電力故障可以毫無預警。荃灣中心變壓器引致五座大廈停電的事故中，商戶事前兩天已發現燈光閃爍、電力不穩，最終兩組變壓器於用電高峰期燒毀，千戶停電又停水。同類事故的常見成因包括設備老化、諧波污染及低負載檢測盲區。
AIPQAP 運用AI分析趨勢
現行法例要求的WR2檢測每五年在低負載下進行一次，無法反映真實運轉工況下的過熱、壓降及諧波應力。絕緣電阻、極性、接地故障環路阻抗等測試必須在斷電或極輕載下執行，這是安全要求，但也意味着WR2無法回答一個最關鍵的問題：一台變壓器在中午用量達致高峰、夏季高溫時，是否仍然安全？
AIPQAP（AI電力質量分析預測系統）正正填補這個缺口。系統持續監測功率因數、諧波、電壓及電流，運用AI分析趨勢，可提前數週發現絕緣老化與諧振風險。當功率因數持續下降而總諧波失真逐步上升，這是絕緣老化的典型信號。當功率因數過高（超過0.97）而諧波同時上升，則提示並聯諧振風險，這是IEEE 519原則下電力工程界公認的危險信號。AIPQAP的自動趨勢迴歸模型能夠捕捉這些變化，在故障發生前數天至數週發出預警。更關鍵的是，當系統顯示設備健康正常，管理人員就不用提前更換。傳統做法往往按年限更換設備，即使設備仍然健康，造成不必要的資本開支。
AIPQAP透過持續健康評分，讓管理人員清楚知道哪些設備仍然正常、哪些開始退化，從而避免一刀切式的提早更換，延長設備壽命，節省成本。
系統現已於醫院運行中
這套方案無需前期投資，只需每月支付低廉的運作費用，按節點或變電站規模計費。系統可快速部署，現有數據可於數週內完成模型校準並開始輸出預警，並能夠與現有數據採集平台對接整合。這AIPQAP系統現已於醫院運行中，持續監測關鍵電力設備的健康狀況，協助管理層預防供電中斷風險。
為什麼過去沒有人這樣做？因為預測電力故障需要同時懂得電力設備的物理特性和人工智能的數據分析，能夠將兩者結合的專家極為罕有。傳統方法沿用數十年，形成慣性，業界普遍接受其局限性而未有積極尋求突破。AIPQAP正是打破這種慣性的嘗試。
AIPQAP並非取代WR2，而是提供一層額外的、連續的、真實負載下的智能監察。對於高齡屋苑、醫院、數據中心、工業園區等對供電可靠性要求較高的場所，AIPQAP能有效降低突發停電風險，並將維護資源集中於真正需要處理的問題上。當系統告訴你設備健康正常，你就可以安心繼續使用，無需因為「夠期」而提早更換。這才是真正的智能維護。因此，希望透過此AI科技，為本地及外地的企業，實時偵測老化了的電力設備，提前預警並作出適時維修，確保正常運作。
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