随着人工智能技术的日益成熟，在地铁供电系统中的应用领域也慢慢变得广泛，例如供电系统的优化布局、运行调度，以及电力巡检等。现以供电系统日常运行监测与故障诊断为例，就人工智能的运用展开分析。

  随着地铁电力系统结构的复杂化和电气设备的多样化，给电力巡检带来了较大的压力。以往以人工为主的地铁供电系统检查，除了具有效率低、浪费人力的弊端外，还存在检查不彻底的问题，一些内部的隐蔽故障，通过人工检查很难第一时间发现，容易发展成为更严重的故障。

  相比之下，采用人工智能技术进行地铁供电系统的日常巡检，将整个电力系统全部纳入计算机的监控范畴，自动获取每一台电力设备的运行参数，然后与数据库中存储的标准数据来进行比对。如果实际运行参数不在标准数据范畴之内，则进行故障报告。这样一来，工作人员就可以第一时间发现问题所在，进行针对性的处理。

  人工智能技术还可以对地铁供电系统内部的一些隐患问题进行查找，彻底杜绝供电系统运行中的安全隐患。

  由于地铁供电系统经常超负荷运行，随着使用年数的限制的增加，电力设备发生故障的概率也会持续不断的增加。特别是继电器、变压器、电容器等重要设备，若发生电力故障，将会导致地铁供电系统局部控制的失灵，对地铁运行安全也构成严重威胁。

  人工智能技术的运用，能轻松实现故障的精准诊断和应急处理，采用“AI+人工”的混合处理模式，将供电系统故障的危害后果降到最低。另外，人工智能中的记忆功能，还会自动对上次出现故障的设备、位置，进行特殊记忆，并将其列为日常巡检的“重点对象”，可以有很大成效避免故障的再次发生。

  现阶段的地铁供电系统中，主要是采用软件控制，而对于软件方面的故障，也能够最终靠人工智能做维修，对地铁供电系统的应急处理也有很好的帮助。

  在地铁供电系统自动化、智能化程度不断的提高的背景下，使用人工智能技术就成为提升供电系统管理效率的一种有效措施。现阶段常用的人工智能技术有专家决策、遗传算法、智能模糊等几种。在地铁供电系统的日常运行监测、故障检修与排除等方面，相比于以往的人工管理，体现出了较为显著的优越性。

  下一步，需要将AI、大数据分析等技术进行深度的融合，进一步提升地铁供电系统的管控水平，保证地铁运行安全。