基于人工智能的电气设备故障预测与维护策略研究

摘要：文章分析人工智能在电气设备故障预测与维护中的应用，设备常见故障类型及成因，构建基于机器学习与深度学习的故障预测模型体系，详细阐述数据采集预处理、模型构建优化等关键技术。提出预防性、预测性维护策略及智能决策支持系统，为电气设备智能化运维提供理论支撑与实践路径。

关键词：人工智能；电气设备；故障预测；维护策略

引言

在现代电力系统中，电气设备的稳定运行是保障供电可靠性的关键。传统事后维修与定期维护模式存在成本高、效率低、资源浪费等弊端。随着人工智能技术的快速发展，其强大的数据处理与模式识别能力为电气设备故障预测与维护带来新契机。

一、人工智能与电气设备故障预测基础理论

1.1 人工智能技术概述

人工智能（AI）以模拟人类智能为目标，通过算法与模型实现数据处理、模式识别与决策支持。机器学习作为 AI 的核心分支，可分为监督学习、无监督学习与强化学习三类。监督学习基于标注数据训练模型，如支持向量机（SVM）通过构建最优超平面实现故障分类，决策树算法则以树形结构划分数据特征，用于预测电气设备故障概率。无监督学习针对无标注数据挖掘潜在规律，聚类算法可将设备运行数据按相似性分组，识别异常工况，强化学习通过奖励机制优化决策，在电气设备调度与维护策略制定中，根据系统状态动态调整操作方案。

1.2 电气设备故障类型与成因分析

电力设备缺陷分为电力设备的电气、机械、环境三个方面。电气缺陷主要包括：绝缘老化引起的缺陷、短路、过负荷等，例如：当变压器的绕组长期受到高电压作用时会造成绝缘层的损坏，发生局部放电甚至短路现象；高压开关因触头氧化，接触不良，使接触电阻增加而引起发热等。机械缺陷较为多见的为旋转设备方面的缺陷，例如电机轴承的磨损、转子的不平衡现象造成的振动较大，断路器的机械机构出现卡涩，影响断路器的分合闸等。

1.3 故障预测对电气设备维护的重要性

检修试验分为事后维修和定期维护，存在费用高、维修效率低、可靠性低等问题。故障预警通过对设备运行数据的综合分析，预先做出评估、预测风险，并进行主动性的维护，可在经济、安全以及效率上带来积极的效果。经济上，通过预测避免了非计划停机而造成的结果，同时对预测后的设备进行检修，在需要的情况来进行更贴合当前情况的主动维修，降低了额外的维护成本，减少了不必要的设备维修次数和成本，从而降低了库存备件费用。在安全上，及时进行故障预警，减少火灾、爆炸等重大事故的发生，并保证人员及电网安全。

二、基于人工智能的电气设备故障预测

2.1 数据采集与预处理

数据准备是故障诊断数据采集的基础。在设备运行时通过各种传感器进行数据采集，比如，电流传感器、电压传感器采集设备的电气特性，振动传感器、温度传感器采集电气设备的机械特性、温度特性，气体传感器采集设备的绝缘介质在电弧的作用下产生的特征气体等。将分布式的传感器数据实时地通过物联网技术、通信协议连接到数据中心，生成原始数据集。

2.2 机器学习算法在故障预测中的应用

机器学习算法是进行故障预测强有力的工具。支持向量机（SVM）通过对样本集寻找最优分割超平面，对样本数据进行分类，可在样本数目较少和样本非线性问题的数据分类预测问题中取得良好的效果，可识别电气设备存在的故障类型；决策树算法由特征分裂建立模型，具有逻辑结构简单明了，可直观显示故障预测的决策过程的特点，随机森林是决策树算法的一种集成方法，通过多个决策树的投票决策，可以提高模型的稳定性和泛化能力。

2.3 深度学习算法在故障预测中的应用

深度学习依靠其强大的特征学习能力，在故障预测中也有其独有的优势。卷积神经网络（CNN）利用其卷积层和池化层自适应的数据特征提取，在处理设备的振动信号、红外图像等二维数据，可以直接检测出故障特征模型；循环神经网络（RNN）、长短时记忆网络（LSTM）、门控循环单元（GRU）能够处理时序数据，可以挖掘设备运行参数的变化随时间的相关关系，能够对设备的运行参数实现故障趋势检测；Transformer模型利用其中的注意力机制，对数据长依赖关系进行捕捉，能够实现多变量时间序列预测；生成对抗网络（GAN）用于增强设备的故障样本，解决小样本故障信息样本下模型训练数据量不足，模型泛化能力弱的问题。

2.4 模型评估与优化

模型检验也是测度预测性能的重要环节，主要包括预测的准确率、预测的召回率、预测的F1值、预测的均方误差MSE等从各个方面的指标来评估模型的分类及回归性能，交叉验证避免过拟合，模型泛化能力较好。模型优化，一是在整个过程中改变算法的超参数，如神经网络的层数及神经元个数等，SVM的核函数参数等，通过网格搜索、随机搜索等方式找到合适的参数值。改变模型结构，在模型基础上加入注意力机制提高对关键特征的捕捉能力。集成学习的思想，即把多个模型综合起来进行改进，如Stalking、Bagging等方法综合不同模型的优势，进一步提高故障预测的正确性及可靠性。

三、人工智能驱动的电气设备维护策略

3.1 预防性维护策略

主动维修是基于设备的服役经验及其工作历史情况，应用AI知识模型给出某一设备的维修规则，通过机器学习技术挖掘设备故障的工作历史，根据设备服役时间、运行环境等参数判断该设备未来某一时刻的故障概率；对高压断路器，以其分闸和合闸次数、机械震动情况为基础，周期性地对断路器触头磨损情况进行润滑检查，主动维修的目的是为了降低随机发生故障的概率、增加设备的使用期限，适合故障机理规律明显、维修代价较小的设备。

3.2 预测性维护策略

状态检修（或称之为预防检修）是指根据实时状态监测和预测性故障的模型和算法进行维修的手段和方法，通过实时监测手段如传感器检测设备的电、机械、热实时等，使用深度学习方法建立预测性故障模型来反映设备的实时状态，并且根据其预测设备会发生的故障概率是否超过了事先设定的安全临界阈值，如果超过了则立即发出警报，并给出最佳的检修时间及计划方案。

3.3 智能维护决策支持系统

维护决策支持是利用多源数据和算法进行维护决策，由维护智能决策支持系统通过物联网对接设备运行状态数据、环境监测数据、维维护历史数据，运用自然语言处理对接技术文档数据、专家经验库等资源，在出现复杂故障的场景下，通过知识库和推理机进行相似故障的挖掘，结合故障预测算法、优化算法快速提供多种故障维护方案，并对每一种故障维护方案的成本、风险和效果进行判断。

结语

人工智能技术为电气设备故障预测与维护提供了创新路径，通过精准的数据建模与智能决策，显著提升了设备运维的科学性与效率。尽管在数据安全、模型可解释性等方面仍面临挑战，但随着技术的持续迭代与跨领域融合，人工智能将在电力系统中发挥更大价值。进一步深化技术应用，完善智能维护体系，将为电力设备安全稳定运行提供坚实保障，助力能源行业高质量发展。

参考文献

[1]陈晨.基于机器学习算法的电气设备故障预测与诊断[J].中国新技术新产品，2024，（02）：39-41.

[2]李兆宇，武紫梁.基于人工智能的电气工程故障预测与可靠性评估策略分析[J].集成电路应用，2024，41（01）：338-340.