基于人工智能的电线电缆故障检测技术创新与应用

摘要：本文聚焦于基于人工智能的电线电缆故障检测技术，深入分析人工智能在电线电缆安全运行中的高效数据处理、信息挖掘及精准评估优势；详细阐述故障特征提取、故障定位等核心检测技术，结合卷积神经网络、遗传算法等算法原理与应用场景展开说明；同时介绍该技术在在线专家监测、绝缘子设备监测、避雷设备监测及线路舞动状态监测等领域的创新应用。

关键词：人工智能；电线电缆；故障检测技术

引言

在现代社会经济高速发展的背景下，保证电力供应的稳定性与可靠性，是支撑社会运转的关键。电线电缆作为电力传输网络的基础设施，承担着电能输送的重要任务，其运行状态直接影响电力系统的安全与效能。

目前人工智能技术在大数据分析、模式识别、智能决策等方面取得的突破性进展，为电线电缆故障检测领域带来新的机遇。因此，研究基于人工智能的电线电缆故障检测技术创新与应用，对于保障电力系统安全稳定运行、推动电力行业智能化转型具有重要的理论价值和现实意义。

一、人工智能在电线电缆安全运行中的优势

（一）高效采集与处理输电线路数据

传统的数据采集与处理方式，依赖人工巡检和有限的监测设备，不仅效率低下，而且难以全面覆盖输电线路的各个角落。人工智能技术借助物联网，构建起全方位、多层次的输电线路数据采集体系。

（二）深入挖掘与利用线路信息数据

在电力系统智能化进程中，电线电缆运行产生的海量数据是保障其安全运行的关键。而人工智能可借助机器学习与深度学习算法，构建复杂数据分析模型，如决策树模型可梳理不同因素与故障的逻辑关系，自编码器能提取数据关键特征。通过关联规则挖掘算法，能发现电流、电压、温度等参数间的潜在联系，提前预判故障风险；利用卷积神经网络等技术，可识别电线电缆正常与故障状态下的模式，精准诊断故障[1]。此外，结合时间序列预测算法，人工智能能够预测电缆绝缘电阻等参数变化趋势，及时发出故障预警，并模拟极端工况进行风险评估。

（三）精准评估线路设备状态

传统评估方式存在主观性强、时效性差等弊端。人工智能凭借先进的数据处理与分析能力，重塑设备状态评估模式，通过传感器网络实时采集电流、电压、温度、振动等多维度数据，为评估提供丰富且动态的数据支撑。

二、基于人工智能的电线电缆故障检测技术

（一）故障特征提取技术

电线电缆运行时产生的故障信号复杂多变，传统方法难以有效提取关键特征，而人工智能凭借独特的算法与技术架构，实现对故障特征的高效、精准提取[2]。

深度学习算法在电线电缆故障特征提取中发挥主导作用，主要通过卷积神经网络（CNN）、递归神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM），以及与小波变换等技术结合实现。

CNN通过卷积层、池化层和全连接层的层级结构，实现对故障信号的特征提取与抽象。卷积层利用卷积核在信号数据中滑动卷积，提取局部特征；池化层对卷积层输出进行降维处理，保留关键特征的同时减少计算量；全连接层将池化层输出的特征向量整合，输出最终特征表示。该网络结构能够有效处理电流波动、局部放电等故障信号，自动提取故障特征。

RNN及其变体LSTM擅长处理时间序列数据。电线电缆故障发展具有时间连续性，LSTM通过输入门、遗忘门和输出门的门控机制，选择性地保留和更新历史信息，有效避免梯度消失或爆炸问题，能够从绝缘电阻、泄漏电流等历史数据序列中，准确提取电缆绝缘老化等故障发展趋势特征，实现故障的提前预警。

将小波变换与深度学习算法结合可进一步优化故障特征提取效果。小波变换能够将故障信号分解到不同频率尺度，提供多分辨率分析结果；深度学习算法基于小波变换后的多频段数据，可更细致地提取故障特征。以电缆相间短路故障为例，二者结合能够快速捕捉短路瞬间电流突变在不同频段的特征，为故障诊断提供更全面的依据。

（二）故障定位技术

在电力传输系统中，电线电缆一旦发生故障，快速且精准的故障定位对缩短停电时间、降低经济损失至关重要。传统故障定位方法存在定位精度低、响应速度慢等问题，而基于人工智能的故障定位技术通过融合先进算法与传感技术，革新了故障定位模式，成为保障电力系统稳定运行的重要支撑。

基于行波原理的故障定位是人工智能故障定位技术的重要方向。当电线电缆发生故障时，会产生行波并以一定速度在电缆中传播。人工智能通过在电缆两端部署高精度传感器采集行波信号，利用深度学习算法对行波的波形、幅值、到达时间等特征进行分析。

