引言：新型电力系统的发展对输变电装备状态感知与诊断提出了更高要求。传统的状态感知与诊断方法难以适应日益复杂的输变电环境，亟需引入人工智能技术，实现全面、准确、实时的状态感知和智能化诊断。本文围绕输变电装备状态感知与诊断智能化这一主题，系统梳理了相关领域的关键技术，分析了面临的挑战和机遇，以期为输变电装备智能运维提供参考，推动智能电网的建设和发展。
1 输变电装备状态感知智能化关键技术
1.1 多源异构数据融合技术
输变电装备状态感知过程中，需要处理来自各种传感器、监测设备和历史数据库的多源异构数据。这些数据在时间尺度、空间分辨率和数据格式等方面存在显著差异，给数据融合带来了挑战。为了有效利用这些数据，需要研究多源异构数据的特征提取、数据对齐、冲突消解等关键技术。基于深度学习的多模态特征表示学习可以将不同模态的数据映射到一个共享的特征空间，实现数据的有效融合。同时，注意力机制能够自适应地关注不同数据源的重要特征，提高融合效果。此外，知识驱动的数据融合方法能够利用领域知识指导数据融合过程，提高融合结果的可解释性[1]。多源异构数据融合技术的研究，将为输变电装备状态感知提供更全面、准确的数据支撑。
1.2 基于深度学习的特征提取与健康状态评估
输变电装备健康状态评估是状态感知的核心任务之一。传统方法主要依赖人工特征设计和浅层机器学习模型，难以有效挖掘设备运行数据中蕴含的复杂模式。深度学习技术凭借其强大的特征学习能力，为健康状态评估提供了新的思路。卷积神经网络（CNN）能够自动学习输变电设备运行数据中的局部特征，捕捉设备状态的细微变化。长短期记忆网络（LSTM）则能够建模设备状态的时序演变规律，预测未来的健康趋势。图神经网络（GNN）能够挖掘设备拓扑结构中的关联模式，实现组合状态的整体评估。此外，迁移学习和对比学习等技术能够缓解标记数据不足的问题，提高模型的泛化能力。基于深度学习的特征提取与健康状态评估技术，将极大提升输变电装备状态感知的智能化水平。
1.3 自适应信号处理与噪声抑制技术
输变电装备状态感知过程中，监测信号往往受到各种噪声的干扰，如电磁干扰、机械振动等。这些噪声严重影响了信号质量，给状态感知带来了挑战。为了获取高质量的监测信号，需要研究自适应信号处理与噪声抑制技术。小波变换能够在时频域同时表征信号的局部特征，通过小波阈值去噪可以有效抑制高频噪声。经验模态分解（EMD）能够自适应地将非平稳信号分解为若干本征模函数（IMF），实现信号的自适应降噪。奇异值分解（SVD）能够从信号的奇异值谱中识别出噪声分量，通过截断奇异值实现降噪。此外，基于深度学习的降噪自编码器和生成对抗网络（GAN）能够学习噪声的分布特征，实现信号的深度去噪。自适应信号处理与噪声抑制技术的研究，将提高输变电装备状态感知的信噪比，为后续的特征提取和状态评估奠定基础[2]。
2 输变电装备诊断智能化关键技术
2.1 知识图谱与专家经验融合诊断
输变电装备故障诊断是一个复杂的过程，需要综合利用设备结构、运行原理、故障模式等多源异构知识。知识图谱技术为表示和融合这些知识提供了有力工具。通过本体构建和知识抽取，可以将输变电领域知识形式化为概念、实体、关系等知识要素，构建起设备、部件、故障、征兆等多个层面的知识图谱。基于知识图谱的语义推理和问答技术，可以实现故障诊断知识的自动推理和查询。同时，专家经验作为一种难以结构化的隐性知识，在故障诊断中发挥着关键作用。将专家经验融入知识图谱，可以显著提升诊断知识的全面性和准确性。案例推理技术能够根据历史故障案例库，寻找与当前故障相似的案例，利用专家诊断经验指导当前故障的诊断。知识图谱与专家经验融合诊断技术的研究，将知识驱动与数据驱动相结合，提供更加全面、准确、可解释的故障诊断支持。
2.2 深度强化学习与故障诊断决策
输变电装备故障诊断本质上是一个序贯决策过程，诊断人员需要根据设备当前状态和历史信息，自适应地选择检测项目和判断故障原因，以期在尽可能少的步骤内准确诊断出故障。深度强化学习技术为建模和优化这一过程提供了新的思路。通过将设备状态作为环境状态，将诊断动作作为智能体动作，将诊断的时效性和准确性作为奖励函数，可以构建一个故障诊断强化学习框架。智能体通过不断与环境交互，学习诊断策略，自适应地选择最优诊断动作序列。值得注意的是，由于故障样本稀缺且获取成本高，直接的环境交互学习往往难以实现。因此，需要研究基于仿真环境和转移学习的强化学习方法，通过构建高置信度的仿真诊断环境，利用仿真环境中学习到的诊断策略指导实际诊断决策。深度强化学习与故障诊断决策技术的研究，将诊断从基于规则的静态策略转变为基于环境感知的动态决策，提高故障诊断的智能化水平。
2.3 增量学习与在线诊断技术
输变电装备故障呈现出小批量、非平稳的特点，使得传统的离线批量学习诊断模型难以适应实际应用需求。增量学习技术为解决这一问题提供了新的思路。增量学习是一种持续学习范式，模型能够在保留已学知识的基础上，持续学习新到达的故障数据，不断扩充和更新诊断知识。基于记忆机制的增量学习方法，通过记忆单元保存历史故障样本，避免了灾难性遗忘问题。基于正则化策略的增量学习方法，通过对模型参数施加稀疏正则化，控制模型复杂度，提高增量学习的稳定性。在线诊断技术是增量学习在故障诊断领域的进一步延伸。通过边缘端的在线数据处理和特征提取，结合云端的增量学习模型，实现故障诊断模型的实时更新和边云协同。同时，主动学习策略能够自适应地选择最有价值的故障样本，引导有效地增量学习过程[3]。增量学习与在线诊断技术的研究，将静态的离线诊断模型转化为动态的在线诊断系统，实现诊断知识的持续进化。
结束语：本文系统探讨了新型电力系统场景下输变电装备状态感知与诊断智能化的关键技术，这些技术的研究与应用，将推动输变电装备运维从传统的事后被动修复向智能预测性维护转变。未来，还需进一步开展跨领域融合创新，如考虑财务、管理等多维度因素，构建全局优化的智能运维决策系统。同时，加强基础理论研究，突破人工智能技术在小样本、非平稳等复杂场景下的应用瓶颈，为智能电网的安全稳定运行提供坚实支撑。
参考文献：
[1]李明，王强，张伟.基于深度学习的输变电设备故障诊断方法研究[J].电力系统自动化，2022，46(8)：120-128.
[2]赵宁，刘畅，胡鹏.知识图谱与专家经验融合的变压器故障诊断技术[J].高电压技术，2023，49(3)：835-842.
[3]陈峰，吴娜，李伟.区块链技术在电力设备诊断结果可信存储中的应用探索[J].电力信息与通信技术，2021，19(6)：15-22.
