人工智能（AI）正在深刻改变变电运维专业的发展方向，推动其从传统人工操作向智能化、自动化、高效化的模式转型。以下是AI对变电运维领域的主要影响及具体应用场景：
一、智能巡检与设备运维的全面升级
1. 机器人替代人工巡检
    人形机器人、机器狗和轮式机器人等通过搭载AI算法的巡检机器人（如ARIS系列），可实现高压变电站、配电室等场景的自主巡检。例如，ARIS-HSR机器人能独立完成开关柜操作、红外测温、声纹识别等复杂任务，准确率达99.97%，显著减少人工参与并提升安全性。  
2. 无人机与多场景覆盖
    无人机结合高清摄像头和AI图像识别技术，可远程监测输电线路和设备状态，尤其在恶劣环境或高空作业中优势明显,可以检测到常规人员无法巡视到的部位。此外，轨道式机器人（如ARIS-TW）可适应室内外复杂环境，实现全天候监测。
 二、故障预测与诊断的精准化
1. 机器学习驱动的故障预测
    基于历史数据的监督学习模型，可预测设备故障类型和时间，提前制定维护计划。例如，无监督学习技术能对设备运行数据进行聚类分析，识别异常状态，降低非计划停机风险。  
2. 深度学习优化诊断效率
    卷积神经网络（CNN）用于图像识别，可快速定位设备缺陷；循环神经网络（RNN）分析时序数据（如负荷波动），辅助决策电网调度策略。

三、运维模式向无人化与集约化转型
1. 无人值守变电站的普及
     AI驱动的远程监控系统可实时分析设备状态、环境参数及安防信息，结合机器人自主操作（如开关柜带电作业），推动变电站向“少人化”甚至“无人化”发展。  
2. 集约化管理与成本控制
     AI技术通过数据整合与分析，优化人力资源配置，降低运维成本。例如，某电网公司通过AI故障预测模型，减少30%的非必要检修频次。
四、挑战与未来发展趋势
1. 技术瓶颈与数据治理
     数据质量（如噪声、缺失）直接影响模型性能，需强化数据清洗与标注流程。同时，算法需适应电力系统的实时性与高可靠性要求。  
2. 人员技能转型需求
     传统运维人员需掌握AI工具使用、数据分析等新技能，企业需建立培训体系以适应智能化转型。  
3. AI与电力系统的深度融合
    未来将加速AI与数字孪生、边缘计算等技术的结合，构建更智能的电网生态系统。例如，通过模拟仿真优化设备全生命周期管理，或利用边缘AI实现本地化实时决策。
五、总结
    AI不仅改变了变电运维的技术手段（如巡检机器人、智能诊断），更重构了行业的管理模式与价值链。随着国家电网等企业加大投资（2025年计划投资超6500亿元），AI在电力系统的应用将更加深入，推动变电运维向高效、安全、可持续的方向发展。然而，技术落地需兼顾数据治理、人才储备及跨领域协同，以实现从“辅助工具”到“核心驱动”的跨越。

来源：电力技术情报