【摘 要】文章聚焦电力实验故障预警的核心需求，针对传统预警模式响应滞后、误报漏报率高的痛点，首先系统剖析电气类、机械类、环境诱发类三类故障的表现特征与诱发因素，再构建基于人工智能（Artificial Intelligence，AI）的全流程预警模型。模型通过数据采集校验、质量治理与标准化预处理、特征筛选优化、模型选型训练及部署验证的完整流程，融合卷积神经网络（Convolutional Neural Network，CNN）局部时空特征提取与长短期记忆（Long Short Term Memory，LSTM）时序依赖捕捉优势，实现了故障的精准识别与毫秒级预警。研究为电力实验提供了智能化预警解决方案，有效提升了实验安全性、数据可靠性与运维效率，满足了电力行业智能化转型的需求。

【关键词】AI技术；电力实验；故障预警；模型构建

引言

电力实验作为电力设备性能检测与安全评估的关键环节，直接影响电力系统稳定运行与设备可靠性。该环节场景复杂且易受多因素叠加干扰，故障隐蔽性强、传播迅速。传统人工巡检与固定阈值预警模式过度依赖经验，存在响应滞后、泛化能力弱等突出问题，已难以满足新能源、特高压设备实验的复杂需求。在电力行业加速向智能化、绿色化转型的背景下，AI技术在时序数据处理与异常识别上的独特优势，为突破传统技术桎梏提供了关键契机。本研究立足技术创新、工程实践与行业发展需求，构建AI故障预警模型，对降低故障损失、赋能行业高质量发展具有重要价值。

一、研究背景与意义

（一）研究背景

电力实验作为电力设备研发验证、性能检测与安全评估的核心环节，深刻影响着电力系统稳定运行与设备可靠性，其场景复杂且涉及多类核心设备，易受电压波动、环境干扰等多因素叠加影响，故障诱因隐蔽且传播迅速。传统故障预警模式依赖人工巡检与固定阈值判断，存在响应滞后、误报漏报率高、过度依赖经验等突出问题，难以应对实验过程中的动态故障风险。AI在时序数据处理、异常特征识别方面的独特优势，为电力实验故障预警提供了重要技术突破契机，满足了电力行业智能化转型的迫切需求。

（二）研究意义

1.技术意义

本研究的技术价值核心在于突破传统电力实验故障预警的技术桎梏，构建适配复杂场景的智能化技术体系。传统预警方法依赖固定阈值与人工经验，既难以捕捉故障的非线性、动态化特征，也无法高效处理电压、电流、温度等多源异构时序数据，最终导致特征提取效率低、泛化能力弱的现实困境。基于AI的预警模型能够充分发挥机器学习与深度学习的技术优势，通过CNN提取局部时空特征、LSTM捕捉时序依赖关系，实现故障特征的自动化、精准化提取。研究将直面电力实验早期故障特征微弱、多故障耦合的核心痛点，优化多模型融合策略，形成从数据预处理到特征提取、模型训练再到预警输出的完整技术流程。

2.工程实践意义

从工程应用视角，本研究构建的AI故障预警模型直击电力实验实际痛点，显著提升实验过程安全性与可控性，电力实验涵盖变压器、互感器、高压开关等核心设备。实验中绝缘击穿、机械卡涩等故障的发生不仅会造成实验中断，还可能引发设备损毁乃至人员安全事故，而基于AI的预警模型能够实时监测分析实验数据。在故障萌芽阶段捕捉异常信号，并通过毫秒级响应输出预警信息，为实验人员预留充足应急处置时间，从而从源头规避故障扩大风险。同时，该模型能大幅降低对资深技术人员经验的依赖，通过标准化预警决策流程减少人工巡检的主观性与漏判、误判概率，进而降低实验运维人力成本。

3.经济与行业意义

本研究取得的成果将产生显著的经济效益，并对电力行业高质量发展形成有效支撑。从经济层面分析，电力实验故障会引发设备维修、实验返工物料消耗及项目延期等多重直接与间接损失。以特高压设备实验为例，单台设备故障维修成本可达50万至80万元，且因返工导致的实验周期延误通常长达2至3周。本研究提出的智能预警机制可实现故障发生率降低30%以上，大幅节约运维成本，提升实验环节的投入产出比。从行业演进视角来看，当前电力行业正朝着智能化、绿色化方向快速转型，新能源设备与特高压等新兴领域的实验需求持续增长，传统预警方法已难以满足其复杂技术要求。