智能化技术在电气工程故障中的诊断与对策研究

引言：

在现代社会对电力需求持续增长的背景下，电气工程系统规模与复杂性不断攀升，设备故障隐患增多。传统故障诊断方法依赖人工经验，存在效率低、准确性差、无法提前预警等弊端，难以满足电气系统高效、可靠运行的需求。随着人工智能、物联网等智能化技术的飞速发展，其在数据处理、智能决策等方面的优势，为电气工程故障诊断与处理带来新方向。

一、电气工程与智能化技术概述

1.1 电气工程的特点与常见故障类型

电气工程作为现代工业与社会发展的基石，具有显著特点。系统结构复杂，涵盖发电、输电、变电、配电及用电多个环节，各环节设备众多、技术密集，且相互关联紧密。运行风险高，电气设备长期处于高电压、大电流工况，一旦出现故障，易引发火灾、触电等严重事故。技术更新快，随着新能源、智能电网的发展，对电气工程的自动化、智能化要求不断提升。其常见故障类型多样，在电气设备方面，变压器故障表现为绕组短路、铁芯过热。

1.2 智能化技术的概念及在电气工程中的应用优势

智能化技术融合人工智能、物联网、大数据等前沿技术，通过模拟人类智能，实现对系统的自主感知、分析与决策。在电气工程领域，其应用优势显著。在故障诊断方面，智能化技术可实时采集设备运行数据，利用算法快速定位故障点、分析故障原因，相较传统人工巡检，效率与准确性大幅提升。如神经网络算法能处理复杂非线性数据，精准识别设备早期故障特征。在运维管理中，智能化技术通过物联网实现设备状态实时监测，结合大数据分析预测故障发展趋势，变被动维修为主动预防，降低运维成本。

二、电气工程故障诊断现存问题分析

2.1 传统故障诊断方法的局限性

传统电气工程故障诊断依赖人工巡检与经验判断，存在诸多固有缺陷。人工巡检受限于人员数量、工作时间与检测范围，难以实现对设备的持续、全面监测，如对高压输电线路的巡检，人工需耗费大量时间且易受地形、天气条件制约，难以发现隐蔽性故障。基于经验的诊断方式，如通过听设备运行声音、观察仪表数据判断故障，过度依赖技术人员的个人经验，不同人员诊断结果可能存在差异。传统离线检测方法只能在设备停机时进行，无法实时获取设备运行状态数据，难以满足现代电气工程对设备可靠性与连续性的要求。2.2 故障诊断效率与准确性不足

当前故障诊断手段在效率与准确性上难以满足实际需求。当电气工程系统出现故障时，传统诊断方法需逐步排查故障点，流程繁琐、耗时较长。面对新型设备或复杂故障，传统方法往往难以准确分析故障原因。部分故障表现形式相似，但根源不同，如变压器油温异常升高，可能是绕组故障、铁芯问题或冷却系统故障导致，传统诊断方法难以精准区分，容易出现误诊、漏诊，增加维修成本与设备停运时间。

2.3 故障预警与预防能力薄弱

现有故障诊断体系在预警与预防方面存在明显短板。多数诊断方法侧重于故障发生后的处理，缺乏对设备运行状态的实时监测与趋势分析，无法提前发现潜在故障隐患。缺乏有效的故障预测模型，无法根据设备历史运行数据与实时参数，对未来故障发生的可能性进行科学评估，难以制定针对性的预防措施，导致设备故障频发，影响电力系统的稳定性与可靠性。

2.4 诊断系统的兼容性与扩展性差

随着电气工程技术的发展，新设备、新技术不断涌现，但现有诊断系统兼容性与扩展性不足。不同厂家生产的设备通信协议与数据格式各异，导致诊断系统难以实现对多

源异构数据的统一采集与处理，形成信息孤岛。当系统需要增加新的监测功能或接入新设备时，传统诊断系统难以快速扩展，往往需要对整个系统进行大规模改造，不仅成本高昂，还可能影响系统的正常运行，限制了故障诊断技术的进一步发展与应用。

三、智能化技术在电气工程故障诊断中的应用研究

3.1 人工智能技术的应用

人工智能在电气工程故障诊断领域中的应用是关键性技术，以人工智能中的神经网络技术为基础，实现故障诊断技术，即是将神经元多层网络结构与电气设备运行数据组合，自动识别电气设备运行数据之间存在的一些复杂关联，借助机器自动学习，并将发现的数据规律应用于数据结构中。以领域专家知识和经验为基础来模拟专家的认知诊断系统就是专家系统，它可以通过知识库、推理机和人机界面相结合，从而模拟专家的认知和思维，针对电气设备发生故障时，专家系统能够通过相应的规则诊断故障成因，从而作出诊断结果和解决办法，避免单纯依靠人工经验。

3.2 物联网技术的应用

基于物联网，实现了对电气设备的互联共享和在线的状态监视。在电气工程中，利用装于变压器、开关柜上相应的传感器设备采集变压器、开关柜等电气设备的电压、电流、温度、局部放电等信息，并通过无线网络将信息发送到云平台。在高压开关柜内装备局部放电传感器，可以在 24h 连续监测高压开关柜内部绝缘状态变化，若发现异常放电信号，立即报警。

3.3 大数据技术的应用

大数据技术赋予了电气工程故障诊断出色的综合分析能力。将电气设备整个生命周期的数据收集起来，如过去故障数据、日常运行监测数据、维护数据等，进行大数据分析手段获取其背后蕴含的规律性。将海量的变压器的油温、负载率等数据通过相关性分析获取，探究设备故障与设备运行参数之间的潜在规律，以期对设备出现的故障进行趋势判断。大数据可实现基于运行数据的设备故障趋势分析，通过对设备运行数据的长期采集和研究得出，来判断电气设备性能衰减趋势，以期形成一个科学合理维护周期的判断依据，促使设备维修从传统的被动维修状态到主动维护的状态转变，提高电力系统可靠性、稳定性。

3.4 机器学习算法的应用

支持向量机算法基于寻找最佳分类超平面进行电气设备故障类型的分类，在进行电机故障诊断时，利用电机的振动信号、电流频谱等数据集作为特征向量输入 SVM 模型进行不同故障的正确分类。随机森林算法将决策树多个集合进行集成学习，提升不同电气工程的故障诊断精度和鲁棒性，能够处理维数高、非线性数据的随机森林算法适用于复杂故障场景，能够快速进行不同故障特征的提取，为电气工程的故障诊断提供快捷高效的诊断技术。

结语

本研究证实，智能化技术为电气工程故障诊断与处理提供了高效路径。人工智能、物联网等技术显著提升了故障诊断的精准度与效率，配套对策有效增强了系统可靠性。随着技术迭代，未来应进一步融合多学科技术，优化诊断模型，完善全生命周期管理体系，推动电气工程智能化水平持续提升，为电力系统稳定运行提供更强保障。

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.