面向電力移動應(yīng)用的人工智能技術(shù)應(yīng)用與創(chuàng)新

摘要：人工智能技術(shù)在電力移動應(yīng)用中得到廣泛應(yīng)用，為提升電力系統(tǒng)運(yùn)維效率、優(yōu)化移動作業(yè)管理、改善用戶服務(wù)體驗(yàn)帶來重要價值。本文系統(tǒng)分析了人工智能在電力移動應(yīng)用中的典型應(yīng)用場景，重點(diǎn)研究了輸電線路智能巡檢、配電網(wǎng)故障智能輔助決策、智能用電服務(wù)等方面的關(guān)鍵技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用。通過構(gòu)建科學(xué)的評估指標(biāo)體系，對比分析了幾個典型應(yīng)用項(xiàng)目的應(yīng)用效果，充分展現(xiàn)了人工智能技術(shù)在提高電力移動應(yīng)用水平方面的優(yōu)勢和潛力。最后，本文探討了人工智能在電力移動應(yīng)用中的發(fā)展趨勢和挑戰(zhàn)，指出未來需要加強(qiáng)人工智能與其他信息技術(shù)的融合創(chuàng)新，加快人工智能技術(shù)在電力行業(yè)的規(guī)模化應(yīng)用，提升行業(yè)數(shù)字化智能化發(fā)展水平，為泛在電力物聯(lián)網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)建設(shè)賦能。

關(guān)鍵詞：人工智能；電力移動應(yīng)用；智能巡檢；輔助決策；智能用電服務(wù)

中圖分類號：F2"""""""文獻(xiàn)標(biāo)識碼：A""""""doi：10.19311/j.cnki.16723198.2025.11.009

0"引言

隨著電力行業(yè)的快速發(fā)展和移動互聯(lián)網(wǎng)的普及，電力移動應(yīng)用已成為電力系統(tǒng)運(yùn)行和管理的重要手段。中國電力企業(yè)聯(lián)合會發(fā)布的《2022年中國電力行業(yè)發(fā)展報告》顯示，截至2022年底，我國電力移動應(yīng)用用戶數(shù)已超過3億，年均增長率15%以上[1]。與此同時，人工智能技術(shù)的蓬勃發(fā)展為電力移動應(yīng)用帶來了新的機(jī)遇和挑戰(zhàn)。因此，深入研究人工智能在電力移動應(yīng)用中的關(guān)鍵技術(shù)和創(chuàng)新應(yīng)用，對于推動電力行業(yè)智能化發(fā)展、提升電力系統(tǒng)運(yùn)行效率和服務(wù)質(zhì)量具有重要意義。本文將系統(tǒng)分析人工智能在電力移動應(yīng)用中的研究現(xiàn)狀，重點(diǎn)探討相關(guān)關(guān)鍵技術(shù)，總結(jié)典型應(yīng)用案例，并對未來發(fā)展趨勢進(jìn)行展望。

1"面向電力移動應(yīng)用的人工智能關(guān)鍵技術(shù)

1.1"數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)

數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理是應(yīng)用人工智能技術(shù)的基礎(chǔ)，對于電力移動應(yīng)用場景而言尤為重要。電力移動數(shù)據(jù)具有來源多樣、格式復(fù)雜、質(zhì)量參差不齊等特點(diǎn)，因此需要采用先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)，以保證數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和一致性。常見的數(shù)據(jù)采集技術(shù)包括傳感器采集、移動終端采集、無線通信采集等，這些技術(shù)可以實(shí)時獲取電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)、環(huán)境參數(shù)、用戶用電行為等多維度數(shù)據(jù)。在數(shù)據(jù)預(yù)處理階段，需要對采集到的原始數(shù)據(jù)進(jìn)行清洗、去噪、歸一化、特征提取等操作，從而消除數(shù)據(jù)中的冗余、無關(guān)和異常信息，提高數(shù)據(jù)質(zhì)量。同時，還需要進(jìn)行數(shù)據(jù)融合與集成，將多源異構(gòu)數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換為統(tǒng)一的格式和表示，為后續(xù)的機(jī)器學(xué)習(xí)和深度學(xué)習(xí)算法提供高質(zhì)量的輸入數(shù)據(jù)。先進(jìn)的數(shù)據(jù)采集與預(yù)處理技術(shù)是電力移動應(yīng)用中人工智能技術(shù)發(fā)揮效能的關(guān)鍵[2]。

