人工智能在电力安全监控中的应用

摘要‌：随着电力系统规模不断扩大，安全监控面临更高的技术挑战。人工智能技术通过智能感知、数据分析和自主决策能力，为电力安全监控提供了新的解决方案。本文从智能感知与实时监测、故障预警与诊断分析、系统运行优化三个方面，探讨人工智能在电力设备状态评估、异常行为识别、风险预测等场景中的应用模式。研究表明，人工智能技术能够提升电力系统的实时响应能力与可靠性，降低安全隐患，为构建智能化电力监控体系提供理论支持。

‌关键词‌：人工智能；电力安全监控；故障预警；智能诊断

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传统电力安全监控依赖人工巡检与固定阈值告警，存在响应滞后、误报率高、复杂故障难以定位等问题。人工智能技术的快速发展，为电力安全监控的智能化转型提供了技术支撑。通过机器学习、深度学习和图像识别等技术，系统可实现对设备状态、电网负荷、环境风险等多维度数据的实时分析与自主决策。

一、人工智能在电力设备智能感知中的应用

（一）设备状态实时监测

电力设备的安全运行是电网稳定供电的基础，而传统的人工巡检和固定阈值告警模式往往难以及时发现设备潜在问题。人工智能技术的引入，为设备状态的实时监测提供了高效解决方案。例如，通过在变压器、电缆接头等关键位置部署智能传感器，系统能够持续采集设备的温度、振动频率、电流波形等核心参数。这些传感器具备高精度和抗干扰能力，即使在复杂电磁环境下也能确保数据准确性。采集到的数据通过边缘计算设备进行初步处理，过滤无效信息并提取关键特征，再传输至云端分析平台。

运用深度学习算法，系统可构建设备健康度动态评估模型。该模型通过分析历史正常数据与故障数据的差异，逐步学习不同工况下设备状态的演变规律。当变压器内部出现局部放电时，其温度数据和振动频谱会呈现微小但持续的变化。模型能够捕捉此类异常特征，并在几秒内触发预警，提醒运维人员检查设备。同时，系统还支持多设备协同分析。当某条输电线路的多个监测点电流数据同时异常时，可快速定位故障区间，避免因单点误判延误抢修。这种实时监测模式不仅大幅缩短了故障响应时间，还能通过长期数据积累优化设备维护周期，减少非计划性停机。

（二）环境风险动态识别

电力设备的运行安全不仅取决于自身状态，还受到外部环境的直接影响。传统人工巡检受限于视野盲区和恶劣天气，难以及时发现输电线路附近的突发风险。人工智能与计算机视觉技术的结合，为环境风险识别提供了全天候、全覆盖的监控能力。例如，在变电站周边部署高清摄像头和红外热成像仪，可实时拍摄设备区域及周边环境的图像与视频流。这些影像数据经过预处理后，由目标检测算法自动识别潜在威胁。对于异物入侵场景，算法能够区分鸟类、风筝、塑料薄膜等不同物体，并结合其运动轨迹判断风险等级。当检测到大型漂浮物靠近高压线路时，系统会立即标记位置并联动声光报警装置进行驱离。在火灾预防方面，红外热成像技术可捕捉设备表面温度异常区域。当电缆接头因接触不良导致局部过热时，系统通过比对正常温度分布图，能在火情发生前30分钟以上发出预警，为抢修留出充足时间。

二、人工智能在故障预警与诊断中的实践

（一）故障特征自动提取

传统方法依赖人工经验与固定规则判断故障类型，但在复杂场景中易出现误判或漏检。人工智能通过深度挖掘历史故障数据，构建神经网络模型，能够从海量运行参数中自动提取关键故障特征。例如，当电网中出现电压骤降或谐波畸变时，模型可结合电流波形、频率偏移等参数，分析异常信号的产生规律，精准识别短路、接地故障或设备过载等问题。

具体而言，人工智能系统首先对设备运行数据进行预处理，过滤噪声干扰并提取有效信息。随后，基于卷积神经网络（CNN）或长短期记忆网络（LSTM）等算法，模型自动学习不同故障模式下的信号特征，如电弧放电的脉冲波形、绝缘老化的温升趋势等。训练完成的模型在实际应用中可实时比对当前数据与历史故障库，快速生成诊断结论。当某一输电线路电流异常时，系统不仅能判断是否为短路，还可结合设备历史状态推测故障诱因（如雷击或设备老化），为运维人员提供明确的处置建议。

