泛在电力物联网下智能传感与人工智能技术研究及应用——许继集团翟登辉会议报告摘要

引言

在能源革命与数字革命深度融合的背景下，泛在电力物联网作为新一代电力系统的重要支撑，正深刻改变着能源电力的生产、传输、消费与管理模式。本次报告基于许继集团有限公司翟登辉先生的相关研究与实践，聚焦于泛在电力物联网架构下的两大核心技术——智能传感与人工智能，探讨其研究进展、融合应用与未来展望。

一、 泛在电力物联网：内涵与核心需求

泛在电力物联网旨在通过现代信息通信技术，实现电力系统各环节万物互联、人机交互，形成具有全面感知、高效处理、灵活应用特征的智慧服务系统。其核心需求在于：

1. 全面精准感知：对电网设备状态、运行环境、用户负荷等海量多源数据进行实时、精准、可靠的采集。
2. 智能分析决策：对感知数据进行分析处理，实现态势感知、故障预警、优化调控等高级应用。
3. 高效协同服务：支撑源网荷储互动、综合能源服务、虚拟电厂等新型业务模式。

二、 智能传感技术：构建全域感知神经末梢

智能传感是泛在电力物联网感知层的基石。翟登辉团队的研究着重于提升传感技术的智能化、集成化与可靠性。

1. 新型传感原理与器件：研究适用于复杂电磁环境、高电压、大电流场景的新型传感技术（如光学传感、无线无源传感），开发微型化、低功耗、高精度的智能传感器。
2. 边缘智能感知：在传感器端或就近的采集单元集成轻量级AI芯片与算法，实现数据本地预处理、特征提取与初步诊断，降低数据传输压力，提升响应实时性。
3. 多传感器融合：综合利用电气量、非电气量（如温度、振动、图像、声学）等多维数据，通过融合算法提升状态评估的全面性与准确性。

三、 人工智能技术：赋能智慧分析与决策中枢

人工智能是处理泛在电力物联网海量数据、挖掘价值、实现智能应用的核心引擎。

1. 数据分析与诊断：

• 计算机视觉：应用于巡检机器人、无人机对设备外观、仪表读数、绝缘子状态的自动识别与缺陷检测。

• 自然语言处理：解析调度日志、巡检报告、客服工单等文本信息，辅助故障分析和知识挖掘。

1. 预测与优化：

• 深度学习与时间序列预测：用于负荷预测、新能源发电功率预测、设备剩余寿命预测。

• 强化学习与智能控制：用于电网自动电压控制、需求侧响应优化、分布式能源协同调度。

1. 知识图谱与推理：构建电力设备、网络拓扑、运行规则的知识图谱，支撑智能调度、故障快速定位与恢复决策。

四、 技术融合与典型物联网应用服务

智能传感与AI的深度融合，催生了丰富的物联网应用服务，赋能电网智能化升级。

1. 设备状态全景感知与预测性维护：通过部署智能传感器网络实时监测变压器、开关柜、电缆等关键设备状态，结合AI模型进行趋势分析与故障预警，变“定期检修”为“预测性维护”，大幅提升运维效率与供电可靠性。
2. 输电线路智能巡检与灾害防控：利用搭载高清摄像头、红外热像仪、激光雷达等智能传感设备的巡检无人机/机器人，结合AI图像识别技术，自动识别线路异物、金具缺陷、树障、山火隐患等，实现高效巡检与风险预警。
3. 配电网精益化管理与自愈控制：在配电网广泛部署智能终端（FTU、DTU等），感知线路负荷、故障电流等信息，结合AI算法实现故障区段快速精准定位、非故障区域恢复供电方案自动生成与执行，缩短停电时间。
4. 用户侧互动与综合能源服务：通过智能电表、智能插座、家庭能量路由器等感知用户用能数据，结合AI进行用户用能行为分析、能效诊断，并支持制定个性化节能方案、参与需求响应，促进用户侧灵活资源整合与高效利用。

五、 挑战与展望

尽管技术应用已取得显著成效，但仍面临挑战：传感器长期可靠性、海量异构数据质量、AI模型在复杂电网场景中的可解释性与安全性、跨域数据共享与隐私保护等。
未来展望包括：

1. 传感技术向更集成、更智能、更低成本发展，如自供能传感、片上系统集成。
2. AI技术向更高效、更可信、更通用演进，如小样本学习、联邦学习、因果推理在电力场景的深度应用。
3. “传感-通信-计算-控制”一体化协同，实现从感知到决策执行的闭环自主运行。
4. 构建开放共享的能源数字生态，推动技术标准统一，孵化更多跨界融合的创新应用服务。

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泛在电力物联网的建设是一个长期系统工程。以智能传感为“眼”和“触角”，以人工智能为“脑”和“中枢”，两者的深度融合与持续创新，是驱动电力系统向更加安全、高效、清洁、互动方向演进的关键力量。许继集团等企业在该领域的前沿研究与实践，正为构建新一代电力系统、服务能源转型战略奠定坚实的技术基础。