【摘 要】文章在电力设备在运行过程中存在的故障隐蔽性强、预测困难、维修费用高等问题基础上，开展融合人工智能（Artificial Intelligence，AI）和数字孪生的设备故障预测与健康管理方法研究。AI技术的多源数据融合预测模型，可实现设备状态的精确辨识，数字孪生技术提供虚实映射和仿真分析功能，二者协同构建面向全生命周期的智能化健康管理体系。研究表明，该方法可有效提高故障预报精度和健康管理智能化水平，具有广泛的工程应用前景和研究价值。

【关键词】电力设备；AI；数字孪生；故障预测；健康管理

引言

随着电网规模持续增大，智能化程度不断提升，电力设备在保障电网安全稳定运行方面的作用愈发关键，而且，装备运行环境复杂多变，传统定期维修与事后维修手段难以满足高可靠、高效的运行需求，急需借助先进技术达成状态感知、故障预知、智能决策。AI在数据建模、模式识别等方面有着很强的功能，为电力设备故障预报提供了有效途径；数字孪生技术可以及时监测设备状态并可视化展现其演化过程，从而为健康维护提供支撑。因此，将AI技术和数字孪生技术融合起来，创建针对电力设备全生命时段的智能故障预估和健康经营系统，是电力设备运行守护范畴的主要发展趋向，有着重大的理论价值和实际意义。

一、电力设备健康管理与故障预测的理论基础

电力设备健康管理和故障预测是保证电力系统安全稳定运行的重要技术之一。装备在长期工作过程中，由于受到环境、载荷、制造工艺等因素的影响，性能会逐渐退化，出现潜在故障，准确识别和预测设备的运行状态是实现精细化运营的前提。本文采用多源数据采集与处理、故障机理分析与统计特征提取相结合的方式构建设备健康状态评价模型，实现设备故障的早期预警。基于物理机制的故障预测技术和基于数据驱动的故障预测技术相互补充，可以更好地对故障特征进行挖掘。本文提出了新的设备寿命预测方法，利用设备状态感知—健康决策闭环管理，极大地提高了系统的可靠性与经济效益，建立了智能化、精细化的电力设备维护管理系统。

二、AI在电力设备故障预测中的应用

（一）数据获取与融合技术

电力设备故障预测需要从众多信息中筛选并融合关键信息，如传感器检测、运行日志、环境参数、以前的维修记录等。要让这些数据完整又统一，需要保证数据随时更新而且准确无误，融合技术用时间同步、特征匹配和多种尺度的信息融合，提升了数据表达能力以及彼此之间的联系，有利于找出设备运行情况和故障变化的内部规律。本文针对统计、深度、语义这三种特征的融合手段，可以很好地将时、频、空三种信息融合起来，改进模型的辨别能力[1]，探讨数据预处理阶段的异常检测，消除噪音以及数据加强等关键环节，进一步改善训练数据的质量，为创建具有抵抗性的故障预测模型奠定牢固的基础。

（二）故障诊断与预测模型

预测模型集成了传统机器学习算法与先进的深度学习架构，是电力设备状态智能化识别和故障预警的关键所在。支持向量机、随机森林和梯度提升树等机器学习方法，适用于结构化、中小规模的数据，并具备良好的解释性和稳定性。而深度学习模型有着特征提取、非线性表达能力强的优点，可以明显改善对复杂时间序列数据的建模效果。近些年来涌现出的图神经网络等新技术，进一步支撑了对设备之间拓扑关系以及多维度依赖关系的建模工作。在模型设计过程中，注重物理机制知识的融合，从而提升预测的准确性和可靠性。本文采取多模型融合的方法，从多个角度对设备的健康状况展开全面分析，进而加强模型的泛化能力和抗干扰能力。在开展基于AI模型的电力设备故障诊断与预测的过程中，采用多源异构数据融合技术和时间卷积网络（Temporal Convolutional Network，TCN）实现对变压器故障的快速诊断[2]。

（三）模型训练与优化技术

有效的模型训练和优化技术对于提高故障预测模型的性能至关重要。训练主要包含特征选取、超参数调整、过拟合的防止，特征工程运用主成分分析、自编码器等降维技术，使数据表达更加紧凑，信息量最大化。