中国电力科学院（蒲天骄）：2024基于电力物联网的人工智能关键技术及应用报告_41页_6mb

基于电力物联网的人工智能关键技术及应用总结

核心内容

本文档主要探讨了基于电力物联网的人工智能关键技术及其在新型电力系统中的应用实践。通过深度融合电力物联网与人工智能技术，旨在实现电力系统在数字空间的实时动态呈现、智能决策与趋优进化，从而提升新型电力系统的可观可测、可调可控水平。

主要观点

• 新型电力系统需求：传统运行管控模式难以应对电网的新发展需求，需融合低碳能源技术与数字化、智能化技术，构建数字电网以支撑电网业务在数字空间的呈现、仿真与决策。
• 电力物联网技术：电力物联网作为工业级物联网，实现设备、网架、人员的万物互联与人机交互，支撑电网业务在数字空间的呈现、推演和决策。
• 人工智能技术应用：第三代电力人工智能基于知识数据联合驱动模式，将机理模型与数据模型结合，提升自主学习能力、智能计算效率与决策泛化能力。
• 关键技术突破：电力物联网关键技术包括全景状态感知、广域高效传输、海量接入管理与智能应用技术，构建了“智-云-管-边-端”技术体系。
• 示范工程应用：天津滨海电力物联网示范工程实现了全面物联感知和实时精准数字呈现，支撑电网典型业务智能化升级。
• 未来发展方向：推动AI for Science（AI4S）范式，利用AI技术解决电力系统预测、分析、优化中的高维难题，提升科研效率与创新质效。

关键信息

2.1 全景状态感知

• 技术难点：电网感知终端边缘计算功耗高，计算能力不足。
• 解决思路：采用自主可控芯片与移位量化技术，实现边缘侧数据融合与实时分析，能效提升75%，算力提升约30%。
• 应用成果：研制高性能边缘计算终端，支持无人机智能巡检与通道智能监拍，识别率达96%。

2.2 广域高效传输

• 技术难点：电力通信面临网络覆盖不足、无线信号抗干扰难等问题。
• 解决思路：提出宽带超多跳自组网通信技术，支持50跳传输，端到端平均速率达3Mbps。
• 技术成果：采用软件定义终端智能体、自适应路由与图数据融合技术，终端并行连接数突破1000万，检索响应时间低至0.137秒。

2.4 智能应用技术

• 数据机理融合建模方法：提出五种融合模式，提升模型的适应性与精度。
• 设备故障诊断：基于大模型的嵌入与引导方式，实现21种电力设备缺陷识别准确率高于91.6%，解决导线断股、金具脱落等5类缺陷识别难题。
• 配网智能计算推演：采用图深度学习技术，实现配网状态估计误差小于0.01 p.u.，支持配电网透明化与智能化升级。
• 源网荷储自主智能调控：通过人工智能方法将非凸离散问题转化为混合整数凸优化模型，实现100%可再生能源就地消纳，调度策略秒级生成，计算效率提升60%以上。

3. 应用实践

• 天津滨海示范工程：建成电力物联网示范工程，实现10kV到1000kV全电压等级31种电力设备故障诊断准确率高于90%，支持41种工业互联网协议。
• 边缘计算终端部署：在220kV滨幸一线、500kV滨海站等部署高性能传感器与终端，实现设备状态的实时感知与智能诊断。
• 源网荷储调控系统：支持园区柔性互联与光储热协同优化，实现多园区集群高效能量互济与新能源消纳。

4. 未来展望

• AI4S范式：AI for Science作为第五范式，利用AI技术解决科学计算与工程应用中的高维难题，提升科研效率与创新质效。
• 电力行业大模型：构建电力行业通用大模型（L0）与专用大模型（L1、L2），实现知识驱动与数据驱动的融合，提升AI的可解释性与鲁棒性。
• 大小模型协同：探索大小模型智能体应用模式，实现模型的快速构建与优化，提升智能应用效率。

结论

通过电力物联网与人工智能技术的深度融合，实现了新型电力系统的数字化、智能化升级，为电力系统运行、设备运维、供电服务等提供了强有力的技术支撑。未来，随着AI4S范式的推进，电力行业将实现更高效的科研与应用，推动电力系统向更高水平发展。