（二）多源数据融合诊断

电力系统故障往往由多种因素交织引发，单一数据源的分析难以全面反映问题本质。人工智能通过整合设备监测数据、电网运行日志、气象环境信息等多维度数据，构建融合分析模型，大幅提升了复杂故障的诊断能力。例如，某变电站突发跳闸事件，若仅依赖电流监测数据可能误判为设备过载，但结合气象记录发现当时存在强雷暴天气，则可修正结论为雷击导致的绝缘击穿。

在实际应用中，多源数据融合分为三个步骤：首先，通过物联网技术同步采集设备温度、振动、局部放电等实时监测数据，以及电网调度系统的负荷曲线、保护装置动作记录；其次，引入气象部门的雷电定位、风速预测等外部信息，构建时空关联数据库；最后，利用图神经网络（GNN）或注意力机制（Attention）等算法，建立数据间的动态关联模型。在分析某区域频繁停电问题时，系统可通过融合设备老化指数、负荷波动曲线及环境湿度数据，区分是长期老化导致的绝缘性能下降，还是短期过载引发的保护装置误动作。这种多维分析模式不仅提高了诊断精度，还帮助运维人员制定针对性维护策略，避免“头痛医头、脚痛医脚”的局限性。

三、人工智能驱动的电力系统优化

（一）负荷预测与调度优化

电力系统的负荷波动受季节、天气、节假日等多重因素影响，传统调度依赖人工经验与静态模型，难以精准匹配供需关系。人工智能可分析历史用电数据与外部环境变量，构建时间序列预测模型，提前预测未来数小时甚至数天的负荷变化趋势。例如，在夏季高温时段，系统通过分析气温变化曲线、区域人口密度及工商业用电规律，能准确预测空调负荷激增的时段与幅度。基于预测结果，调度中心可动态调整发电计划，优先调用备用电源或协调跨区域电力调配，避免局部电网因瞬时负荷过高而跳闸。具体实施中，人工智能首先整合智能电表、气象预报、经济活动等多源数据，利用长短期记忆网络（LSTM）等算法挖掘负荷变化的周期性规律。模型训练完成后，可实时接收最新数据并滚动更新预测结果。最后系统还能结合新能源出力波动性，优化风能、太阳能的并网比例，提升清洁能源消纳能力。

（二）自愈能力提升

电网故障后的快速恢复是减少用户停电损失的关键，但传统恢复策略依赖人工制定，耗时较长且难以覆盖复杂场景。人工智能通过强化学习技术，模拟海量故障场景并自主学习最优恢复路径，显著提升了电网自愈效率。当雷击导致某条输电线路中断时，系统可立即分析当前电网拓扑结构、备用电源容量及负荷分布，在数秒内生成多套恢复方案，并选择停电影响最小、操作步骤最简的路径执行。

实际应用中，强化学习模型通过虚拟仿真环境反复训练。系统模拟线路故障、设备损坏、自然灾害等多种场景，记录不同操作策略下的恢复时长与供电稳定性，逐步建立“故障-处置-效果”的关联知识库。例如，某变电站因设备老化导致母线故障时，系统可自动判断是否启用相邻线路供电、是否隔离故障段，并计算各方案对医院、交通枢纽等关键负荷的影响。在真实故障发生时，模型根据实时数据动态调整策略，优先保障民生用电。同时，系统还能通过历史故障案例持续优化决策逻辑。如某次因操作顺序错误导致二次停电后，模型会修正恢复流程，避免同类问题再次发生。

‌结论‌

人工智能技术为电力安全监控领域带来了从被动响应到主动防御的转变。通过智能感知、精准诊断与动态优化，系统可显著提升故障处理效率与风险预防能力。未来，随着算法迭代与硬件升级，人工智能将进一步推动电力监控系统向全自动化、高可靠性方向发展，为构建新型电力系统提供重要保障。

参考文献

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