变压器曾经是电力系统中的一个被动组件。它设计用于升压或降压，在电网的后台默默运行。如今，这一角色正在发生变化。

变压器正逐渐成为互联且数据丰富的资产。 传感器、分析技术和人工智能正将其转变为智能设备，能够实时监测自身状态、预测故障并为运营决策提供支持。这绝非微不足道的升级，而是标志着整个电网中电力设备的设计、运行和维护方式正在发生转变。

对于制造商和公用事业公司而言，问题已不再是人工智能是否会改变变压器的运行方式，而是如何在控制风险的同时，通过采用人工智能创造价值。 数据质量、与现有资产的集成、网络安全以及员工能力，这些都与技术机遇并存。

本文探讨了人工智能如何影响变压器的设计、制造和运行，当前价值体现在哪些方面，以及原始设备制造商（OEM）和公用事业公司在规划电网现代化下一阶段时需要考虑哪些因素。

人工智能在变压器设计与制造中的应用

变压器设计历来依赖于电磁理论、热行为和机械工程方面的深厚专业知识。人工智能并不能取代这些知识，而是对其进行了拓展。

数字孪生与虚拟原型设计

借助人工智能的数字孪生技术，工程师可以在实际建造之前，就对变压器在真实运行条件下的行为进行模拟。负载曲线、温度循环、电压应力和谐波等均可通过虚拟环境进行建模。

机器学习算法可在短时间内运行数千种设计方案，从而揭示仅靠人工迭代难以发现的故障模式和性能权衡。其结果是缩短了开发周期，降低了研发成本，并使设计更能满足具体的电网要求。

磁芯和绕组的生成式设计

生成式设计工具运用人工智能，在既定约束条件下优化铁芯和绕组几何形状。工程师可以对温升、损耗、材料成本和尺寸设定限制。随后，系统会提出能在这些相互冲突的因素之间取得平衡的配置方案。

这种方法对于可再生能源并网和电力电子设备密集的环境尤为适用，因为这些环境中的负荷模式和谐波与传统电网运行情况不同。制造商无需依赖标准设计，而是能够更有信心地开发针对特定应用的变压器。

制造质量与缺陷检测

在生产车间，计算机视觉和深度学习技术正在提升质量控制水平。人工智能系统通过分析芯部组装、绕组对齐和绝缘工艺的图像，实时识别偏差。

在发货前发现缺陷，有助于减少现场故障、降低保修风险并减少返工。大规模应用后，这不仅能提高良率，还能确保各条生产线的产品质量更加稳定。

预测性维护与资产健康状况

变压器的维护策略长期以来一直基于固定的检修周期和保守的更换时间表。尽管这种方法行之有效，但往往导致对状态良好的设备进行不必要的维护，而对性能下降的设备在发生故障前却未能提供充分的预警。

人工智能支持将维护模式从基于时间的维护转变为基于状态的维护。

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、分接开关操作以及油质测量等手段持续生成数据。人工智能模型通过分析这些数据，识别出故障发生前的征兆。

与传统的基于规则的分析方法不同，机器学习能够识别指标之间的复杂组合，并更早地发出预警。在许多情况下，问题能在传统阈值被触发的数周甚至数月前就被发现。

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

剩余使用寿命估算

估算剩余使用寿命是资产管理者最实用的AI应用之一。通过追踪绝缘性能、湿度及机械状态的劣化趋势，模型可以预测何时需要进行干预。

这有助于制定更明智的资本规划，减少紧急更换的情况，并帮助对老旧车队的维护预算进行优先级排序。

对成本和可靠性的影响

该行业的各类应用案例表明，预测性维护能够显著减少计划外停机，并降低维护支出。对于更换周期长的高价值电力变压器而言，仅避免一次故障就足以证明这项投资的价值。

除了成本因素外，改进资产健康状况监测还能在用电高峰期和极端天气事件期间增强电网的可靠性。

图2：人工智能驱动的预测性维护成本影响分析
来源：行业研究及PTR分析 

运营效率与动态管理

变压器的工作环境正变得日益多变。电气化、分布式发电以及不断变化的负荷模式，给那些通常为稳定、可预测运行而设计的设备提出了新的要求。

动态载荷和热额定值

AI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，以计算动态热额定值。这使得变压器在条件允许的情况下，能够安全地超出铭牌额定值运行。

