AI賦能電網(wǎng)監(jiān)測：從被動響應(yīng)到主動防御的智能轉(zhuǎn)型

電網(wǎng)作為能源輸送的重要載體，其穩(wěn)定運行直接關(guān)系到社會生產(chǎn)秩序與民生保障底線。傳統(tǒng)電網(wǎng)監(jiān)測長期依賴人工巡檢與單一設(shè)備告警模式，存在三大重要痛點：故障響應(yīng)滯后、定位精度不足、人力成本高企。而人工智能（AI）技術(shù)的快速崛起，憑借其在海量數(shù)據(jù)處理、復(fù)雜模式識別與自主學(xué)習(xí)決策上的獨特優(yōu)勢，正推動電網(wǎng)監(jiān)測實現(xiàn)從“被動應(yīng)對故障”到“主動預(yù)判風(fēng)險”的根本性變革，為智能電網(wǎng)建設(shè)注入重要“智慧基因”。

一、AI何以成為電網(wǎng)監(jiān)測的“破局關(guān)鍵”

AI并非單一技術(shù)，而是綜合性技術(shù)集群，其重要能力在于從無序海量數(shù)據(jù)中自主挖掘規(guī)律、構(gòu)建預(yù)測模型，并實現(xiàn)決策自動化——這一特性恰好精確解決了傳統(tǒng)電網(wǎng)監(jiān)測的重要“軟肋”。

隨著電網(wǎng)向“智能電網(wǎng)”加速升級，監(jiān)測數(shù)據(jù)量呈指數(shù)級爆發(fā)式增長：輸電線路的實時氣象數(shù)據(jù)（風(fēng)速、覆冰厚度）、電力設(shè)備運行參數(shù)（溫度、電流、電壓）、故障發(fā)生時的暫態(tài)波形數(shù)據(jù)等，傳統(tǒng)人工分析或簡單算法已完全無法滿足高效處理需求。而AI技術(shù)的成熟，尤其是深度學(xué)習(xí)在特征提取上的突破性進展，讓“實時分析海量數(shù)據(jù)、精確識別異常信號”成為現(xiàn)實，也正式為AI敲開了電網(wǎng)監(jiān)測領(lǐng)域的應(yīng)用大門，成為推動監(jiān)測體系升級的重要技術(shù)支撐。

二、AI在電網(wǎng)監(jiān)測中的四大重要應(yīng)用場景

在電網(wǎng)故障監(jiān)測與處理場景中，AI已從“輔助工具”升級為“重要決策單元”，通過“數(shù)據(jù)采集-智能分析-故障定位-指令推送”的全流程閉環(huán)應(yīng)用，徹底顛覆了傳統(tǒng)故障處理的低效模式：

（一）全維度感知，捕捉故障信號

當(dāng)輸電線路、配網(wǎng)線路發(fā)生短路、接地、設(shè)備老化等故障時，部署在現(xiàn)場的多類型監(jiān)測裝置會實時采集多維度關(guān)鍵數(shù)據(jù)，包括故障波形、線路導(dǎo)線電流電壓、地理環(huán)境參數(shù)（海拔、經(jīng)緯度）等。這些數(shù)據(jù)通過高速傳輸網(wǎng)絡(luò)實時同步至后端AI分析平臺，徹底解決了傳統(tǒng)“人工現(xiàn)場采集”帶來的延遲問題，為后續(xù)分析提供了全覆蓋、及時的數(shù)據(jù)支撐。

（二）算法+樣本庫，精確鎖定故障類型

AI分析平臺會同步開展兩項重要工作：一方面，將實時采集的數(shù)據(jù)與預(yù)先訓(xùn)練完成的“故障樣本數(shù)據(jù)庫”進行精確比對（該數(shù)據(jù)庫涵蓋歷史上數(shù)千種故障場景的特征數(shù)據(jù)，如不同類型短路的波形特征、覆冰故障的參數(shù)變化規(guī)律等）；另一方面，通過深度學(xué)習(xí)算法對實時數(shù)據(jù)進行特征提取與精確計算，有效排除干擾信號。雙重驗證下，故障類型判斷準(zhǔn)確率可達95%以上，為后續(xù)處理提供可靠依據(jù)。

