在近日舉行的能源互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)前沿會議上，許繼集團專家翟登輝就“泛在電力物聯(lián)網(wǎng)下智能傳感與人工智能技術(shù)研究及應(yīng)用開發(fā)”作了專題報告，系統(tǒng)闡述了在該領(lǐng)域的技術(shù)突破、核心架構(gòu)與落地實踐，為電力行業(yè)的數(shù)字化、智能化轉(zhuǎn)型提供了清晰的路徑與前瞻性視角。
報告開篇明義，指出泛在電力物聯(lián)網(wǎng)作為新一代電力系統(tǒng)的重要支撐，其核心在于實現(xiàn)電力生產(chǎn)、傳輸、消費各環(huán)節(jié)信息的全面感知、深度互聯(lián)與智能處理。而智能傳感技術(shù)與人工智能的深度融合，正是實現(xiàn)這一目標(biāo)的關(guān)鍵引擎。
一、 智能傳感技術(shù)：構(gòu)建電力系統(tǒng)的“神經(jīng)末梢”
翟登輝強調(diào)，高精度、高可靠、低功耗的智能傳感器是泛在電力物聯(lián)網(wǎng)的感知基礎(chǔ)。報告詳細(xì)介紹了許繼集團在以下方面的研究進展：
- 新型傳感機理與應(yīng)用：研發(fā)適用于復(fù)雜電力環(huán)境（如強電磁干擾、極端溫濕度）的電氣量（電壓、電流、暫態(tài)特征）、非電氣量（溫度、振動、局放、圖像）智能傳感器，提升數(shù)據(jù)采集的廣度、密度與精度。
- 邊緣智能與集成化：將輕量級AI算法嵌入傳感終端，實現(xiàn)數(shù)據(jù)在源端的初步處理、特征提取與異常甄別，有效緩解數(shù)據(jù)傳輸與云端處理的壓力，提升響應(yīng)實時性。
- 多源傳感融合：通過融合電氣、物理、環(huán)境等多維度傳感信息，構(gòu)建更為全面、準(zhǔn)確的設(shè)備狀態(tài)與電網(wǎng)運行畫像，為高級應(yīng)用奠定數(shù)據(jù)基石。
二、 人工智能技術(shù)：打造電力系統(tǒng)的“智慧大腦”
報告重點剖析了AI技術(shù)在泛在電力物聯(lián)網(wǎng)中的核心作用：
- 數(shù)據(jù)分析與知識挖掘：利用機器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)模型，對海量、多源的傳感數(shù)據(jù)進行深度分析，實現(xiàn)設(shè)備健康狀態(tài)的精準(zhǔn)評估、故障的早期預(yù)警與根因分析，變“定期檢修”為“預(yù)測性維護”。
- 運行優(yōu)化與智能控制：基于強化學(xué)習(xí)、優(yōu)化算法，實現(xiàn)對電網(wǎng)潮流、分布式能源、柔性負(fù)荷的協(xié)同優(yōu)化與自動控制，提升電網(wǎng)運行效率、安全性與可再生能源消納能力。
- 場景化應(yīng)用模型：針對輸電線路巡檢（無人機圖像智能分析）、變電站智能運維（機器人巡檢與識別）、客戶用能服務(wù)（負(fù)荷預(yù)測與能效優(yōu)化）等具體場景，開發(fā)專用AI模型，推動技術(shù)實用化。
三、 技術(shù)融合與系統(tǒng)化應(yīng)用開發(fā)
翟登輝指出，單一技術(shù)的突破不足以釋放全部價值，關(guān)鍵在于“傳感”與“AI”的系統(tǒng)性融合與工程化落地。報告分享了許繼集團的實踐路徑：
- “云-邊-端”協(xié)同架構(gòu)：構(gòu)建了由智能傳感終端（端）、邊緣計算節(jié)點（邊）、云平臺（云）組成的協(xié)同體系。終端負(fù)責(zé)感知與初步智能，邊緣負(fù)責(zé)區(qū)域化實時處理與控制，云端負(fù)責(zé)大數(shù)據(jù)聚合、模型訓(xùn)練與全局優(yōu)化。
- 一體化平臺支撐：開發(fā)了集設(shè)備接入、數(shù)據(jù)管理、算法模型庫、應(yīng)用開發(fā)于一體的泛在電力物聯(lián)網(wǎng)支撐平臺，降低AI技術(shù)應(yīng)用門檻，加速解決方案孵化。
- 典型應(yīng)用案例：
- 智能變電站：通過部署各類智能傳感器與巡檢機器人，結(jié)合AI視覺識別與數(shù)據(jù)分析，實現(xiàn)全站設(shè)備狀態(tài)可視化、巡檢自動化、決策智能化。
- 配電網(wǎng)精益化管理：利用智能傳感器實現(xiàn)配網(wǎng)線路及設(shè)備的實時監(jiān)測，結(jié)合AI算法進行故障精準(zhǔn)定位、隔離與非故障區(qū)恢復(fù)供電，大幅縮短停電時間。
- 新能源場站運維：通過傳感與AI技術(shù)對風(fēng)機、光伏板進行健康監(jiān)測與性能優(yōu)化，提升發(fā)電效率與資產(chǎn)利用率。
四、 挑戰(zhàn)與展望
報告翟登輝也客觀分析了當(dāng)前面臨的技術(shù)挑戰(zhàn)，包括傳感設(shè)備的長期可靠性、多源異質(zhì)數(shù)據(jù)融合的標(biāo)準(zhǔn)與質(zhì)量、AI模型的可解釋性與安全性、以及投資與效益的平衡等。他認(rèn)為隨著5G、數(shù)字孿生、更先進AI算法與新材料傳感技術(shù)的進一步發(fā)展，智能傳感與AI的融合將更加緊密，推動泛在電力物聯(lián)網(wǎng)向自感知、自診斷、自決策、自優(yōu)化的更高階形態(tài)演進，最終為構(gòu)建清潔低碳、安全高效的新型電力系統(tǒng)貢獻核心力量。
翟登輝的報告內(nèi)容翔實、邏輯清晰，兼具技術(shù)深度與實踐廣度，為與會者描繪了一幅泛在電力物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)賦能電力行業(yè)深刻變革的生動圖景，獲得了廣泛共鳴與高度評價。
