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人工智能的快速發展使得信息技術不斷顛覆傳統的行業模式，也給各個行業帶來了新的發展契機。電力系統高壓識別和安全防御是一個綜合性問題，涉及電網結構、自動控制、運行方式計劃、安全穩定控制、防止大面積停電等各個方面，是一個極其復雜的系統工程。傳統的電力高壓識別只有與人工智能深度融合，同時利用分析所得數據，升級電力高壓防御系統，才能切實降低災害發生的幾率，減少相當部分不必要的損失，更大程度保證了居民的用電安全。 電力系統安全穩定運行問題是一個關系到社會穩定和經濟發展的世界共性問題，歷來受到電力企業及各國政府的高度關注。電力系統包括眾多的電氣設備，由于材料或工藝存在瑕疵，操作人員誤操作，濕度和溫度等原因，電氣設備內部會留下潛伏性的缺陷。如將原有的缺陷設備投入電力系統運行，送電時極可能會發生事故。有些缺陷設備，雖然暫時不發生事故，但運行一段時間后，也可能會發生事故，甚至引起線路跳閘、設備損壞等嚴重后果，直接威脅到整個系統的供電安全。電力生產的實踐證明，對電氣設備進行高壓識別，是防患于未然，保證電力系統安全，經濟運行的重要措施。 面對當下情況，葛力娜表示：“研究能夠有效地降低大面積停電風險的技術手段，確保我國電力系統的安全穩定運行，是我國電力系統發展面臨的基礎性、關鍵性和迫切性問題。所以，如何借助人工智能技術來構建安全可靠的電力高壓識別系統并做好事故預防處理這一課題需要不斷深化研究。” 為此，眾多電力系統領域的專家和學者仍然在不遺余力地對電力高壓識別和安全防御問題持續開展深入的研究，力圖在理論上有所突破，在技術上有所創新。電力工程智能化研發專家葛力娜作為其中一員，她憑借自身扎實的專業知識和對前沿技術的深刻了解，嘗試把人工智能技術與電力高壓識別融合，并開展了“人工智能在電力領域的高壓識別和防御應用研究”課題。該課題主要設計把人工智能技術應用于電力高壓危險源識別，為保證高壓電力系統安全穩定運行、及時發現故障并采取穩定控制措施、防止大面積停電等提供了新思路和新想法。 葛力娜提供了一種基于人工智能的高壓電力設備故障診斷理念和方法，分別對高壓電力設備正常狀態和故障狀態的聲音樣本進行標注;對標注后的聲音樣本分別提取聲音樣本的特征向量;利用機器學習算法，對所提取的高壓電力設備聲音樣本的融合特征向量進行分類訓練，形成基于聲音信號的高壓電力設備故障狀態特征圖譜;根據故障特征圖譜，對高壓電力設備的工作狀態進行判斷，從而完成高壓電力設備故障診斷。該課題設計通過非接觸式聲音傳感器實時監測電力設備運行情況及故障判斷，可使得運檢人員能初步掌握各電力設備的基本情況，對于是否需要對電力設備進一步觀察、檢測提供了實時的、經濟的、可靠的信息來源。該課題構建堅強的電力系統綜合安全防御體系，為預防電力系統大停電事故的發生做好全面準備。 葛力娜所探討的“人工智能在電力領域的高壓識別和防御應用研究”這一課題所得出的結論和方法已對電力行業的智能化發展帶來巨大的幫助，并得到社會各界的高度評價。除這一知識產權成果外，葛力娜還把信息技術融合到混合線路故障區間定位以及變壓器工況驗證中去，自主研發了“基于物聯網的混合線路故障區間定位系統V1.0”和“基于聲紋識別的變壓器工況驗證系統V1.0”兩個原創性成果，這一系列的創新成果被廣泛應用于電力工程的各個細分領域，是該領域信息化、數據化的巨大推動力。據了解，基于葛力娜的成就突出，還被河北華群電氣有限公司邀請她以高級評審員的身份，參與“2019年度電力安裝行業技術成果評審工作”的活動，以提高企業在電力工程領域的專業發展。 在電力工程領域，安全是永恒的主題。因此，我們要充分利用信息、計算與控制領域的最新技術，通過優化電力高壓識別功能，配置最優的自動控制系統，合理安排運行方式，從而加強電力系統安全保障體系的防線，進一步完善電力系統穩定控制體系防線，保障我國特大規模電力系統的安全穩定運行。
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