在近日举行的能源互联网技术前沿会议上，许继集团专家翟登辉就“泛在电力物联网下智能传感与人工智能技术研究及应用开发”作了专题报告，系统阐述了在该领域的技术突破、核心架构与落地实践，为电力行业的数字化、智能化转型提供了清晰的路径与前瞻性视角。
报告开篇明义，指出泛在电力物联网作为新一代电力系统的重要支撑，其核心在于实现电力生产、传输、消费各环节信息的全面感知、深度互联与智能处理。而智能传感技术与人工智能的深度融合，正是实现这一目标的关键引擎。
一、 智能传感技术：构建电力系统的“神经末梢”
翟登辉强调，高精度、高可靠、低功耗的智能传感器是泛在电力物联网的感知基础。报告详细介绍了许继集团在以下方面的研究进展：
- 新型传感机理与应用：研发适用于复杂电力环境（如强电磁干扰、极端温湿度）的电气量（电压、电流、暂态特征）、非电气量（温度、振动、局放、图像）智能传感器，提升数据采集的广度、密度与精度。
- 边缘智能与集成化：将轻量级AI算法嵌入传感终端，实现数据在源端的初步处理、特征提取与异常甄别，有效缓解数据传输与云端处理的压力，提升响应实时性。
- 多源传感融合：通过融合电气、物理、环境等多维度传感信息，构建更为全面、准确的设备状态与电网运行画像，为高级应用奠定数据基石。
二、 人工智能技术：打造电力系统的“智慧大脑”
报告重点剖析了AI技术在泛在电力物联网中的核心作用：
- 数据分析与知识挖掘：利用机器学习、深度学习模型，对海量、多源的传感数据进行深度分析，实现设备健康状态的精准评估、故障的早期预警与根因分析，变“定期检修”为“预测性维护”。
- 运行优化与智能控制：基于强化学习、优化算法，实现对电网潮流、分布式能源、柔性负荷的协同优化与自动控制，提升电网运行效率、安全性与可再生能源消纳能力。
- 场景化应用模型：针对输电线路巡检（无人机图像智能分析）、变电站智能运维（机器人巡检与识别）、客户用能服务（负荷预测与能效优化）等具体场景，开发专用AI模型，推动技术实用化。
三、 技术融合与系统化应用开发
翟登辉指出，单一技术的突破不足以释放全部价值，关键在于“传感”与“AI”的系统性融合与工程化落地。报告分享了许继集团的实践路径：
- “云-边-端”协同架构：构建了由智能传感终端（端）、边缘计算节点（边）、云平台（云）组成的协同体系。终端负责感知与初步智能，边缘负责区域化实时处理与控制，云端负责大数据聚合、模型训练与全局优化。
- 一体化平台支撑：开发了集设备接入、数据管理、算法模型库、应用开发于一体的泛在电力物联网支撑平台，降低AI技术应用门槛，加速解决方案孵化。
- 典型应用案例：
- 智能变电站：通过部署各类智能传感器与巡检机器人，结合AI视觉识别与数据分析，实现全站设备状态可视化、巡检自动化、决策智能化。
- 配电网精益化管理：利用智能传感器实现配网线路及设备的实时监测，结合AI算法进行故障精准定位、隔离与非故障区恢复供电，大幅缩短停电时间。
- 新能源场站运维：通过传感与AI技术对风机、光伏板进行健康监测与性能优化，提升发电效率与资产利用率。
四、 挑战与展望
报告翟登辉也客观分析了当前面临的技术挑战，包括传感设备的长期可靠性、多源异质数据融合的标准与质量、AI模型的可解释性与安全性、以及投资与效益的平衡等。他认为随着5G、数字孪生、更先进AI算法与新材料传感技术的进一步发展，智能传感与AI的融合将更加紧密，推动泛在电力物联网向自感知、自诊断、自决策、自优化的更高阶形态演进，最终为构建清洁低碳、安全高效的新型电力系统贡献核心力量。
翟登辉的报告内容翔实、逻辑清晰，兼具技术深度与实践广度，为与会者描绘了一幅泛在电力物联网技术赋能电力行业深刻变革的生动图景，获得了广泛共鸣与高度评价。