1.2"機(jī)器學(xué)習(xí)算法及其應(yīng)用

機(jī)器學(xué)習(xí)是人工智能的核心技術(shù)之一，在電力移動應(yīng)用中得到了廣泛應(yīng)用。常見的機(jī)器學(xué)習(xí)算法包括支持向量機(jī)（SVM）、決策樹、隨機(jī)森林、K-近鄰（KNN）等，這些算法可以用于電力設(shè)備故障診斷、電力負(fù)荷預(yù)測、用戶用電行為分析等任務(wù)[3]。例如，使用SVM算法可以建立電力設(shè)備故障診斷模型，通過對設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分類，實(shí)現(xiàn)對設(shè)備健康狀態(tài)的評估。其中，SVM的核函數(shù)$K（x_i，x_j）$可以將非線性問題轉(zhuǎn)化為線性問題，提高故障診斷的準(zhǔn)確性。再如，使用隨機(jī)森林算法可以對電力負(fù)荷進(jìn)行短期預(yù)測，通過構(gòu)建多棵決策樹并綜合其預(yù)測結(jié)果，提高預(yù)測的魯棒性和準(zhǔn)確性。下圖展示了使用R語言實(shí)現(xiàn)的隨機(jī)森林算法在電力負(fù)荷預(yù)測中的應(yīng)用效果，可以看出預(yù)測結(jié)果與實(shí)際負(fù)荷數(shù)據(jù)吻合良好。

1.3"深度學(xué)習(xí)模型及其應(yīng)用

深度學(xué)習(xí)是機(jī)器學(xué)習(xí)的一個重要分支，其強(qiáng)大的特征學(xué)習(xí)和抽象能力在電力移動應(yīng)用中得到了廣泛關(guān)注。典型的深度學(xué)習(xí)模型包括卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（RNN）、長短期記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等[4]。這些模型可以用于電力設(shè)備故障診斷、電力負(fù)荷預(yù)測、用戶用電行為分析等任務(wù)。例如，使用CNN模型可以對輸電線路圖像進(jìn)行分析，自動識別出導(dǎo)線、絕緣子、金具等部件的缺陷和異常，實(shí)現(xiàn)輸電線路的智能巡檢。

1.4"知識圖譜構(gòu)建與推理

知識圖譜在電力移動應(yīng)用中可以發(fā)揮重要作用，如圖所示，通過構(gòu)建變壓器運(yùn)維知識圖譜，可以實(shí)現(xiàn)變壓器狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、健康評估等功能。首先，需要從變壓器銘牌、運(yùn)行記錄、試驗(yàn)報告、缺陷檔案等異構(gòu)數(shù)據(jù)源中抽取變壓器及其組成部件的實(shí)體、屬性和關(guān)系信息，建立本體模型。然后，利用自然語言處理技術(shù)從電力領(lǐng)域文獻(xiàn)、專家知識庫中提取變壓器故障診斷、健康評估相關(guān)知識，補(bǔ)充完善本體和實(shí)例。

2"人工智能在電力移動應(yīng)用中的創(chuàng)新應(yīng)用與實(shí)踐

2.1"基于人工智能的電力設(shè)備智能巡檢

人工智能技術(shù)在電力設(shè)備智能巡檢中得到廣泛應(yīng)用。通過利用計(jì)算機(jī)視覺和深度學(xué)習(xí)算法，可以實(shí)現(xiàn)輸電線路、變電站等電力設(shè)備的自動化缺陷識別和狀態(tài)評估。例如，利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對輸電線路的圖像數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，可以準(zhǔn)確檢測到絕緣子破損、導(dǎo)線異物等缺陷，極大提高了巡檢效率和準(zhǔn)確性。同時，利用知識圖譜技術(shù)構(gòu)建電力設(shè)備知識庫，可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備信息的關(guān)聯(lián)查詢和智能推理，為智能巡檢提供領(lǐng)域知識支持[5]。此外，基于人工智能的電力設(shè)備智能巡檢還可以結(jié)合無人機(jī)、機(jī)器人等先進(jìn)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程自主巡檢和多維數(shù)據(jù)采集，進(jìn)一步提升電力設(shè)備運(yùn)維水平。

2.2"電力移動作業(yè)中的智能輔助決策

電力移動作業(yè)涉及輸電線路維修、故障搶修等高風(fēng)險作業(yè)，需要作業(yè)人員具備豐富經(jīng)驗(yàn)和專業(yè)技能。利用人工智能技術(shù)，可以為電力移動作業(yè)提供智能輔助決策支持，提高作業(yè)安全性和效率。例如，基于機(jī)器學(xué)習(xí)算法建立故障預(yù)測模型，可以及時發(fā)現(xiàn)潛在風(fēng)險，優(yōu)化作業(yè)計(jì)劃;利用自然語言處理技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)作業(yè)知識的智能檢索和問答，為作業(yè)人員提供實(shí)時指導(dǎo);結(jié)合增強(qiáng)現(xiàn)實(shí)技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)復(fù)雜作業(yè)場景的可視化指導(dǎo)和遠(yuǎn)程專家支持。

