人工智能(AI)高压电力设备运维管理.pdf

【人工智能在高压电力设备运维管理中的应用】 人工智能（AI）技术在高压电力设备运维管理中的应用日益凸显其重要性，特别是在防止设备故障和确保运行安全方面。随着社会工业化程度的提高，高压电力设备的故障可能导致巨大的经济损失。因此，利用AI的深度神经网络算法，如Long Short Term Memory (LSTM)网络，进行系统的可视化监管变得至关重要。 1. LSTM神经网络算法 LSTM是一种特殊的循环神经网络，特别适合处理和预测时间序列数据。在高压电力设备的运维管理中，LSTM能处理设备在不同时间点上的状态信息，包括运行温度、雷电、雨水、灰尘等因素的影响。通过学习这些数据，LSTM可以记住过去的状态并预测未来的运行状况，从而及时发现潜在的故障和安全隐患。 2. 数据集成与模型构建 首先，利用电力设备的测试数据、预试规程数据、历史故障数据、经典案例以及运行工况数据，建立神经网络算法数据云服务器。这个服务器能够分析设备测试参数，给出符合国标的评判，预测设备的功能退化和运行寿命。 3. 分析预测模型的建立与训练 通过深度学习技术，构建基于LSTM的初始分析预测模型。数据先进行去重去噪处理，然后按照2:3:5的比例划分为训练集、验证集和测试集。采用交叉熵作为损失函数，用随机梯度下降优化器训练模型，防止过拟合。模型训练完成后部署在云服务器上，为实时监控和诊断提供支持。 4. 系统实现与应用 通过云服务器、可视化电力管理系统软件和移动APP，实现数据的采集与分析。移动APP收集高压设备的试验数据，上传至LSTM云服务器进行分析。服务器依据行业标准，对设备运行状况进行诊断，并预测可能出现的问题。结果反馈给现场技术人员，同时，服务器分析整个区域设备的健康状况，为管理层制定维护计划提供参考。 5. 管理层与操作层的交互 管理人员通过AI云端服务器发布任务、考核、新技术学习等指令，而服务器则将操作人员的预防性试验测试结果反馈给管理层，形成一个高效的运维管理闭环。 总结来说，人工智能技术，尤其是LSTM神经网络算法，为高压电力设备的运维管理提供了智能化解决方案，实现了设备的全面监控、提前预警和故障判断，大大提升了设备的安全运行，减少了因故障导致的经济损失。随着大数据和云计算的不断发展，未来AI在电力行业的应用将更加深入，为电力系统的稳定运行提供更强大的保障。