人工智能驱动的数据分析技术在电力变压器状态检修中的应用综述

状态检修为电力变压器的稳定运行与优质电力的正常供应提供了重要保障。随着智能电网建设的不断推进,包括状态监测、生产管理、运行调度、气象环境等在内的电力变压器运行状态相关信息已逐步呈现出体量大、种类多、增长快的典型大数据特征。因此,在电力大数据的时代背景下,开展结合人工智能技术的电力变压器状态数据综合挖掘与分析研究,对于进一步提升设备状态检修的全面性、高效性与准确性具有十分重要的意义。鉴于此,首先概述了面向数据分析的人工智能技术,涵盖专家系统、不确定性推理、机器学习及智能优化计算等研究内容;然后,结合电力变压器状态检修各阶段任务的智能化需求,论述了人工智能驱动的数据分析技术在数据清洗、文本挖掘、图像识别、状态评估、故障诊断、状态预测及检修决策优化等典型场景中的应用研究现状;最后,探讨了现阶段影响基于人工智能的数据分析技术在状态检修领域应用效果的关键问题,并对未来的主要研究方向进行了展望。

变压器状态评估技术现状研究

介绍了变压器状态评估技术的现状和最新进展,列举了目前现有的几种典型变压器状态评估方法,对每种评估方法的评估过程和优缺点进行了分析,指出了目前变压器状态评估技术存在的问题和困难,并提出了变压器状态评估技术的研究方向和发展趋势。分析表明,电力系统要实现状态检修这个长远目标,有效的状态评估手段是其中不可或缺的一部分。

飞机故障排除专家辅助系统的设计与开发

简要介绍了飞机故障排除的专家辅助系统设计与开发,该系统以飞机专家在维护飞机过程中所积累的经验知识为例,结合故障隔离手册的内容,通过建立数据库的形式,依据人工智能的理论,使其具有查询功能,自动优选排故方法以及对故障内容的添加、修改、删除功能。