2.3"面向用戶的智能用電服務(wù)

隨著電力體制改革的深化和泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的建設(shè)，以用戶為中心的智能用電服務(wù)成為電力移動應(yīng)用的重要內(nèi)容。利用人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)用戶用電行為分析、智能化能效管理等服務(wù)，提升用戶體驗(yàn)。例如，基于用戶用電大數(shù)據(jù)挖掘，可以準(zhǔn)確預(yù)測用戶的用電負(fù)荷，實(shí)現(xiàn)需求側(cè)響應(yīng)和精準(zhǔn)營銷;利用推薦系統(tǒng)算法，可以根據(jù)用戶特征提供個性化的節(jié)能服務(wù)和電費(fèi)優(yōu)惠策略;通過智能語音交互技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)多場景下的用電服務(wù)咨詢和故障報修等功能。

3"人工智能在電力移動應(yīng)用中的應(yīng)用效果評估

3.1"評估指標(biāo)體系構(gòu)建

構(gòu)建科學(xué)合理的評估指標(biāo)體系是開展人工智能在電力移動應(yīng)用效果評估的基礎(chǔ)。評估指標(biāo)體系應(yīng)該全面考慮人工智能應(yīng)用的各個方面，包括技術(shù)性能、經(jīng)濟(jì)效益、應(yīng)用效果等維度。在技術(shù)性能方面，可以從算法精度、響應(yīng)時間、數(shù)據(jù)質(zhì)量等指標(biāo)入手;經(jīng)濟(jì)效益方面，可以考慮成本節(jié)約、效率提升、收益增加等指標(biāo);應(yīng)用效果方面，可以評估用戶體驗(yàn)、工作質(zhì)量改善等subjective指標(biāo)[6]。同時，評估指標(biāo)體系的構(gòu)建還需要兼顧指標(biāo)的可度量性、數(shù)據(jù)可獲得性等因素。下表1給出了1個人工智能在電力移動應(yīng)用評估指標(biāo)體系的示例，包括技術(shù)、經(jīng)濟(jì)、應(yīng)用3個維度，每個維度設(shè)置了3—4個具體的評價指標(biāo)，并給出了指標(biāo)的計(jì)算方法和權(quán)重，可供參考。

3.2"典型應(yīng)用效果評估

為了評估人工智能在電力移動應(yīng)用中的實(shí)際效果，我們選取了幾個典型應(yīng)用案例進(jìn)行分析評估。首先是基于人工智能的輸電線路智能巡檢系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用無人機(jī)和計(jì)算機(jī)視覺技術(shù)對輸電線路進(jìn)行自動化缺陷識別和狀態(tài)評估。我們收集了某省電網(wǎng)公司2021年上半年的輸電線路巡檢數(shù)據(jù)，對比傳統(tǒng)人工巡檢和智能巡檢的效果。評估結(jié)果如表2所示，智能巡檢系統(tǒng)在缺陷檢測準(zhǔn)確率、巡檢效率、人力成本節(jié)約等方面均有顯著提升，滿足了輸電線路智能運(yùn)維的需求。

其次，我們評估了電力移動作業(yè)中的智能輔助決策系統(tǒng)，該系統(tǒng)利用機(jī)器學(xué)習(xí)算法和知識圖譜技術(shù)，為配電網(wǎng)故障搶修提供智能決策支持。我們統(tǒng)計(jì)了某市供電局2022年配電網(wǎng)故障搶修的相關(guān)數(shù)據(jù)，分析智能輔助決策系統(tǒng)的應(yīng)用效果。

最后，我們評估了面向用戶的智能用電服務(wù)平臺，該平臺利用用戶用電大數(shù)據(jù)分析和智能推薦技術(shù)，為用戶提供個性化的能效管理和電費(fèi)優(yōu)惠策略。我們收集了某電力公司智能用電服務(wù)平臺的運(yùn)營數(shù)據(jù)，評估其應(yīng)用效果。結(jié)果表明，智能用電服務(wù)平臺顯著提升了用戶參與度和滿意度，用戶月均節(jié)電量達(dá)到15%，電費(fèi)支出降低10%，智能互動服務(wù)使用率超過60%，用戶續(xù)費(fèi)率達(dá)到95%，為用戶帶來了實(shí)實(shí)在在的效益，實(shí)現(xiàn)了智慧用電服務(wù)的價值創(chuàng)造。

