FKC8000A空氣絕緣式母線槽為您解除一切后顧之憂

電力系統跟人工智能有很多結合方向，今天的主題是運檢方面的，重點關注設備，就是設備狀態監測，它首先是基于物聯網的智能感知過程，我們希望利用人工智能的技術，能從智能感知走向一個設備的健康管理，能發揮更大的價值和作用。

在電力系統里面，我們雖然發現設備的故障率不高，一旦發生一些故障，影響還是非常巨大的。

常見的電力系統的故障和檢測方法，我們根據相關的一些國家標準做了一些總結，包括帶電檢測、溫度、振動、油色譜等檢測方式，都會有一些不足和缺陷。以設備變壓器為例，單一的一種手段很難從整體上評估一個變壓器的健康狀態，也不能故障做一個很好的預警和評估。目前的設備監測和狀態評估主要還是面臨三大問題，一是更多的依賴人工專家的經驗，二是相對的各種傳感或者檢測的手段數據是很獨立的，沒有把它們匯總起來或者關聯起來，三是故障和缺陷無法主動預警預測。

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1)空氣型的母排和外殼結構簡單，特別是插接孔較多的情況下，因而價格便宜。空氣型母排的固定方式是采用絕緣襯墊來支撐，根據動穩定的要求設置相應的跨度尺寸和線間距離。所以它動穩定性能不及密集型母線槽。

2)由于母線間和母線與外殼間均存在著空氣介質，這對母排的散熱性能大為減少，因而降低了它的載流量。

3)國產的空氣型母線槽均將裸銅排配置了散熱縮套，這固然對加強絕緣和散熱均有好處.但同時也增加了造價。空氣型母線槽的外殼結構簡單，對多插孔的母線較為有利。

4)空氣型母線槽采用寬厚比大的母線，受到動穩定的限制，所以多為寬厚比小的母排，這樣它的發熱量大而散熱量小。限制了它的載流量。所以它用于小電流母排合適。用于大電流時，它的性價比將大大下降。

5)空氣型母線槽母排的連接結構簡單，制造工藝容易，安裝方便。空氣型母線槽母排的感抗大，其電壓損失大，適用于小電流近距離的線路。

人工智能針對上述設備檢測問題能夠產生一些幫助。比如針對更多的依賴人類專家經驗的問題，我們可以應用到一些智能認知的技術，具體包括人機雙向的學習，建立一些知識圖譜，把一些故障的記錄，包括技術標準形成整個的關聯知識體系。針對數據相對獨立問題，大數據挖掘技術，多模態數據的融合，多維度的感知等技術，可以打破數據孤島現象。

針對故障和缺陷以及潛在的故障沒有辦法預測的問題，現在比較流行的一個國內外的熱點技術，就是預測性維護，它其中涉及到的一些核心技術，包括AI+機理，數據跟知識的融合技術建立專家知識系統，輔助設備的故障預測和維護策略設計。這是針對我今天報告一個大的背景，我們在電力系統的關鍵設備現有的檢測存在什么問題，人工智能可以發揮什么樣的作用。

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