（三）數(shù)據(jù)融合，實現(xiàn)厘米級精確定位

傳統(tǒng)故障定位依賴運維人員沿線巡檢，尤其在山區(qū)、偏遠(yuǎn)地區(qū)，往往需要數(shù)小時甚至數(shù)天才能找到故障點。而AI通過先進的“數(shù)據(jù)融合算法”，綜合故障信號的傳播時間、線路拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)、傳感器部署位置等多維度信息，快速計算出故障點的精確坐標(biāo)。目前，故障定位誤差可穩(wěn)定控制在100米以內(nèi)，在部分精細(xì)化監(jiān)測場景中甚至能達到厘米級精度，徹底告別“盲找”困境。

（四）自動聯(lián)動，壓縮運維響應(yīng)時間

確定故障類型與精確位置后，AI平臺會自動生成標(biāo)準(zhǔn)化運維指令，通過短信、專屬APP等方式實時推送至對應(yīng)區(qū)域運維人員，同步附上故障詳情與處理建議。這一自動化聯(lián)動機制，將故障處理響應(yīng)時間從傳統(tǒng)的“小時級”壓縮至“分鐘級”，大幅減少停電時長與社會經(jīng)濟損失。

三、AI重構(gòu)電網(wǎng)監(jiān)測的重要邏輯

AI技術(shù)不優(yōu)化了故障處理單流程，更從底層重構(gòu)了電網(wǎng)監(jiān)測體系的運行邏輯，推動監(jiān)測模式從“被動修復(fù)”向“主動防御”全覆蓋轉(zhuǎn)型，其影響體現(xiàn)在：

（一）監(jiān)測效率：從“滯后響應(yīng)”到“實時預(yù)判”

傳統(tǒng)電網(wǎng)監(jiān)測屬于“故障發(fā)生后告警”的被動模式，而AI通過“預(yù)測性分析”實現(xiàn)了“提前預(yù)警”的主動變革。例如，當(dāng)系統(tǒng)監(jiān)測到線路局部放電信號的幅值或頻次呈現(xiàn)持續(xù)上升趨勢時，會根據(jù)預(yù)設(shè)的預(yù)警等級，及時發(fā)出針對性預(yù)警信息，提醒運維人員開展預(yù)防性檢查與處理，從源頭避免故障擴大。

（二）運維成本：從“人力密集”到“AI降本”

傳統(tǒng)電網(wǎng)監(jiān)測高度依賴人力，尤其是山區(qū)線路需人工徒步巡檢，每人每天能覆蓋10公里，人力成本占運維總成本的40%以上。AI結(jié)合無人機、智能傳感器等設(shè)備實現(xiàn)“無人化監(jiān)測”后，人力成本可降低50%以上；同時，AI的精確定位能力避免了“盲目巡檢”，進一步減少了車輛損耗、設(shè)備折舊等額外成本，實現(xiàn)全鏈條降本增效。

（三）安全保障：從“被動止損”到“主動防御”

通過提前預(yù)警與快速響應(yīng)，AI大幅降低了重大故障發(fā)生的概率，減少了長時間停電對工業(yè)生產(chǎn)、居民生活的影響；對于已發(fā)生的故障，精確定位與高效處理也至大限度降低了故障擴散風(fēng)險，提升了電網(wǎng)運行的安全穩(wěn)定性，筑牢能源安全保障防線。

結(jié)語

AI技術(shù)為電網(wǎng)監(jiān)測注入了強大的“智慧動力”，推動其完成了從“被動響應(yīng)”到“主動防御”的根本性轉(zhuǎn)型。從技術(shù)落地到模式重構(gòu)，從成本優(yōu)化到安全升級，AI正成為新型電力系統(tǒng)建設(shè)的重要支撐。未來，隨著多技術(shù)融合的持續(xù)深化，電網(wǎng)監(jiān)測將愈發(fā)智能、高效、可靠，為社會能源安全保障與經(jīng)濟高質(zhì)量發(fā)展提供堅實的技術(shù)保障。