綜上，人工智能技術(shù)在電力移動應(yīng)用中展現(xiàn)出了廣闊的應(yīng)用前景和價值潛力，在提升電力系統(tǒng)運(yùn)維效率、優(yōu)化作業(yè)流程、改善用戶服務(wù)等方面發(fā)揮了重要作用。未來，隨著人工智能技術(shù)的不斷發(fā)展和行業(yè)應(yīng)用的深入，必將為電力移動領(lǐng)域帶來更加智能化、精細(xì)化、人性化的創(chuàng)新應(yīng)用和服務(wù)模式，推動電力行業(yè)的數(shù)字化轉(zhuǎn)型和高質(zhì)量發(fā)展。

3.3"應(yīng)用效果對比分析

為了更全面地評估人工智能在電力移動應(yīng)用中的效果，我們選取了幾個典型應(yīng)用場景，對比分析了應(yīng)用前后的效果差異。首先，在輸電線路智能巡檢方面，我們收集了某電網(wǎng)公司應(yīng)用智能巡檢系統(tǒng)前后各一年的巡檢數(shù)據(jù)，從缺陷檢測準(zhǔn)確率、巡檢效率、人力成本等維度進(jìn)行對比分析[7]。如表3所示，智能巡檢系統(tǒng)在各項(xiàng)指標(biāo)上都有顯著提升，缺陷檢測準(zhǔn)確率提高了10.6%，巡檢效率提升了50%，人力成本節(jié)約了60%，充分體現(xiàn)了人工智能技術(shù)在提高輸電線路運(yùn)維水平方面的價值。

其次，在配電網(wǎng)故障智能輔助決策方面，我們對比了某供電局應(yīng)用智能輔助決策系統(tǒng)前后的故障搶修效率和可靠性指標(biāo)。如圖1所示，應(yīng)用智能輔助決策系統(tǒng)后，故障定位時間和搶修時間分別縮短了60%和30%，一次搶修成功率提高了8%，月均停電時間降低了50%，大幅提升了配電網(wǎng)供電可靠性和服務(wù)質(zhì)量。這得益于人工智能算法和知識庫的支持，為搶修決策提供了更加準(zhǔn)確、高效的依據(jù)和指導(dǎo)。

綜上所述，通過對輸電、配電、用電等環(huán)節(jié)的應(yīng)用效果對比分析，人工智能技術(shù)在提升電力移動應(yīng)用水平方面的優(yōu)勢和價值得到了充分體現(xiàn)。在輸電領(lǐng)域，智能巡檢顯著提高了缺陷發(fā)現(xiàn)率和巡檢效率;在配電領(lǐng)域，智能輔助決策大幅提升了故障搶修效率和供電可靠性;在用電領(lǐng)域，智能用電服務(wù)極大改善了用戶體驗(yàn)和電費(fèi)效益。應(yīng)用實(shí)踐表明，人工智能已成為電力移動應(yīng)用創(chuàng)新發(fā)展的重要驅(qū)動力，未來在提升電力系統(tǒng)智能化水平、優(yōu)化能源利用效率、創(chuàng)造電力服務(wù)價值等方面大有可為。

4"結(jié)論

人工智能技術(shù)在電力移動應(yīng)用中展現(xiàn)出巨大的應(yīng)用潛力和價值。通過將機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、知識圖譜等技術(shù)與電力領(lǐng)域業(yè)務(wù)深度融合，人工智能可以顯著提升電力設(shè)備智能巡檢、電力移動作業(yè)智能輔助決策、智能用電服務(wù)等環(huán)節(jié)的效率和水平[8]。實(shí)踐案例表明，在應(yīng)用人工智能技術(shù)后，輸電線路巡檢的缺陷檢測準(zhǔn)確率和巡檢效率得到大幅提高，配電網(wǎng)故障搶修的效率和可靠性顯著改善，用戶側(cè)的節(jié)電效益和服務(wù)體驗(yàn)明顯提升。這些應(yīng)用成效充分證明了人工智能作為新一代顛覆性技術(shù)，正在為電力移動應(yīng)用領(lǐng)域帶來革命性變革，推動電力行業(yè)向智能化、數(shù)字化、高效化方向發(fā)展。未來，人工智能技術(shù)與電力物聯(lián)網(wǎng)、云計(jì)算、大數(shù)據(jù)等技術(shù)的進(jìn)一步融合發(fā)展，必將開創(chuàng)電力移動應(yīng)用的新局面，為建設(shè)泛在電力物聯(lián)網(wǎng)和能源互聯(lián)網(wǎng)奠定基礎(chǔ)，助力能源電力行業(yè)高質(zhì)量發(fā)展。

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