人工智能（AI）正在深刻改變變電運維專業的發展方向，推動其從傳統人工操作向智能化、自動化、高效化的模式轉型。以下是AI對變電運維領域的主要影響及具體應用場景：
一、智能巡檢與設備運維的全面升級
1. 機器人替代人工巡檢
人形機器人、機器狗和輪式機器人等通過搭載AI算法的巡檢機器人（如ARIS系列），可實現高壓變電站、配電室等場景的自主巡檢。例如，ARIS-HSR機器人能獨立完成開關柜操作、紅外測溫、聲紋識別等復雜任務，準確率達99.97%，顯著減少人工參與并提升安全性。
2. 無人機與多場景覆蓋
無人機結合高清攝像頭和AI圖像識別技術，可遠程監測輸電線路和設備狀態，尤其在惡劣環境或高空作業中優勢明顯,可以檢測到常規人員無法巡視到的部位。此外，軌道式機器人（如ARIS-TW）可適應室內外復雜環境，實現全天候監測。
二、故障預測與診斷的精準化
1. 機器學習驅動的故障預測
基于歷史數據的監督學習模型，可預測設備故障類型和時間，提前制定維護計劃。例如，無監督學習技術能對設備運行數據進行聚類分析，識別異常狀態，降低非計劃停機風險。
2. 深度學習優化診斷效率
卷積神經網絡（CNN）用于圖像識別，可快速定位設備缺陷；循環神經網絡（RNN）分析時序數據（如負荷波動），輔助決策電網調度策略。
三、運維模式向無人化與集約化轉型
1. 無人值守變電站的普及
AI驅動的遠程監控系統可實時分析設備狀態、環境參數及安防信息，結合機器人自主操作（如開關柜帶電作業），推動變電站向“少人化”甚至“無人化”發展。
2. 集約化管理與成本控制
AI技術通過數據整合與分析，優化人力資源配置，降低運維成本。例如，某電網公司通過AI故障預測模型，減少30%的非必要檢修頻次。
四、挑戰與未來發展趨勢
1. 技術瓶頸與數據治理
數據質量（如噪聲、缺失）直接影響模型性能，需強化數據清洗與標注流程。同時，算法需適應電力系統的實時性與高可靠性要求。
2. 人員技能轉型需求
傳統運維人員需掌握AI工具使用、數據分析等新技能，企業需建立培訓體系以適應智能化轉型。
3. AI與電力系統的深度融合
未來將加速AI與數字孿生、邊緣計算等技術的結合，構建更智能的電網生態系統。例如，通過模擬仿真優化設備全生命周期管理，或利用邊緣AI實現本地化實時決策。
五、總結
AI不僅改變了變電運維的技術手段（如巡檢機器人、智能診斷），更重構了行業的管理模式與價值鏈。隨著國家電網等企業加大投資（2025年計劃投資超6500億元），AI在電力系統的應用將更加深入，推動變電運維向高效、安全、可持續的方向發展。然而，技術落地需兼顧數據治理、人才儲備及跨領域協同，以實現從“輔助工具”到“核心驅動”的跨越。
來源：電力技術情報 |
