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黄达光：变压器智能化重在机器学习

在电力行业中，变压器是一个至关重要的设备，它能够将高电压的电能转化为低电压供应给用户使用。而随着科技的不断创新，变压器也在不断地智能化。在此领域中，黄达光教授为我们带来了一些新的想法，他认为变压器智能化的重点在于机器学习。

什么是机器学习

机器学习是人工智能的一个分支，是利用计算机自主学习和适应算法来完成特定任务的能力。换句话说，机器学习是通过让计算机从数据中自主学习，从而让机器能够不断地提高自身性能并自主地去做判断。

为什么要将机器学习应用于变压器智能化

对于普通变压器，由于其较为简单，只需要在设备本身进行一些传感器和控制系统的安装，就可以实现一些基本的智能化考量。但是，对于高精度、高可靠的变压器，这些简单的监测手段是不足以满足现代电力系统对其控制的要求的。而既然机器学习具有深度学习和数据挖掘的能力，那么就可以收集变压器运行过程中产生的大数据，并且在这些数据中寻找规律性的数据特征。找到规律就可以在实际运营过程中对变压器的异常数据进行预测分析、检测和隔离，实现对系统稳定性和电力质量的可靠保障。

机器学习的应用场景

在变压器智能化的应用场景中，机器学习主要有两个方向：一是用于预测变压器在运行中的温度、湿度、电流等参数变量；二是用于预测变压器的性能退化情况，为运行管理提供参考。因为变压器在实际应用中，其可能会出现以往所未曾遇到的故障，因此，根据历史数据训练机器学习模型来进行预测，有利于及时的检测和隔离故障，从而有效的提高变压器的可靠性，降低运行成本。

机器学习在变压器智能化中的瓶颈

对于目前的机器学习方法，其需要许多样本数据和训练时间，这使得其在变压器智能化过程中受到一定的限制。而针对这个问题，可以通过增加数据量和使用更先进的算法来提高精度和实时性。比如采用深度学习算法，开发传感器网络，进一步收集变压器现场的细节数据，推动智慧电网建设。此外，还可以采用云端模式，将数据上传至云端，更好地维护算法并实现模型定制化服务。

结尾

在变压器智能化的发展进程中，机器学习已然成为一种重要的手段。相信在黄达光等领域专家的带领下，机器学习技术将会不断地推陈出新，为智慧电网的建设和电力行业的升级换代提供源源不断的动力。