例如，在決定設備維護計劃、資源分配和電網調度時，直觀的可視化信息能夠幫助決策者做出更明智、更及時的決策。

　　4.2 可視化方法與工具

　　4.2.1 二維圖表與圖形

　　折線圖、柱狀圖、餅圖等二維圖表常用于展示電力設備的單一參數或指標的變化趨勢和比例關系。例如，我們可以用折線圖展示設備溫度隨時間的變化，用柱狀圖比較不同設備的能耗水平。

　　4.2.2 三維建模與仿真

　　基于A I視覺技術，可以對電力設備進行清晰的3 D信息采集[12]，利用三維建模軟件和可視化平臺工具軟件[13-14]進行三維建模與仿真，模擬設備在不同運行條件下的性能和狀態，幫助運維人員預測問題、優化運維措施。

　　4.2.3 虛擬現實與增強現實技術

　　虛擬現實(VR)技術能夠創建逼真的模擬場景，幫助運維人員進行全方位的操作演練，減少實際操作中的錯誤和風險。增強現實(AR)將虛擬信息疊加在真實設備或場景上，借助增強現實設備進行人機交互，可以實現電力智能搶修[15]。

　　4.3 多維度數據融合的可視化展示

　　4.3.1 時空數據的可視化

　　結合時間和空間維度，通過動態圖表或地圖、熱力圖等方式展示設備在不同時間、地點(位置)的運行狀態變化。例如，通過某電力設備在不同地理位置的運行狀態隨時間的變化情況，發現區域和時間上的規律和異常。

　　4.3.2 不同設備狀態的關聯展示

　　將多個相關設備的狀態信息進行關聯展示，呈現多個設備之間狀態的相互關系，便于分析系統的整體運行情況。例如變壓器與周邊斷路器、避雷器的狀態關系，有助于分析設備之間的相互影響和協同工作情況。

　　4.4 電力設備可視化應用

　　利用電力設備多源異構數據挖掘[8]和數據空間合成與立體展示[16]等方法，大型區域電網可采用先進的可視化技術對電力設備進行實時監測和分析，并據此構建出三維模型和虛擬現實場景，運維人員能夠直觀地查看設備的內部結構和運行狀態，利用多維度數據融合的可視化界面，綜合監控不同區域、不同類型的設備。

　　4.5 效果評估

　　可視化技術效果評估見附表5。

　　表5 效果評估

　　5 挑戰與解決方案

　　5.1 數據質量與隱私問題

　　5.1.1 數據缺失與錯誤

　　解決方案包括數據清洗和修復技術、采用多源數據融合來補充缺失值、建立數據質量監測機制及時發現和糾正錯誤。

　　5.1.2 保障數據安全與隱私的措施

　　通過采取嚴格的訪問控制、數據加密、匿名化處理等措施，確保電力設備運行數據在傳輸、存儲和使用過程中的安全性和隱私性。

　　5.2 模型的可解釋性與可信度

　　5.2.1 解釋模型決策的方法

　　采用特征重要性分析、局部解釋模型-可解釋模型(LIME)等技術，對模型的輸出結果進行解釋，讓運維人員理解模型是如何做出決策的。

　　5.2.2 提高模型可信度的策略

　　通過交叉驗證、模型評估指標的選擇、與領域專家合作驗證等方式，提高模型的可信度和可靠性。

　　5.3 實時性與計算資源需求

　　5.3.1 優化算法提高實時響應

　　采用高效的算法和數據結構，對模型進行壓縮和優化，減少計算時間，提高實時響應能力。

　　5.3.2 分布式及云計算的應用

　　利用云計算平臺，擴展計算資源，實現對大規模數據的快速處理、分析。

　　6 未來展望

　　6.1 技術發展趨勢預測

　　6.1.1 更先進的人工智能算法

　　人工智能技術將不斷發展，會出現更加高效、準確的算法，如強化學習與生成對抗網絡的融合、多模態認知大模型[17]等。

　　6.1.2 與其他新興技術的融合

　　人工智能與物聯網、5G 通信、區塊鏈等技術的深度融合，將實現更廣泛的數據采集、更快速的數據傳輸和更安全的數據共享。

　　6.2 潛在應用場景的拓展

　　6.2.1 智能電網的全面智能化管理

　　依托智能化技術，在發電、輸電、變電、配電、用電的各個環節，實現對電力設備的精確監管，提高電網的全面智能化水平。

　　6.2.2 新能源領域的應用

　　推進人工智能在太陽能、水能、生物能、風能等新能源領域的應用，在新能源設備的監測和運維中發揮重要作用。

　　6.3 對電力行業的影響與變革

　　推動電力行業從傳統的定期維護模式向基于狀態的預測性維護模式轉變，提高電力系統的靈活性和適應性，加速電力行業的數字化和智能化轉型。

　　7 結語

　　傳統電力設備運行態勢監測方法成本高、效率差，本文基于人工智能技術，探討了新的電力設備運行態勢感知及可視化技術。同時，也分析探討了面臨的挑戰及解決方案，并對未來的發展趨勢和潛在應用場景進行了展望。

　　目前人工智能技術在電力設備缺陷識別、狀態辨識等感知領域和電力知識圖譜等認知領域的部分任務上達到或超越了人類水平，但在運行調控、系統規劃等決策領域還需要繼續加強研究[18]。此外，我們還需要持續提升模型的可解釋性和可信度、優化實時性和計算資源、加強數據安全管理，推動電力設備運行態勢感知及可視化技術創新發展，推進電力行業數智化轉型。

　　作者：劉若涵1 劉旭中2

　　單位：1. 平頂山學院電氣與機械工程學院，2.國網河南省電力公司南陽供電公司

　　來源：《電氣時代》2025年第6期