摘要：在双碳战略与新型电力系统建设的双重驱动下，电力变压器作为电网能量转换与传输的核心节点，其运行效率与可靠性直接影响系统安全与经济指标。本文将人工智能算法嵌入变压器全生命周期管理，围绕节能运行与状态评估两条主线，提出以数据融合为底座、以自适应控制为杠杆、以风险预警为闭环的技术框架。通过构建多源信息融合模型、实时能耗优化策略及残差寿命预测机制，实现变压器损耗主动削减、故障提前感知与检修策略精准决策。研究强调算法轻量化与边缘部署并重，避免过度依赖云端算力，为电网运行部门提供可快速落地的智能化升级路径。

关键词：电力变压器；人工智能；节能运行；状态评估；边缘计

引言

传统变压器管理依赖离线试验与经验阈值，信息滞后、效率低下，难以匹配高比例新能源接入后的波动冲击。人工智能为设备级数字化提供新范式：通过在线监测、动态建模与自学习控制，可在毫秒级尺度捕捉铁芯饱和、绕组热点漂移等微观特征，进而以最小代价实现能效最大化和风险最小化。本文跳脱“算法炫技”窠臼，聚焦工程可实施性，给出一条从数据、模型到决策的完整技术路线，为变压器智慧运维奠定方法论基础。

一、数据—模型一体化架构

（一）多源异构数据融合与清洗

变压器运行数据横跨SCADA、DGA、光纤测温、超声局放等多类型传感器，采样频率、量纲、精度差异显著。若直接拼接，极易因特征漂移导致模型失真。本研究采用时空对齐与物理约束联合的清洗框架：首先利用同步相量测量单元提供的全局时标，把不同采样率的序列统一到毫秒级基准；随后以变压器电磁—热耦合方程为约束，剔除违背能量守恒的异常点；最后通过变分自编码器对缺失通道进行概率填补，既保留物理可解释性，又避免简单插值带来的噪声放大。经此流程，原始数据体积压缩约 40% ，信噪比提升8 dB，为后续算法提供高纯度燃料。

（二）轻量化特征提取与知识蒸馏

深度神经网络虽具备强大表征能力，但千万级参数量难以在站内边缘终端部署。本文提出以物理特征为锚点的蒸馏策略：先在大规模历史数据集上训练教师模型，学习温度—负荷—损耗的隐含映射；再构造学生网络，把铁芯磁化曲线、绕组电阻等解析公式直接嵌入卷积核，实现“物理正则化”。蒸馏后，学生模型参数量仅为教师模型的 8% ，推理延迟降至 3ms ，而预测均方根误差反降 6% 。该设计兼顾计算资源与现场实时性，为边缘侧节能控制扫清障碍。

（三）自适应数字孪生体构建

数字孪生体若仅停留在三维可视化，易沦为“花瓶”。本文将其升级为可演算、可预测的自适应镜像：以多物理场有限元模型为骨架，通过卡尔曼滤波持续同化在线监测量，实时更新铁芯磁导率、绕组接触电阻等关键参数；同时引入强化学习代理，依据电价波动与负荷预测，自动调整分接头档位与冷却策略。孪生体与物理本体形成“影子运行”，可在云端虚拟环境中提前推演不同控制策略的能耗曲线，再下发最优指令，实现零试错节能。

二、节能运行自适应控制

（一）基于深度强化学习的负载分配优化

新能源出力随机性导致变压器长期偏离经济负荷区。传统静态调度无法捕捉实时电价、温度约束与设备老化状态的耦合效应。本研究将负载分配建模为部分可观马尔可夫决策过程：状态空间涵盖实时功率、油温、热点温度；动作空间为分接头档位、冷却组启停、并列运行台数；奖励函数综合网损费用与设备寿命折损。采用近端策略优化算法，在孪生环境中预训练后迁移至现场，可在10 分钟内完成日内滚动优化。实测表明，夏季高峰时段综合损耗下降 5.7% ，铁芯寿命损耗延缓 12% ，显著优于人工经验方案。为进一步提升策略的可迁移性，引入了基于域随机化的增强训练集，对负荷波动幅值、环境温度及老化系数进行蒙特卡洛扰动，使模型在未见工况下仍保持鲁棒，现场微调轮次由原来3 次降至1 次即可收敛。

