变压器曾是电力系统中的被动元件。其设计用于升压或降压，在电网后台默默运转。如今，这一角色正在改变。

变压器正成为互联互通、数据丰富的资产。 传感器、分析技术和人工智能正将其转化为智能设备，能够实时监测自身状态、预测故障并辅助运营决策。这绝非边缘性升级，而是标志着电网中电力设备设计、运行和维护方式的根本性转变。

对于制造商和电力公司而言，问题已不再是人工智能是否会改变变压器运行模式，而是如何在创造价值的同时控制风险来应用它。 数据质量、与传统资产的集成、网络安全及员工能力等要素，与技术机遇并存。

本文探讨了人工智能如何影响变压器的设计、制造和运行，当前价值实现的领域，以及原始设备制造商和公用事业公司在规划电网现代化下一阶段时需要考虑的因素。

人工智能在变压器设计与制造中的应用

变压器设计传统上依赖于电磁理论、热行为和机械工程方面的深厚专业知识。人工智能并非取代这些知识，而是对其进行拓展。

数字孪生与虚拟原型

人工智能驱动的数字孪生技术使工程师能在变压器实际建造前，模拟其真实运行状态。负载曲线、温度循环、电压应力及谐波等参数均可在虚拟环境中建模。

机器学习算法能在短时间内运行数千种设计方案，揭示仅靠人工迭代难以发现的故障模式与性能权衡。由此实现开发周期缩短、研发成本降低，并使设计方案更精准契合特定电网需求。

绕组和铁芯的生成式设计

生成式设计工具运用人工智能，在预设约束条件下优化铁芯与绕组几何结构。工程师可设定温升、损耗、材料成本及尺寸等限制参数，系统随即提出兼顾这些相互制约因素的配置方案。

