近日，国网浙江电科院变压器专业协同人工智能与电力量子学科制实验室，将人工智能技术深度融入变压器管控业务，打造系列AI工具辅助开展装置有效性分析、关键状态量趋势预警和重点设备风险辨识工作。
油温计是变压器的体温计，在高温高负荷的夏季，准确测量油温是变压器稳定运行的重要保障。基于此，国网浙江电科院研发了基于AI的油温计有效性分析工具。通过2组油温计数据的显著性差异比较，并联动智巡图片开展装置有效性分析，试点验证发现40余组油温计远传数据异常，并反馈运维单位开展整改。
油色谱是变压器运行状态的主要特征参量，传统阈值分析受传感器检测精度的影响，对早期潜伏性缺陷的检出能力较弱。基于此，国网浙江电科院开发了基于专家经验的趋势预警智能体。该智能体可模拟专家的分析思维，捕捉特征气体的稳定增长、短期突增等变化趋势，有效提升油色谱“周分析”工作质效。
电科院系统梳理近10年变压器典型异常，形成面向燃爆、故障损坏、跳闸、影响运行和功能退化五类设备风险的内外部因素，开发适用于500千伏变压器的风险辨识专项智能体。以某地市公司500千伏变压器为试点对象，累计发现未安装伞裙的高压侧NGK套管和E级污秽区主变低压侧绝缘子4处风险，后续将结合天气情况开展设备动态预警。
下一步，该院将持续加强专业协同，深化大模型在变电设备领域的场景拓展与算法迭代优化，以数字化智能化手段助力设备健康管理。
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