基于人工智能的智能电力设备故障诊断与预防技术

摘要

针对传统人工巡检模式难以满足电力设备状态监测需求、故障诊断准确率低且效率不高等问题，本文系统阐述了基于人工智能的智能故障诊断与预防技术体系。首先，构建了基于深度神经网络的故障诊断模型，引入多源异构数据融合理论与决策边界优化方法，实现故障特征的自动学习与精准识别；其次，提出了电气信号异常检测、红外图像智能分析及机械振动信号特征识别等故障定位技术；最后，建立了基于时序预测的设备性能退化评估模型，结合故障概率分析与风险量化，形成预防性维护优化调度策略。结果表明，所提方法在变压器缺陷识别中的准确率达96.8%,发热缺陷识别准确率为97.2%,故障误报率与漏报率显著降低，设备剩余寿命预测精度提升，年均停电时间减少32%,维护成本降低18%,有效提高了电网运行的安全性与经济性。

关键词

人工智能 / 故障诊断 / 深度学习 / 预防性维护 / 多源数据融合