对于公用事业公司而言，这在用电高峰期间提供了额外的灵活性，且无需立即投资建设新基础设施。

损失控制与网络优化

在大型配电网络中，人工智能可协调负载、分接头设置和开关操作，从而最大限度地降低损耗。虽然单个变压器的损耗看似微小，但成千上万台变压器累积起来的损耗影响却十分显著。

降低损耗不仅能降低运营成本，还能通过提高能源效率助力实现脱碳目标。

可再生能源并网管理

太阳能、风能和储能系统带来的双向功率流动和电压波动，增加了变压器运行的复杂性。人工智能系统有助于预测发电量、管理电压调节并支持无功功率控制。

这使得在保持电网稳定性的同时，能够提高可再生能源的渗透率。

人工智能部署中的风险管理

人工智能带来的好处同时也伴随着新的风险，必须有针对性地加以应对。

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都需要得到保护。

有效的策略包括网络分段、加密数据传输、访问控制和持续监控。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

AI输出的可靠性完全取决于其背后的数据质量。不准确的传感器、不完整的历史数据或不一致的数据格式都会削弱模型的性能。

严格的数据治理、定期通过实物检查进行验证以及持续的重新训练至关重要，特别是在涉及安全关键决策时。

与现有资产的集成

目前投入使用的许多变压器都是几十年前安装的。加装传感器和连接设备可能既复杂又昂贵。

大多数组织采取分阶段实施的策略，首先关注关键资产，并承认在短期内实现整个机队的全面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一部分。

能够将领域专业知识与数字技能相结合的跨职能团队，是将人工智能工具转化为运营价值的关键。

图3：Transformer运算的人工智能实施路线图 
来源：PTR Inc. 

面向原始设备制造商和公用事业公司的实用路线图

1. 确定高价值的应用场景。首先从故障风险、成本或容量限制最大的资产和应用程序入手。

2. 构建可靠的数据基础：投资于传感器、安全的数据传输以及规范的数据管理实践。

3. 开展有针对性的试点项目，制定明确的成功指标，并在不同季节和运行条件下验证其表现。

4. 分阶段推进，根据关键性对资产进行优先级排序，并将人工智能洞察融入现有的运营系统。

5. 培养技能并建立合作伙伴关系，将内部能力建设与外部技术和研究合作相结合。

6. 致力于持续改进。将人工智能视为一项持续推进的项目，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。变压器从曾经的被动组件，正逐渐成为电网运行中的主动参与者，能够报告自身状态、辅助规划决策，并应对不断变化的运行条件。

对于原始设备制造商（OEM）而言，这一转变开辟了以智能产品和数字服务为核心的新商业模式。对于公用事业公司而言，这为从现有资产中挖掘更多价值提供了途径，同时还能提高可靠性与韧性。

挑战确实存在，但只要在整个价值链中保持严谨的执行力和协作，这些挑战都是可以应对的。随着电气化进程的加速，智能化正逐渐成为基础设施本身的一部分。

未来的变压器不仅更智能，其设计、制造和运行更是专为这样一个电网而打造——在这个电网中，数据与决策密不可分。

关于作者

拉比娅·沙姆西

高级内容营销经理
PTR 公司

拉比娅负责电力电网、能源和电动汽车市场的内容战略，为全球客户提供长期定位和增长支持。

阿萨德·塔里克

项目经理
PTR Inc.

关于 PTR 公司

PTR Inc. 是电力电网和新能源领域的战略增长合作伙伴，为电力基础设施、可再生能源和电动汽车领域的制造商及技术提供商提供支持。