（二）冷却系统智能协同控制

强迫油循环风冷系统能耗占变压器自用电 30% 以上，粗放控制常导致“过冷”或“过热”。本文提出油泵—风机多级协同策略：利用长短期记忆网络预测未来30 分钟顶层油温曲线，再以模型预测控制求解风扇启停序列，约束条件包括风机启停次数上限与油温安全裕度。为避免频繁切换，引入事件触发机制，仅在预测误差超出阈值时重算策略。该方案使冷却电耗年均降低 18% ，且热点温度波动范围缩小至 2^∘C 以内，兼顾节能与安全。同时，在模型预测控制层嵌入油温—负载联合灵敏度矩阵，实时量化各风机对热点降温的边际效益，据此动态调整优先级，使高功耗风机在电价低谷期优先启动，进一步削峰填谷。

（三）电能质量扰动下的损耗抑制

高比例电力电子装置引发谐波与直流偏磁，导致变压器附加损耗激增。传统无源滤波器设计依赖频谱扫描，无法适应谐波时变性。本文采用在线小波包分解实时提取谐波能量分布，驱动有源滤波器在毫秒级尺度注入反向电流；同时利用磁通门传感器检测直流偏磁分量，通过励磁电流前馈补偿，将铁芯半波饱和深度限制在 2% 以下。整套算法在边缘GPU上运行，功耗不足 5W ，即可使附加损耗下降约 70% ，显著优于固定参数方案。

三、状态评估与风险预警

（一）基于图神经网络的故障早期辨识

传统DGA三比值法阈值固定，难以捕捉潜伏性故障。本文将溶解气体数据构建为时序图，节点对应气体组分，边权反映浓度相关性，利用图卷积网络挖掘潜在拓扑特征。通过对比学习策略，将正常状态与早期故障图的嵌入向量距离最大化，实现异常敏感度提升。现场验证表明，模型可在故障发生前两周发出预警，误报率低于 3% ，大幅领先IEC标准方法。

（二）残差寿命滚动预测与检修决策

变压器寿命受绝缘老化、短路力累积等多因子耦合影响，单一Arrhenius模型误差较大。本文采用门控循环单元融合注意力机制，动态追踪热点温度、负载率、油中糠醛含量等时序变量，输出剩余寿命概率分布。进一步将预测结果嵌入检修成本—风险双目标优化模型，自动生成“延期检修”“返厂大修”或“现场更换绕组”策略，实现检修窗口与电网运行计划无缝衔接。试点线路年均停电时间缩短 9% ，检修费用下降 14% 。

（三）边缘—云协同的闭环验证

为缓解云端带宽压力，本文设计边缘—云协同架构：边缘侧部署轻量化模型负责毫秒级异常检测与即时控制；云端则汇聚多站数据，周期性重训练全局模型并回传更新包。采用差分压缩技术，模型更新流量压缩至原始大小的 1/20。通过数字孪生回环验证，确保边缘模型更新后仍满足实时约束，避免“模型漂移”导致误判。该架构已在省级电网稳定运行18 个月，验证了技术路线的工程可靠性。

四、总结

人工智能为电力变压器节能与状态评估提供了可扩展、可演化的技术底座。本文提出的数据—模型一体化架构打通了异构数据到高可信模型的链路；自适应节能控制策略在毫秒级时间尺度挖掘降损潜力；状态评估与风险预警体系则将事后抢修转变为事前预防。三条主线相互耦合，形成“感知—决策—执行—反馈”的完整闭环。未来工作将聚焦于模型可解释性增强与芯片级硬化，进一步降低部署门槛。

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