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泛在電力物聯網下智能傳感與人工智能技術的融合創新與應用實踐——許繼集團翟登輝會議報告綜述

泛在電力物聯網下智能傳感與人工智能技術的融合創新與應用實踐——許繼集團翟登輝會議報告綜述

在近日舉行的能源互聯網技術前沿會議上,許繼集團專家翟登輝就“泛在電力物聯網下智能傳感與人工智能技術研究及應用開發”作了專題報告,系統闡述了在該領域的技術突破、核心架構與落地實踐,為電力行業的數字化、智能化轉型提供了清晰的路徑與前瞻性視角。

報告開篇明義,指出泛在電力物聯網作為新一代電力系統的重要支撐,其核心在于實現電力生產、傳輸、消費各環節信息的全面感知、深度互聯與智能處理。而智能傳感技術與人工智能的深度融合,正是實現這一目標的關鍵引擎。

一、 智能傳感技術:構建電力系統的“神經末梢”
翟登輝強調,高精度、高可靠、低功耗的智能傳感器是泛在電力物聯網的感知基礎。報告詳細介紹了許繼集團在以下方面的研究進展:

  1. 新型傳感機理與應用:研發適用于復雜電力環境(如強電磁干擾、極端溫濕度)的電氣量(電壓、電流、暫態特征)、非電氣量(溫度、振動、局放、圖像)智能傳感器,提升數據采集的廣度、密度與精度。
  2. 邊緣智能與集成化:將輕量級AI算法嵌入傳感終端,實現數據在源端的初步處理、特征提取與異常甄別,有效緩解數據傳輸與云端處理的壓力,提升響應實時性。
  3. 多源傳感融合:通過融合電氣、物理、環境等多維度傳感信息,構建更為全面、準確的設備狀態與電網運行畫像,為高級應用奠定數據基石。

二、 人工智能技術:打造電力系統的“智慧大腦”
報告重點剖析了AI技術在泛在電力物聯網中的核心作用:

  1. 數據分析與知識挖掘:利用機器學習、深度學習模型,對海量、多源的傳感數據進行深度分析,實現設備健康狀態的精準評估、故障的早期預警與根因分析,變“定期檢修”為“預測性維護”。
  2. 運行優化與智能控制:基于強化學習、優化算法,實現對電網潮流、分布式能源、柔性負荷的協同優化與自動控制,提升電網運行效率、安全性與可再生能源消納能力。
  3. 場景化應用模型: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(負荷預測與能效優化)等具體場景,開發專用AI模型,推動技術實用化。

三、 技術融合與系統化應用開發
翟登輝指出,單一技術的突破不足以釋放全部價值,關鍵在于“傳感”與“AI”的系統性融合與工程化落地。報告分享了許繼集團的實踐路徑:

  1. “云-邊-端”協同架構:構建了由智能傳感終端(端)、邊緣計算節點(邊)、云平臺(云)組成的協同體系。終端負責感知與初步智能,邊緣負責區域化實時處理與控制,云端負責大數據聚合、模型訓練與全局優化。
  2. 一體化平臺支撐:開發了集設備接入、數據管理、算法模型庫、應用開發于一體的泛在電力物聯網支撐平臺,降低AI技術應用門檻,加速解決方案孵化。
  3. 典型應用案例
  • 智能變電站:通過部署各類智能傳感器與巡檢機器人,結合AI視覺識別與數據分析,實現全站設備狀態可視化、巡檢自動化、決策智能化。
  • 配電網精益化管理:利用智能傳感器實現配網線路及設備的實時監測,結合AI算法進行故障精準定位、隔離與非故障區恢復供電,大幅縮短停電時間。
  • 新能源場站運維:通過傳感與AI技術對風機、光伏板進行健康監測與性能優化,提升發電效率與資產利用率。

四、 挑戰與展望
報告翟登輝也客觀分析了當前面臨的技術挑戰,包括傳感設備的長期可靠性、多源異質數據融合的標準與質量、AI模型的可解釋性與安全性、以及投資與效益的平衡等。他認為隨著5G、數字孿生、更先進AI算法與新材料傳感技術的進一步發展,智能傳感與AI的融合將更加緊密,推動泛在電力物聯網向自感知、自診斷、自決策、自優化的更高階形態演進,最終為構建清潔低碳、安全高效的新型電力系統貢獻核心力量。

翟登輝的報告內容翔實、邏輯清晰,兼具技術深度與實踐廣度,為與會者描繪了一幅泛在電力物聯網技術賦能電力行業深刻變革的生動圖景,獲得了廣泛共鳴與高度評價。

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更新時間:2026-08-08 10:27:45

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