随着电力系统规模不断扩大，复杂度持续提高，故障种类及其发生频率日益上升，传统故障诊断方法应用下，已难以满足现代电力系统快速、准确诊断的需求。基于人工智能的电力系统故障诊断与预测工作开展背景下，可有效提高电力系统稳定性，降低故障恢复时间，提升系统可靠性。
当前全球电力需求增长，电力系统经历着快速发展与现代化变革。然而，电力系统规模、复杂度不断增加，也带来了新挑战。近年来，人工智能技术迅速发展，在机器学习、深度学习等领域取得了显著进展，此类技术不仅能处理大规模数据，还能从中提取复杂非线性特征，为电力系统故障诊断提供新思路。
一、基于人工智能的电力系统故障诊断与预测价值
（一）有利于提升故障诊断准确性
人工智能可结合深度学习等技术手段，建立以海量电力系统数据为基础的诊断模型。一般而言，传统故障诊断依赖人工经验、规则，而人工智能则能学习历史数据，识别不同故障类型潜在模式，捕捉人类专家难以察觉的细微差异，提高故障诊断准确性。此外，电力系统运行中，往往会产生电压、电流、温度、设备状态等庞大的数据量巨大，结合人工智能技术，可高效处理此类数据，并运用数据分析技术等方式，生成准确的故障诊断结果。
（二）有利于优化资源配置
人工智能辅助下，工作人员能更好地分析历史数据、实时监测数据、预测模型等，提前识别潜在故障，做好各类预警工作，在精准预测后，电力公司可及时开展资源调度工作，避免故障发生时，出现较大规模的资源浪费现象，简而言之，在电力设备维护、检修方面，人工智能可较为准确地预测设备可能的故障时间，促使调度员在适当时间时，调配维修人员、设备，避免突发故障带来紧急调度问题，进而优化维护，促进资源调度、使用。
（三）有利于降低运营成本
电力系统故障时，通常需开展高成本维修替换工作以维持电力系统继续运行。传统维修方法依赖于定期检查，或临时响应突发故障，致使产生较为高昂的维修成本。而人工智能引入后，综合运用故障诊断与预测手段，可在设备出现问题前，做好预警、干预工作，以此避免故障所带来的高昂修复成本。工作人员在开展维护工作时，可综合分析设备健康状况，而非固定时间表开展工作，从而避免不必要的资源浪费。
二、基于人工智能的电力系统故障诊断与预测措施
（一）优化模型构建
传统电力系统故障诊断往往依赖于人工经验、规则推理，容易受到人为因素影响，且响应速度较慢。人工智能，尤其为机器学习、深度学习技术，能从大量历史数据中学习复杂模式，自动识别并快速判断故障类型与位置，提高故障诊断准确性与响应速度。因而，在人工智能故障诊断模型构建初期阶段，可将基于规则的推理、专家系统等传统电力系统故障诊断与人工智能算法结合，利用专家知识提升模型可靠性，减少纯AI模型可能存在的误诊问题。随后，将其运用于变电站中，帮助检测变压器、开关设备的异常等设备故障，及时预警，避免电力中断。
（二）增强数据多样化
人工智能有效性高度依赖于数据质量与数量。在电力系统中，获取足够历史数据训练非常关键，而一些系统可能由于设备老化、数据缺失或测量误差等问题，导致数据不完整或质量不高，从而影响人工智能模型准确性。此外，电力系统故障模式极为复杂，并且往往伴随着很大不确定性。人工智能需处理来自不同设备、系统的多源数据，这些数据存在多样性、不确定性，这给人工智能模型应用带来挑战，可能导致错误故障诊断、预测等事件发生。对此，在故障数据稀缺情况下，工作人员应借助专家经验、人工标注等手段，结合实际设备维护记录，逐步建立一个完善的故障数据集，采用数据增强技术，模拟不同类型故障情景，丰富训练数据集。随后在配电网中，便可运用更为完善的人工智能手段开展故障诊断工作，分析负荷、设备运行状态等，快速定位故障点，提升恢复速度。
（三）借助仿真测试提高故障诊断精准性
在电力系统中，由于数据集可能相对较小，人工智能模型可能会面临过拟合问题，即模型对训练数据依赖过强，导致在实际应用中表现不佳。因而在人工智能模型开发、优化过程中，相关人员可建立多样化故障模拟环境，开展仿真测试。模拟各电力系统故障场景，验证模型在不同情境下的性能，确保其在实际环境中的准确性、鲁棒性。以此更为准确地用于智能电网中，综合分析电网运行状态、负荷情况等，更精准诊断故障，做好智能调度工作。
综上所述，基于人工智能所开展应用的电力系统故障诊断与预测技术，为提升电力系统智能化水平、运行效率提供了重要支持。结合深度学习、机器学习等先进人工智能技术，电力系统可更快速、准确开展故障检测与预测工作，极大地提高系统可靠性与安全性。
