引言

在能源革命與數字革命深度融合的背景下，泛在電力物聯網作為新一代電力系統的重要支撐，正深刻改變著能源電力的生產、傳輸、消費與管理模式。本次報告基于許繼集團有限公司翟登輝先生的相關研究與實踐，聚焦于泛在電力物聯網架構下的兩大核心技術——智能傳感與人工智能，探討其研究進展、融合應用與未來展望。

一、 泛在電力物聯網：內涵與核心需求

泛在電力物聯網旨在通過現代信息通信技術，實現電力系統各環節萬物互聯、人機交互，形成具有全面感知、高效處理、靈活應用特征的智慧服務系統。其核心需求在于：

1. 全面精準感知：對電網設備狀態、運行環境、用戶負荷等海量多源數據進行實時、精準、可靠的采集。
2. 智能分析決策：對感知數據進行分析處理，實現態勢感知、故障預警、優化調控等高級應用。
3. 高效協同服務：支撐源網荷儲互動、綜合能源服務、虛擬電廠等新型業務模式。

二、 智能傳感技術：構建全域感知神經末梢

智能傳感是泛在電力物聯網感知層的基石。翟登輝團隊的研究著重于提升傳感技術的智能化、集成化與可靠性。

1. 新型傳感原理與器件：研究適用于復雜電磁環境、高電壓、大電流場景的新型傳感技術（如光學傳感、無線無源傳感），開發微型化、低功耗、高精度的智能傳感器。
2. 邊緣智能感知：在傳感器端或就近的采集單元集成輕量級AI芯片與算法，實現數據本地預處理、特征提取與初步診斷，降低數據傳輸壓力，提升響應實時性。
3. 多傳感器融合：綜合利用電氣量、非電氣量（如溫度、振動、圖像、聲學）等多維數據，通過融合算法提升狀態評估的全面性與準確性。

三、 人工智能技術：賦能智慧分析與決策中樞

人工智能是處理泛在電力物聯網海量數據、挖掘價值、實現智能應用的核心引擎。

1. 數據分析與診斷：

• 計算機視覺：應用于巡檢機器人、無人機對設備外觀、儀表讀數、絕緣子狀態的自動識別與缺陷檢測。

• 自然語言處理：解析調度日志、巡檢報告、客服工單等文本信息，輔助故障分析和知識挖掘。

1. 預測與優化：

• 深度學習與時間序列預測：用于負荷預測、新能源發電功率預測、設備剩余壽命預測。

• 強化學習與智能控制：用于電網自動電壓控制、需求側響應優化、分布式能源協同調度。

1. 知識圖譜與推理：構建電力設備、網絡拓撲、運行規則的知識圖譜，支撐智能調度、故障快速定位與恢復決策。

四、 技術融合與典型物聯網應用服務

智能傳感與AI的深度融合，催生了豐富的物聯網應用服務，賦能電網智能化升級。

1. 設備狀態全景感知與預測性維護：通過部署智能傳感器網絡實時監測變壓器、開關柜、電纜等關鍵設備狀態，結合AI模型進行趨勢分析與故障預警，變“定期檢修”為“預測性維護”，大幅提升運維效率與供電可靠性。
2. 輸電線路智能巡檢與災害防控：利用搭載高清攝像頭、紅外熱像儀、激光雷達等智能傳感設備的巡檢無人機/機器人，結合AI圖像識別技術，自動識別線路異物、金具缺陷、樹障、山火隱患等，實現高效巡檢與風險預警。
3. 配電網精益化管理與自愈控制：在配電網廣泛部署智能終端（FTU、DTU等），感知線路負荷、故障電流等信息，結合AI算法實現故障區段快速精準定位、非故障區域恢復供電方案自動生成與執行，縮短停電時間。
4. 用戶側互動與綜合能源服務：通過智能電表、智能插座、家庭能量路由器等感知用戶用能數據，結合AI進行用戶用能行為分析、能效診斷，并支持制定個性化節能方案、參與需求響應，促進用戶側靈活資源整合與高效利用。

五、 挑戰與展望

盡管技術應用已取得顯著成效，但仍面臨挑戰：傳感器長期可靠性、海量異構數據質量、AI模型在復雜電網場景中的可解釋性與安全性、跨域數據共享與隱私保護等。
未來展望包括：

1. 傳感技術向更集成、更智能、更低成本發展，如自供能傳感、片上系統集成。
2. AI技術向更高效、更可信、更通用演進，如小樣本學習、聯邦學習、因果推理在電力場景的深度應用。
3. “傳感-通信-計算-控制”一體化協同，實現從感知到決策執行的閉環自主運行。
4. 構建開放共享的能源數字生態，推動技術標準統一，孵化更多跨界融合的創新應用服務。

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泛在電力物聯網的建設是一個長期系統工程。以智能傳感為“眼”和“觸角”，以人工智能為“腦”和“中樞”，兩者的深度融合與持續創新，是驅動電力系統向更加安全、高效、清潔、互動方向演進的關鍵力量。許繼集團等企業在該領域的前沿研究與實踐，正為構建新一代電力系統、服務能源轉型戰略奠定堅實的技術基礎。