在能源革命與數(shù)字革命深度融合的背景下，泛在電力物聯(lián)網的建設成為推動電網智能化轉型的關鍵載體。許繼集團翟登輝先生在其題為《泛在電力物聯(lián)網下智能傳感與人工智能技術研究及應用開發(fā)》的報告中，系統(tǒng)闡述了在這一新型基礎設施框架下，智能傳感技術與人工智能技術的研究進展、融合路徑及其在電力領域的創(chuàng)新應用實踐。

報告開篇明義，指出泛在電力物聯(lián)網的核心在于實現(xiàn)電力系統(tǒng)各環(huán)節(jié)萬物互聯(lián)、人機交互和全面感知。智能傳感技術是達成“全面感知”的物理基礎。翟登輝詳細介紹了當前電力智能傳感技術的發(fā)展趨勢，包括微型化、低功耗、無線化、集成化（如融合電氣量、非電氣量與環(huán)境量監(jiān)測）以及高可靠性。這些傳感器如同神經末梢，廣泛部署于發(fā)電、輸電、變電、配電、用電及調度各環(huán)節(jié)，實時采集電壓、電流、溫度、局放、圖像、振動、環(huán)境溫濕度等海量多源異構數(shù)據(jù)，為電網狀態(tài)全景洞察提供了數(shù)據(jù)源泉。

海量數(shù)據(jù)本身并非價值，關鍵在于數(shù)據(jù)的處理、分析與價值挖掘。這正是人工智能技術大顯身手的舞臺。報告重點探討了人工智能，特別是機器學習、深度學習、計算機視覺、自然語言處理等技術在電力物聯(lián)網數(shù)據(jù)解析中的應用。例如，利用深度學習算法對巡檢圖像進行智能分析，實現(xiàn)缺陷自動識別；通過時序數(shù)據(jù)預測模型，進行設備故障預警與負荷預測；運用知識圖譜技術，整合設備參數(shù)、歷史運維記錄與實時數(shù)據(jù)，輔助決策制定。智能傳感與AI的結合，實現(xiàn)了從“感知”到“認知”的跨越，使電網具備更精準的態(tài)勢評估、更前瞻的風險預警和更自主的優(yōu)化調控能力。

在應用開發(fā)層面，翟登輝結合許繼集團的實踐，分享了多項落地成果。在輸變電環(huán)節(jié)，基于智能視頻與傳感器網絡的立體巡檢系統(tǒng)，實現(xiàn)了通道隱患、設備表計、絕緣子狀態(tài)等的自動識別與告警。在配用電環(huán)節(jié)，依托高精度傳感與邊緣計算，開發(fā)了低壓臺區(qū)智能感知與精益化管理平臺，有效支撐了線損分析、故障精準定位與電能質量治理。在設備運維方面，通過融合多物理量傳感數(shù)據(jù)與AI診斷模型，構建了關鍵主設備的數(shù)字孿生體，實現(xiàn)健康狀態(tài)評估與壽命預測，推動運維模式從“定期檢修”向“狀態(tài)檢修”轉變。

報告最后展望了未來技術方向，指出需進一步突破面向復雜電磁環(huán)境的高可靠傳感、邊緣側輕量化AI算法、跨域數(shù)據(jù)安全共享與融合、以及“傳感-通信-計算-控制”一體化協(xié)同等關鍵技術。翟登輝強調，智能傳感與人工智能的深度融合，將持續(xù)賦能泛在電力物聯(lián)網向更智能、更高效、更安全的方向演進，為構建清潔低碳、安全高效的新型能源體系提供堅實的技術支撐。

本次報告內容翔實，邏輯清晰，不僅梳理了技術脈絡，更展示了豐富的實踐案例，為行業(yè)在泛在電力物聯(lián)網時代的技術創(chuàng)新與應用開發(fā)提供了極具價值的參考。