王琳
银川供电公司 宁夏回族自治区银川市 750001
摘要：人工智能是现代信息技术发展的重要结晶，其依托于大数据技术理论而存在，同时，其内部所存在的学习程序需要以计算机语言与逻辑进行处理与分析。人工智能是现代科学技术的集大成者，其自身涵盖多个不同层次的领域，其应用过程既有系统性特征也有相互独立的工作单元。人工智能需要人为在指定机器内部设置对应的学习程序，通过对实际场景的反复模拟与演练，进而让特定机器拥有一定的人性逻辑思维与判断能力。本文将会与人工智能技术的相关分析为切入点，针对人工智能在变电站运维管理过程中的具体应用以及其未来发展趋势进行初步的研讨与分析，希望借此可对相关从业人员起到一定的借鉴价值。
关键词：人工智能，变电站运维管理，管理应用手段
引言：随着我国国家电网建设工作的不断延伸与完善，变电站管理工作让整个电网体系面临极大的现实压力，而人工智能的应用却可有效转变传统的工作思维与过程，并同步提供更为有效的管理机制与模式。从社会发展角度出发，人工智能的出现，是人类科学技术不断发展、人类管理过程不断优化的重要标志，而未来电网体系变电站运维管理过程，必将会迎来全面的人工智能时代。
1、人工智能相关技术的基本描述与分析
人工智能是现代科研人员对知识体系的深层次利用与开发，在人工智能体系中，传统大量人力劳动被机器所取代，人类所需要进行的逻辑判断交由机器完成，实际工作量与工作压力大幅度降低，工作场景内的实际效率与质量得到大幅度提升与改善。人工智能在其发展过程中，逐渐形成自身所独有的算法与模型，这些算法与传统的软件程序算法存在一定的差异性。在传统计算机软件程序中，算法仅有简单的逻辑判断与数据分析处理能力，而人工智能则是在传统基础上，发展形成更深层次的模型，并使其适用多种不同的领域。科研人员在模型的探索与发展过程中，可利用不同算法与模型所存在的特点及优势，对具体的工作场景进行优化。
大数据平台的建立为人工智能的出现与发展提供了最为有利的生存土壤，对于大数据的有效分析与处理，是人工智能所具备的最直接特征，更是人工智能实现问题处理与逻辑思维高速判断的基础。大数据平台可实现大量数据的汇总、归纳与分析，而人工智能则是将这些分析结果进行深层次开发与利用，进而让人们从传统复杂的工作场景中解放出来，可拥有更多的精力投入到产品开发与科技创新过程中。
2、人工智能在变电站运维管理过程中的具体实际应用
变电站是国家电网体系内部的重要核心与关键节点，其实际工作过程中所具备的特点以及对电能输送过程所产生的作用，更是得到众多电力工作者的重视与认可。变电站关系到不同分支电力输送过程的平稳与效率，其在实际工作过程中，可以将不同分支的电流与电压进行高速转换与调整，进而实现电力能源的平稳输送与传递。但是，随着我国电网系统的日益完善与发展，传统的变电站运维管理过程已经让众多电力工作者所诟病，日常工作愈发复杂繁重，常规的运维管理手段已经无法满足实际应用场景需求。人力管理模式更是无法及时有效的发现变电站系统中所存在的问题，也无法完成指定时间内的高速调整，工作质量日益下滑。在这一背景下，人们开始分析人工智能技术在变电站运维管理过程中作用与地位，并结合具体的工作场景，对人工智能平台进行前面开发与实践。
与传统人工运维管理方式相比，依托于人工智能技术的变电站运维管理平台，可实现相关数据的处理与分析，并依照具体的场景，完成对具体运维管理动作的调整。人工智能与变电站运维管理系统的结合，让传统人工监控模式得以彻底转变。在传统工作过程中，电力维护人员需要实时完成对大规模电力供应状况的监控与反馈调整，而在这一过程中，人工所需要耗费的时间较长，其灵活性很低，无法完成实时快速处理，各类突发性的不良状况可能会给部分电网分支造成极大的影响。人工智能的应用则是彻底扭转当前局面，在系统内部，可利用传感器完成对变电站各个环节的工作参数完成获取与检测，之后利用大数据平台，将全部数据进行处理与展现，最后在人工智能技术的支撑下，自动完成故障定位与初步调整，并可为运维人员的维修过程提供有效参考。
