AI继电保护：数字化时代的保护革命

AI继电保护技术概述

继电保护技术正进入AI智能化新时代。传统保护装置采样、逻辑判断、输出动作的流程正在被深度学习、边缘计算、云端协同所取代。

AI技术在继电保护中的核心应用

技术架构演进

阶段	特征	技术特点
传统继保时代	模拟电路、固定定值	响应速度慢、难以调整
数字继保时代	数字采样、通信联网	远程监控、参数可调
AI智能时代	深度学习、自适应	预测分析、自优化调整

AI继电保护核心技术栈

1. 边缘AI算法

现场部署轻量级AI模型，实现毫秒级故障检测：

• 故障分类算法: 基于ResNet卷积神经网络，实现故障类型准确识别
• 异常检测: 采用Isolation Forest算法，发现微量参数异常
• 自适应过滤: 智能区分正常波动和真正故障，降低误动作率90%

2. 云端协同平台

汇聚全厂数据进行深度分析：

• 大数据分析: Spark集群处理多年历史数据，挖掘隐含故障规律
• 知识图谱: 构建电力系统知识网络，辅助工程师决策
• 远程诊断: 云端AI模型指导现场人员快速故障定位

3. 数字孪生技术

构建真实电力系统数字模型：

• 实时同步运行状态，预测故障前迹象
• 支持虚拟调试，减少现场试验次数
• 实现协同仿真，优化保护方案

2026年继电保护发展趋势

趋势1: 基于Transformer的故障预测

Transformer算法在继电保护中的应用正逐步增多，能够处理更长时间序列的故障预测，准确率提升至99.9%+。

趋势2: 5G边缘计算

5G通信的高可靠低延时特性，支持毫秒级远程控制和实时视频诊断，实现无人值守变电站。

趋势3: 区块链保护记录

区块链技术确保保护动作记录不可篡改，便于事故责任追溯和质量溯源。

产品解决方案

YYB-9611 - AI内置版数字式线路保护装置，支持边缘AI故障预测，符合DL/T634-2018标准

SVD-AI版 - 微机保护装置，集成轻量级AI算法，支持远程升级

TRF-AI智能变压器 - 变压器保护装置，内置故障诊断大模型

部署建议

渐进式升级路径

1. 安装AI通信模块，保留现有保护逻辑
2. 部署边缘计算节点，实现本地AI分析
3. 建设云端数据中心，支持跨厂区分析
4. 集成AI决策系统，实现自主运行

ROI分析

• 投资回报期：6-12个月
• 降低停机损失：30-50%
• 减少人工维护：40-60%
• 提高能效：15-25%

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