Building Technology Research

随着人工智能(AI)技术的迅猛发展,其在电力系统故障诊断领域的应用日益广泛。深度学习、强化学习等先进AI模型凭借强大的非线性建模能力和高精度预测性能,在提升故障识别效率与准确性方面展现出巨大潜力。然而,这些“黑箱”模型普遍缺乏可解释性(Explainability),导致其决策过程难以被人类专家理解与信任,严重制约了其在安全关键型电力系统中的实际部署。本文系统梳理了当前主流AI故障诊断方法的技术特点,深入剖析了可解释性缺失对电力系统运行带来的潜在风险,并从模型内在可解释性、事后解释方法以及人机协同机制三个维度,全面探讨了提升AI故障诊断可解释性的关键技术路径。在此基础上,结合典型应用场景,提出了一种融合图神经网络与注意力机制的可解释故障诊断框架。最后,本文对AI可解释性在电力系统中的未来发展方向进行了展望,强调构建“可信AI”体系对于实现智能电网安全、可靠、高效运行的重要意义。