人工智能技术与传统技术相比，其核心优势在于可自动完成很多原本需要人力进行的监控与预警操作。变电站系统在实现人工智能运用过程中，通过编辑合理的程序逻辑，并将大量模拟数据输入到相关系统之中，进而完成机器自我学习过程。在这一背景与前提下，变电站人工智能管理系统可自动完成摄像头监控图像进行精准识别，各类可能会影响到变电站自身安全的危害，例如：火灾、人员操作失误等突发状况，均可完成自动收集与监控，进而完成对各类意外事故的快速预警与处理。
大量工程实践表明，变电站运维管理过程应用人工智能技术，可有效降低日常管理工作压力，并大幅度提高维护人员的响应速度，人工故障排除过程更为高效，实际工作人员的工作热情得到全面提升。
3、人工智能在变电运维管理过程中的未来发展方向
当前，随着我国国家电网建设标准的不断提升，人工智能技术在应用层面也与变电站的运维管理工作更加契合，实际工作人员与研发人员的紧密配合，更是让我国人工智能应用领域迈入全新台阶。但是综合对比技术自身的发展速度与当前变电运维管理过程的应用深度，当前人工智能技术与变电站日常运维管理工作仍然存在着一定的冲突，这种来自管理过程的不匹配，在一定程度上削弱人工智能技术所能起到的效应。提高人工智能技术在变电运维管理过程中的应用水平，需要在技术创新的基础上，不断强化在实际运维管理过程中的各类场景应用能力，提高实际工作效能与问题解决度。
人工智能技术的数据收集过程，依赖于各类数据集成元件，而这些数据集成元件在进行数据收集过程中，系统需要精准判断哪些数据表示变电站运行过程处于正常状态，哪些数据表明变电站的运行出现故障。当前，传感器实施监控体系中，其系统应用方法可分为三种，分别为专家系统、传统机器学习与深度学习，但是这三种方法均有着一定的局限性，对场景适配能力较差。同时，人工智能技术出现较晚，在变电站运维管理过程中应用时间不足，而实际的信息分析过程需要建立在海量数据的基础之上，人工智能需要对海量数据进行分析，进而完成相应的算法与模型的构造，但是，较短的应用时间导致系统内部所存在的数据较少，无法提供最为科学精准的数据分析结果，更无法对数据分析的效率提供保障。因此，人工智能技术需要在当前运维管理机制的前提下，不断提升系统自身与运维管理过程的紧密贴合性，并最大限度提升其应用过程，拓展其内部数据资源，为其建立完整数据模型提供有效基础。
当前的高清摄像头虽然可对环境与人员拥有一定的监控能力，也为人工智能的应用创造了良好的生存空间，但是，自然环境与实际场景均有着极大的复杂性，图形处理过程更需要精准模型与海量数据支撑。而人工智能想要完成对问题的自动辨别，需要时刻保持对不同应用环境的敏感度，时刻提高相关数据的处理能力与发展空间，因此，技术人员在应用人工智能变电站管理维护工作时，需要不断提升图像处理过程的程序效率与质量，提高摄像设备的精度与处理能力。另外，工程技术人员也需要为人工智能技术的应用提供必要的配套设施，相关部位在发生故障时，需要针对员工服装穿戴的规范性与安全性，并保持极大研究力度的决心与投入，最终完成实际检测工作。
结束语：综上所述，人工智能技术与变电站运维管理过程的融合，可充分提高变电站运维管理效率，并为能源系统的高效开发提供宝贵经验。当前，我国对人工智能技术的发展仍处于摸索阶段，相关单位与部门更是需要不断加大技术自身的应用深度，最终为实现变电站管理与人工智能技术的完美融合。
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