联合研究成果《基于AI智能算法的设备故障诊断技术分析》发表于《电力设备管理》

在电力设备运维领域，变压器作为电网的核心设备，其稳定运行直接关系到供电安全与系统可靠性。近年来，随着电网负荷的持续增长与设备老化问题的显现，传统依赖人工巡检与固定阈值判断的故障诊断模式已逐渐难以应对日益复杂的故障类型与快速响应的需求。我司在日常监测中发现，220kV主变压器频繁出现局部放电异常、油中溶解气体超标等问题，导致非计划停运次数显著上升，对电网安全构成潜在威胁。

面对这一挑战，我司与兄弟单位聚焦AI智能算法在设备故障诊断中的深度应用，开展了系统性的技术研究与实践探索。相关成果已形成学术论文《基于AI智能算法的设备故障诊断技术分析》，并于《电力设备管理》2025年12月下期正式发表。

本文以变压器为具体研究对象，系统分析了局部放电、油中气体异常、温度超限等典型故障表征，并重点阐述了基于多传感器融合的数据采集体系、时域与频域故障特征提取方法，以及涵盖IEC三比值法、支持向量机（SVM）与CNN-BiLSTM混合模型的智能诊断架构。通过详实的对比实验，研究验证了AI算法在提升诊断准确率、缩短故障定位时间、降低误诊率等方面的显著成效。实际应用数据显示，该方法使平均故障定位时间从4.5小时缩短至1小时，误诊率由31%降至5.8%，为变压器的预测性维护与寿命延长提供了可靠的技术路径。

此次论文的发表，不仅标志着我司与合作伙伴在电力设备智能运维领域的研究取得阶段性突破，也为行业推进数字化转型、构建高弹性电网提供了可借鉴的技术方案。未来，我们将持续深化AI与电力设备运维的融合创新，推动故障诊断技术向更精准、更高效、更自主的方向发展，助力能源系统安全稳定运行。

点击在 中国知网 查看。