摘要:近年来，我国电网建设不断发展，电网安全稳定运行也越来越受到重视。借助于智能检测系统自动化、智能化的故障检测与诊断手段，电力设备的故障点很快被锁定，不但缩减了检修的时间，还有效确保了电力设备运行的安全性，推动了电力设备服务水平的不断提升。本文就电力设备智能检测系统及其应用进行分析探讨。
关键词：电力设备;智能检测系统;研究;应用
中图分类号：TM76文献标识码：A
1智能检测系统的概念及基本结构
基于电力设备中智能检测系统的设计原理可知，其主要构造包括人机交互系统、控制系统、导航系统及传感系统四大部分，智能检测系统通过这四大结构的相互作用与配合，能有效帮助实现电力设备的检修、故障诊断，达到较好的电力运维效果。其中，智能检测系统可通过传感系统中的加速度感应器、红外感应器，自觉感知周围设备的运行状况，为电力设备操作者及时传达实时运行环境相关信息。控制系统，是智能检测系统实现设备故障信息采集、过滤与分析的重要系统，依靠控制系统，智能检测系统能在发现故障后及时提出针对性解决意见与方案。为在相对短的时间内识别出电力设备故障，智能检测系统的导航系统能提前规划好故障检测路程。人机交互系统主要是在机器人操作者发出指令后，通过交互系统的指令传达、转化、输出进行信息的反馈处理，以最终实现电力设备故障的分析与解决。
2基于智能检测系统的电力设备故障检测方式
2.1专家模块诊断
目前，对智能检测系统进行应用时，存在很多诊断方式，专家模块诊断是最为常见，且应用最为广泛的一种。在智能检测系统内部，安装了相应的专家计算机，其中含有大量电力设备故障信息数据，同时设置出特定的程序，在该程序的控制下，自动对电力设备信息进行采集，并通过与数据库内的信息对比，确定出设备是否出现故障，以及故障的引发原因与类型等，进而确定出合理的处理方案，使故障可以在第一时间得到解决［1］。对于专家模块来说，由很多子系统构成，如数据库子系统、人机交互子系统等，每个子系统具备不同的功能，正是在这些系统各个功能的配合下，才可完成故障的诊断。
2.2人工神经网络诊断
智能检测系统对电力设备故障诊断时，可以采用人工神经网络诊断，相对于其他诊断手段而言，该方式操作较为简单，运用更加灵活，可以有效对云数据进行分析，从而得到较为准确的诊断结果。同时，对于该诊断方式来说，不仅能够建立出更加精确的模型，而且还存在较高的识别功能，不论在何种工况下，均可有效将数据分类，并对其识别。近年来，在我国电力实业快速发展的过程中，逐渐加大了对该诊断方式的应用程度，在最短的时间内，准确确定出故障点，且诊断时，不论是电力系统内部情况，还是外界各种因素，均不会对故障诊断造成干扰，具有非常高的应用价值。
2.3模糊理论诊断
对于电力设备故障诊断来说，是一项系统化工程，其中涉及很多内容，如数据的采集、整理、分析，基于数据分析的决策制定等，整个流程当中，均具有非精确化的特点，正是这一特点的存在，可以在故障诊断时，应用模糊理论手段。一般来说，利用专家的经验，以故障特点为基础，结合故障的引发原因，构建出相关的模糊矩阵，并以此为基础，通过相应的逻辑关系的判断，最终确定出电力设备是否出现故障，或者是出现故障的类型［2］。在这一理论快速发展的今天，加之云数据的不断更新与完善，对变量表述产生了较大的影响，使得模拟矩阵更符合现代社会的需求，相关人员能够利用相应的技术手段，设计出专业的软件程序，制定出合理选择方案，从模糊程度强度的角度出发，确定出最佳的决策。
2.4遗传算法诊断