遗传算法、粒子群优化算法等智能优化算法被广泛应用于电线电缆故障定位。在故障定位时，将电缆网络结构、电气参数等信息构建成数学模型，把故障检测数据与模型进行匹配，遗传算法通过不断迭代优化，逐步逼近故障点的真实位置。

此外，人工智能还能融合多源信息提升故障定位的可靠性。将电缆的历史运行数据、环境监测数据（如温度、湿度）与实时故障检测数据相结合，利用贝叶斯网络等算法进行综合分析，全面评估故障发生的可能性和位置，避免单一数据来源导致的误判，进一步增强故障定位的准确性。

三、基于人工智能的电缆电线故障检测技术的应用

（一）在线专家监测

在线专家监测打破传统运维依赖人工经验判断的局限，通过融合海量电力领域知识、专家经验与实时监测数据，构建起智能化、自动化的故障诊断与决策支持体系，显著提升电力运维的效率与精准度。

在线专家监测通过自然语言处理技术，对电力行业规范、设备手册、专家论文等海量文本数据进行解析，提取关键知识节点，并运用图数据库技术构建电力设备知识图谱。

（二）绝缘子设备监测

基于人工智能的绝缘子设备监测技术，借助先进的图像识别与数据分析算法，实现智能化、精准化监测对绝缘子状态的，为电力系统的安全运行提供保障。

人工智能在绝缘子设备监测中的核心技术是图像识别。通过在输电线路上安装高清摄像头，定期或实时采集绝缘子图像，利用深度学习中的目标检测算法，如YOLO（YouOnlyLookOnce）、FasterR-CNN等，对图像中的绝缘子进行识别与分析。这些算法经过大量包含不同缺陷类型（如破损、裂纹、污秽、老化等）的绝缘子图像训练，能够快速定位图像中的绝缘子，并准确识别其表面缺陷。例如，YOLO算法以其高效的检测速度，可在极短时间内对海量绝缘子图像进行处理，一旦发现绝缘子表面出现裂纹或破损，立即标记并发出预警。

（三）避雷设备监测

在电力传输系统中，避雷设备是保障电线电缆安全运行的关键设施，其性能直接影响电网可靠性。传统人工巡检与仪表测量方式存在效率低、预判能力不足等问题。基于人工智能的避雷设备监测技术，融合物联网、大数据与智能算法，实现设备运行状态的全方位实时监测，显著提升电力系统防雷能力。

该监测技术依托物联网构建高密度数据采集网络。在避雷设备部署电流、动作次数、环境参数等传感器，实时采集电气性能、动作信息及环境数据，并通过无线通信传输至监测中心。在数据分析层面，采用决策树算法对多源数据进行关联分析，通过梳理设备参数与运行状态的逻辑关系，建立故障诊断模型。当监测到泄漏电流超标、雷击次数异常时，决策树模型可快速识别故障类型并评估等级。同时，利用RNN及LSTM处理时间序列数据，通过分析历史泄漏电流等数据，预测设备绝缘性能衰减趋势，提前数月发出维护预警，有效降低雷击事故风险。

（四）线路舞动状态监测

在大风、覆冰等恶劣天气下，电线电缆易产生低频大幅振动，可能导致金具损坏、导线断股及线路短路等事故。传统监测手段存在实时性弱、监测范围受限等问题，难以满足现代电网运维需求。基于人工智能的线路舞动监测技术，融合传感器技术与智能算法，实现高精度、实时化监测，为电力系统稳定运行提供保障。

线路舞动状态监测通过多元化传感器进行数据采集。在输电线路部署加速度、倾角、激光测距等传感器，实时获取线路振动加速度、倾斜角度及位移变化数据，并借助5G通信技术快速传输至数据中心，为后续分析提供数据基础[3]。

同时，人工智能系统可实现智能联动预警。通过融合线路舞动监测数据、气象预报数据及电网运行状态数据，运用关联规则挖掘算法，分析舞动发生规律。当气象部门发布大风预警时，系统自动提高易舞动区域线路的监测频率，并基于历史数据预测舞动风险线路，辅助运维人员提前制定应急预案。

结语

综上所述，通过发挥人工智能在数据采集处理、信息挖掘分析、设备状态评估等方面的优势，结合故障特征提取、故障定位等核心检测技术，以及在线专家监测、绝缘子设备监测等多场景应用，可实现电线电缆故障检测从传统模式向智能化、精准化模式的转变。

参考文献：

[1]陈晓红，傅文润，刘朝明，刘泽洪，李俊朋，胡志亮，胡东滨.人工智能大模型在电力设备运维场景中的应用探讨[J].中国工程科学，2025，27（1）：180-192

[2]黄蓓，张宗华，温晓荃，谭社平.基于人工智能的供配电系统故障诊断与恢复策略[J].广西水利水电，2024（3）：128-131

[3]陈曼曼，邢军，杜江浩.基于智能电网技术的输电线路状态监测及故障诊断研究[J].光源与照明，2025（1）：90-92