智能化技术在电气工程故障中的诊断与对策研究

引言

在现代社会对电力供应稳定性、可靠性要求不断攀升的背景下，电气工程系统的规模与复杂度持续增加，设备故障隐患随之增多。传统故障诊断依赖人工巡检与经验判断，存在效率低、准确性差、实时性不足等问题，难以满足复杂电力系统的运维需求。

一、电气工程常见故障类型与分析

1.1 电源故障

电源故障主要体现在电能供应的异常。缺相故障是常见问题之一，在三相供电系统中，若其中一相断电，会导致三相电机无法正常启动，或在运行时因受力不均出现剧烈振动，缩短电机使用寿命。电压异常涵盖过电压与欠电压，过电压可能击穿电气设备的绝缘层，引发短路等严重事故。

1.2 电路故障

电路故障会直接破坏电力传输与分配的正常秩序。短路故障是其中危害最大的类型，当电路中不同电位的两点直接短接，会产生极大的短路电流，引发设备过热、绝缘损坏，甚至造成火灾。断路故障则会中断电路中的电流，导致设备无法获得电能，如熔断器熔断、线路老化断裂等都会引发断路，影响供电连续性。接地故障指电路或设备的带电部分与大地之间形成导电通路，可能引发漏电保护装置动作，常见原因包括线路绝缘破损、设备接地装置失效等。

1.3 电路故障

设备和元件故障是影响电气工程正常运行的关键因素。变压器故障形式多样，如绕组故障可能因绝缘老化、短路冲击导致匝间短路、绕组断线。铁芯故障常由硅钢片间绝缘损坏引发涡流损耗增加，导致铁芯过热。电机故障中，定子绕组故障会影响电机的电磁性能，转子故障可能导致电机振动异常、转速不稳定。电容器故障多表现为介质击穿、外壳膨胀，一旦发生故障，会影响电力系统的无功补偿效果，降低电能质量。

二、智能化技术在电气工程故障中的问题诊断

2.1 数据质量与安全问题

数据质量与安全问题是智能化诊断的关键隐患。在数据采集环节，电气设备运行环境复杂，强电磁干扰、高温高湿等因素易使传感器采集的数据出现偏差、缺失或噪声。数据传输过程中存在被窃取、篡改的风险，电气系统运行数据涉及企业核心生产信息，一旦泄露将造成重大损失。数据存储的安全性也面临挑战，传统存储方式难以抵御黑客攻击，若数据库被入侵，可能导致整个诊断系统崩溃。

2.2 模型的可解释性与可靠性

模型的可解释性与可靠性问题阻碍了智能化诊断的深度应用。当模型给出故障诊断结论时，工程师无法直观理解模型是基于哪些特征做出判断，这使得在对诊断结果进行验证和改进时困难重重。模型的可靠性也受多种因素影响，训练数据的偏差、运行环境的变化等，都可能导致模型在实际应用中出现误诊、漏诊。2.3 智能化技术应用成本

智能化技术应用成本过高限制了其普及推广。从硬件层面看，高精度传感器、高性能计算设备等的购置成本高昂，一个大型变电站若要实现全面智能化监测，仅传感器的安装成本就可能高达数百万元。软件研发方面，定制化的故障诊断系统开发需要投入大量人力和时间，涉及算法研究、程序编写、系统调试等多个环节，研发费用通常不菲。

2.4 专业人才短缺

专业人才短缺成为智能化技术应用的瓶颈。智能化故障诊断涉及电气工程、计算机科学、人工智能等多学科知识，要求技术人员既熟悉电气设备的运行原理和故障特征，又掌握机器学习、数据分析等智能化技术。目前高校相关专业课程设置缺乏跨学科融合，培养的人才难以满足实际需求。企业内部培训体系也不完善，现有电气工程师缺乏智能化技术的系统学习，难以独立操作和维护智能化诊断系统。

三、针对电气工程故障基于智能化技术的对策

3.1 优化数据采集与管理

智能诊断关键在于保证高质量数据及数据的安全性。在传感技术上选用一些抗电磁干扰好、稳定性强的新型传感器，例如光纤电流传感器、MEMS（微机电系统）压力传感器等，尽量减小传感器受外界的电磁干扰、温湿度变化的影响；尽量多选用多种不同类型的传感器布置于设备表面或部件上对关键数据进行比较分析、交叉核对，减少数据的断层；对采集来的数据传输时使用量子加密算法，利用量子态不可复制以及不可准确测量的测不准定理来保证数据在传输中的安全性；基于区块链技术构建一个去中心化的账本系统，在其中存储并记录数据，即去中心化的数据结构，以此来保证数据不会被更改。

3.2 提升模型性能与可靠性

提高模型解释性和可靠性，是加速智能化诊断技术商用落地的主要原因。针对模型黑箱现象，可通过知识图谱技术将电气设备故障知识与诊断模型相融合，将诊断推理过程可视化呈现，让工程人员了解模型决策的判断依据。在模型训练中使用迁移学习、主动学习等，减少模型对大规模标注数据的需求，增强模型对稀有故障的检测能力。集成学习将弱模型综合为一个强模型，能降低单一模型因过拟合出现的误诊概率。

3.3 降低智能化技术应用成本

降低成本降低智能化技术应用门槛。硬件层面：利用边缘计算处理一些数据信息，部分云端服务器处理转移到本地边缘计算，降低对高性能云端服务器的依赖，从而节约硬件采购费和维护费。软件层面：采取软件即服务的形式提供服务，企业有需要使用到的部分才能付费，降低企业的一次性软件采购费用。政府出台相关鼓励性补贴政策支持企业运用智能化技术。同时推动企业与高校和科研单位共同打造产学研模式，降低研发费用。

3.4 加强专业人才培养

人才是智能化技术在电力系统中应用的关键动力。高等院校要做好专业的设置工作，建设电气与人工智能融合的专业，为高校开设机器学习、深度学习、数据处理等相关课程，让相关专业的学生接受专业的交叉学科知识，为学生提供完整的专业知识体系；借助企业建立相关的实习培训基地，实习培训过程中，结合具体电气项目中的应用技术，不断提升大学生的实践创新能力。企业做好相关人员的培训工作，为了使得企业员工在面对智能化技术应用的过程中，能够灵活运用，企业的内部培训工作需要定期和定时、不定期进行，通过安排企业人员进行智能化技术培训课程的培训，企业还可以邀请行业内专家讲师来提供指导和帮助。建立企业内部的相关激励制度，积极鼓励企业员工自学自谋，对在工作中能够运用新的智能化技术，且具有技术创新能力，进而取得较高创新成果的人员，应该以物质和精神的方式来提升企业员工的培训能力和水平。

结语

智能化技术为电气工程故障诊断带来了革命性突破，显著提升诊断效率与准确性。尽管在数据、模型、成本及人才等方面仍存挑战，但通过针对性优化策略的实施，可有效推动其深度应用。随着技术持续创新与行业协同发展，智能化技术必将成为保障电气工程安全稳定运行的核心力量，助力电力行业向智能化、高效化迈进 。

参考文献

[1]刘永豹,田宇,王婷.智能化技术在电气设备监控与故障诊断中的应用探究[J].时代汽车,2024,(07):148-150.

[2] 张艳军. 机械电气设备维修中的故障诊断和解决措施[J]. 中国设备工程,2023,(18):172-175.