除上述几种方式之外，还可采用遗传算法诊断。对于遗传算法来说，主要是由概率学基础上而得出的，通过对生物进化概率的模仿，寻找出最优的答案。该方式具有很多优势，其中，最主要的优势为运算流程非常简单，不用处理数据库，只需要利用相应的函数方程，依次检索各个数据信息，进而寻找最佳的解决方案［3］。智能检测系统遗传算法应用时，可以在云空间内，自动检索相关数据，并从最优的层面着手，很容易判断出电力设备是否出现故障，特别是设备内出现多处故障，或者是发生误动的工况下，可以得到更加精确的结果，有利于电力设备故障的诊断。
3智能检测系统在电力故障诊断中的应用
3.1全方位检查设备，及时获知故障原因
智能检测系统可实现对电力设备运行状况，以及各个零部件、线路的全面检查，借助于全自动的扫描功能，将电力设备的各个部位运行状况在显示屏上进行展示，并通过语音播报系统让工作人员第一时间获取设备故障原因，快速给出故障应对方案。在电力设备的日常运行中，借助于智能检测系统检查功能，当智能检测系统检测到设备零件出现老化等现象，可发出警示声音，以此告诉工作人员设备故障的原因，及时进行故障处理。由于智能检测系统和计算机相互连接，可实现远程电力设备的故障诊断，不但可节约人力成本，还可凭借智能检测系统自动化、智能化的监测优势，提升电力设备故障诊断准确率，提升故障排除的效率。
3.2自动化扫描故障，正确诊断设备故障
对电力设备的扫描是智能检测系统对设备、机械详细信息的录入与检测，具体包括电力设备的使用年限、零件标准参数、适用条件等信息。智能检测系统通过自动化扫描设备信息，记录设备运行状况。智能检测系统对电力设备运行状况的扫描是全方位的，扫描覆盖的内容较为完善，且能够在较短时间内正确诊断出设备故障。利用智能检测系统的扫描功能，可帮助设备维护人员及时了解设备运行状况，并第一时间找到设备出现故障的位置，整个过程犹如我们日常使用手机扫描垃圾软件一般，诊断效率极高。因此，智能检测系统在电力设备故障诊断中，因为有了全自动、广覆盖的扫描功能，可快速定位和锁定设备故障位置，给工作人员节省了较大的巡检时间，为后续的维修工作提供了重要保障。
3.3利用红外热成像，尽快解决故障问题
借助于智能检测系统的红外热成像功能，可实现电力设备内部构造的可视化，并及时找准电力设备的故障位置。这种利用红外热成像技术诊断设备故障的方法主要借助于热红外敏感CCD对物体进行成像，进而以温度场的形式展现物体表面性状。若电力设备表现为升温现象时，智能检测系统可通过红外热成像，获取设备故障的图片，并找到设备故障发生点，将红外热成像图像存档，为后续提出故障解决方案提供参考。智能检测系统利用红外热成像功能检测并发现设备故障时，具体是通过语音播报系统告知工作人员，工作人员通过生成的图像内容，清晰抓取设备故障点相关信息，快速识别设备各部件存在的故障。同时，智能检测系统还会按照故障问题，及时为维修人员提出零件更换、维修等意见，维护人员也可根据图像、语音播报的内容高效处理故障问题。
结束语
近年来，随着我国社会的发展，电力系统规模不断扩大，使得电力设备出现各种故障的几率逐渐提升，因而采取更加有效的检测方案，智能检测系统是其中较为关键的一个环节。因此，对智能检测系统在电力设备故障诊断中的应用进行研究具有重要意义，为进一步提升电力设备故障检测诊断效率奠定良好基础。
参考文献
[1]张瑞强.人工智能技术在电力系统故障诊断中的运用分析[J].现代信息科技,2019(3):29-31.
[2]王致,马力,洪永健,等.基于电力巡检机器人巡视系统的设备故障诊断研究[J].自动化与仪器仪表,2019(1):68-71.
[3]冯宇立,薛天琛,卢俊琛.基于电力设备状态检修和运维一体化技术研究[J].低碳世界,2018(01):82-83.