电力质检员如何掌握AI技术应对行业智能转型？

作为一名在电力行业深耕多年的“老电力”，我深切感受到，以人工智能为代表的技术浪潮，正在重塑电力系统的每一个环节。对于电力质检员而言，“智能转型”已不是一道选择题，而是一道关乎职业未来的必答题。那么，该如何破题？我认为关键在于主动拥抱、精准学习、深度参与。

一、 认清形势：政策与行业数据指明转型方向

我们必须理解这场转型的顶层设计和市场驱动力。国家层面已明确方向，近期国家发展改革委、国家能源局印发的《关于推进“人工智能+”能源高质量发展的实施意见》强调，要将人工智能深度融入电网业务，推动向“动态感知—智能分析—辅助决策—实时反馈”的智能运行系统转变。这标志着“人工智能+电力”已成为构建新型电力系统的重要抓手。

从数据上看，转型的紧迫性更为直观。截至2025年6月底，仅国家电网经营区的新能源总装机就已达13.4亿千瓦，占电源总装机的46.9%。高比例、强随机性的新能源接入，使得电网的稳定运行和电能质量管理面临前所未有的复杂性。传统的、依赖人工经验和定期巡检的质检模式，在应对海量设备状态数据、实时故障诊断和预测性维护需求时，已显乏力。人工智能，正是应对这些新挑战的核心手段。

二、 明确战场：AI在电力质检中的核心应用场景

掌握AI技术，首先要明白它能帮你解决哪些实际问题。质检员的工作将不再局限于“看仪表、记数据”，而是向“管系统、析风险、做决策”升级。

1.智能诊断与预警：这是AI赋能最直接的领域。例如，在电能质量分析中，利用人工神经网络对电流电压采样信号进行分析，可以有效识别谐波成分，甚至能在噪声干扰下完成精准诊断。对于设备故障，AI算法可以综合振动、温度、声音、图像（如红外热成像）等多源传感器数据，实现故障的早期预警和精准定位。有行业方案已通过“高清摄像头+声/振/温传感器+AI视频分析”构建智能巡检数字基座，实现设备健康评分和故障自诊断。

2.数据驱动的决策支持：AI能处理质检过程中产生的海量结构化与非结构化数据。例如，基于专家系统规则库构建的无功电压控制装置，能像经验丰富的调度员一样，根据实时运行数据自动作出合理的电压调节决策。未来，质检员可能需要与类似“DeepSeek”这样的大模型协作，快速解读技术标准、自动生成巡检报告或缺陷分析文档，国网信通产业集团等企业已在探索此类应用。

3.远程与自动化质检：通过物联网和AI视觉技术，实现对变电站、线路等关键设备的远程实时监测和自动识别（如仪表读数识别、设备外观异常识别），将质检员从大量重复性、高危现场工作中解放出来，聚焦于更复杂的分析判断和策略制定。

三、 修炼内功：质检员需要掌握的核心AI技能栈

面对这些应用，电力质检员该如何着手学习？我认为可以分三步走：

1.观念转变与基础认知（“道”的层面）：首先要破除“AI很遥远、很难学”的迷思。现在的大模型工具已经非常“接地气”，其核心使用逻辑是“身份+任务+要求”的精准描述。你需要把自己从重复劳动的执行者，定位为人机协作的管理者、复杂情况的决策者。

2.关键技术领域了解（“法”的层面）：不需要成为算法专家，但必须理解关键技术的原理和适用场景。重点了解：

机器学习/深度学习：用于设备状态预测、故障分类、图像识别。

计算机视觉：用于仪表自动读数、设备外观缺陷（如锈蚀、破损）检测、安全行为识别。

数据分析与处理：这是基础。需要熟悉如何利用工具进行数据清洗、特征提取和初步分析。

相关的标准与参数：关注并学习IEC、GB以及行业内部关于智能传感、状态监测、数据交互（如IEC 61850）等方面的新标准。例如，在参与智慧计量平台建设时，需确保AI应用符合法制性、公正性、精准性三大计量根本原则。

3.实践与融合能力（“术”的层面）：

工具使用：积极学习和使用企业部署的智能巡检系统、数据分析平台或AI辅助工具（如一些电力集团内部开发的“智慧办公”或专业大模型产品）。

问题定义能力：这是人类相对于AI的核心优势。能将模糊的现场问题（如“这台变压器声音不对”）转化为清晰的、可被AI处理的任务描述（如“分析过去一周变压器A相的振动频谱，识别是否存在特定频率的异常峰值”）。

跨界协作：主动与信息技术（IT）、运营技术（OT）部门的同事交流，共同推动质检流程的数字化改造和AI模型的应用落地。

四、 付诸行动：从今天开始的学习与参与路径

1.终身学习：制定学习计划，从在线课程、行业白皮书（如各类能源AI发展白皮书）、专业公众号文章开始，系统了解AI在能源电力领域的最新应用案例。

2.参与标准与规则制定：随着AI在质检中应用加深，必然会催生新的作业规范和技术标准。有经验的质检员应积极参与到这些标准和内部规程的讨论与制定中，确保技术的应用安全、可靠、合规。

3.从小处试点：在自身工作中寻找一个小的切入点，例如尝试用数据分析工具分析某类设备的故障历史数据，或利用AI工具辅助编写一份复杂的检测报告，在实践中积累经验。

电力质检员的智能转型，是一场围绕“数据”和“算法”的能力升维。它不会取代质检员，但会重新定义“优秀质检员”的标准：那些善于利用AI放大自身经验价值、专注于解决复杂性不确定性问题的质检员，将成为未来电力系统安全稳定运行的“智慧守门人”。转型之路，始于当下的一次搜索、一次尝试、一次跨部门的对话。