该方法特别适用于可再生能源并网及电力电子设备密集型场景——此类环境的负载模式与谐波特性有别于传统电网运行。制造商无需依赖标准设计，可更自信地开发定制化变压器。

制造质量与缺陷检测

在工厂车间，计算机视觉与深度学习正提升质量控制水平。人工智能系统通过分析核心组装、绕线对齐及绝缘工艺的图像，实时识别偏差。

出货前发现缺陷可减少现场故障、保修风险及返工。大规模应用后，这将提高良品率，并确保各生产线的产品质量更趋一致。

预测性维护与资产健康

变压器的维护策略长期以来基于固定检修周期和保守的更换时间表。尽管这种方法行之有效，但往往导致对健康资产进行不必要的维护，同时对劣化资产在故障发生前预警不足。

人工智能支持从基于时间的维护转向基于状态的维护。

早期故障检测

现代变压器通过溶解气体分析、局部放电监测、温度传感器、分接开关操作及油质测量等途径持续生成数据。人工智能模型通过分析这些数据，识别故障发生前的规律模式。

与传统的基于规则的解读方法不同，机器学习能够识别复杂的指标组合并提供更早的预警。在许多情况下，问题能在达到常规阈值前数周或数月就被发现。

图1：AI模型性能：早期故障检测时间线
来源：基于行业部署数据的PTR分析 

剩余使用寿命估计

剩余使用寿命评估是资产管理领域最具价值的人工智能应用之一。通过追踪绝缘层、湿度及机械状态的劣化趋势，模型可预测何时需要干预。

这有助于制定更明智的资本规划，减少紧急更换需求，并为老旧设备群体的维护预算分配提供优先级依据。

对成本和可靠性的影响

该领域的部署案例表明，预测性维护能显著减少非计划停机并降低维护成本。对于更换周期长的价值型电力变压器，避免单次故障即可证明投资的合理性。

除成本效益外，增强的资产健康监测能力还能在用电高峰和极端天气事件期间提升电网可靠性。

图2：人工智能驱动的预测性维护成本影响分析
来源：行业研究与PTR分析 

运营效率与动态管理

变压器正面临日益多变的运行环境。电气化进程、分布式发电以及不断变化的负荷模式，对那些原本为稳定可预测运行而设计的设备提出了全新要求。

动态负载与热额定值

人工智能模型将实时负载数据与环境输入（如环境温度和冷却条件）相结合，计算出动态热额定值。这使得变压器在条件允许时能够安全地超出铭牌额定值运行。

对于公用事业公司而言，这在高峰需求期间提供了额外的灵活性，而无需立即投资新建基础设施。

损失减少与网络优化

在大型配电网络中，人工智能可协调负荷分配、分接开关设置及开关操作以最大限度降低损耗。尽管单台设备损耗看似微小，但数千台变压器的累积影响却极为显著。

降低损耗不仅能减少运营成本，更能通过提升能源效率助力实现脱碳目标。

可再生能源并网管理

太阳能、风能及储能系统引入的双向功率流动与电压波动性，增加了变压器运行的复杂性。人工智能系统可协助预测发电输出、管理电压调节并支持无功功率控制。

这使得在维持电网稳定的同时，能够实现更高比例的可再生能源接入。

人工智能部署中的风险管理

人工智能带来的益处伴随着新的风险，必须审慎应对。

网络安全与关键基础设施

联网变压器扩大了电网的攻击面。传感器、通信网络和云分析平台均需受到保护。

有效策略包括网络分段、加密数据传输、访问控制及持续监控。人工智能本身也可用于检测可能预示网络安全事件的异常行为。

数据质量与模型置信度

人工智能输出的可靠性取决于其背后的数据质量。不准确的传感器、不完整的历史记录或不一致的数据格式都会削弱模型性能。

完善的数据治理、定期的实物检查验证以及持续的模型再训练至关重要，尤其对于安全关键型决策而言。

与传统资产的集成

当今许多仍在运行的变压器已安装数十年之久。改造传感器和连接系统可能既复杂又昂贵。

大多数机构采取分阶段策略，优先关注关键资产，并承认短期内实现全网数字化可能并不现实。

技能与组织准备度

人工智能的部署需要超越传统电气工程的能力。数据分析、软件集成和模型解释现已成为资产管理的重要组成部分。

融合领域专长与数字技能的跨职能团队，是将人工智能工具转化为运营价值的关键所在。

图3：变压器运行的人工智能实施路线图 
来源：PTR公司 

面向原始设备制造商和公用事业公司的实用路线图

1. 识别高价值用例从故障风险、成本或容量限制最高的资产和应用程序开始。

2. 构建可靠的数据基础投资于传感器、安全数据传输和一致的数据管理实践。

3. 开展重点试点项目明确定义成功指标，并在不同季节和运行条件下验证性能表现。

4. 分阶段实施按关键程度优先配置资产，并将人工智能洞察融入现有运营系统。

5. 培养技能与建立合作伙伴关系将内部能力建设与外部技术及研究合作相结合。

6. 致力于持续改进将人工智能视为一项持续推进的计划，而非一次性部署。

从设备到智能基础设施

人工智能正在改变变压器的角色定位。曾经被动参与电网运行的元件，如今正转变为主动参与者——能够报告自身状态、辅助规划决策并响应动态变化。

对原始设备制造商而言，这种转变催生了以智能产品和数字服务为核心的新商业模式。对电力公司来说，这为提升现有资产价值、增强系统可靠性与韧性提供了新途径。

挑战确实存在，但通过价值链各环节的严谨执行与协作，这些挑战完全可控。随着电气化进程加速，智能化正成为基础设施的内在组成部分。

未来的变压器不仅更智能，其设计、制造与运行都将面向数据与决策密不可分的电网环境。

关于作者

拉比娅·沙姆西

高级内容营销经理
PTR公司

拉比娅负责领导电力电网、能源及电动出行市场的内容战略，为全球客户的长期定位与增长提供支持。

阿萨德·塔里克

项目经理
PTR公司

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PTR公司是电力电网与新能源领域的战略增长伙伴，为电气基础设施、可再生能源及电动出行领域的制造商和技术供应商提供支持。