AI 技术在电气工程继电保护自动化控制中的实践分析

引言

随着电力系统规模化与复杂化发展，传统继电保护技术在动态故障处理中渐显不足，响应延迟与诊断偏差影响系统安全。AI 技术以数据处理与自主学习优势分析传统技术局限，阐述神经网络等方法在故障检测、策略调整中的应用，为推动继电保护智能化升级提供参考。

1 AI 技术在电气工程继电保护自动化控制中的核心实践应用

1.1 故障检测与诊断中的 AI 实践

神经网络凭借多层非线性映射能力可从海量电压、电流数据中提取故障特征，精准识别短路、接地等复杂故障类型，解决传统保护对非典型故障的误判问题。在多电源网络、环网等复杂拓扑中，专家系统通过整合运维经验构建规则库实现故障逻辑推理，缩短诊断耗时。

1.2 故障预测与控制策略优化中的 AI 实践

模糊控制技术能处理电力系统中的不确定性参数，通过动态调整保护阈值降低负荷波动导致的误动率。深度学习模型依托历史故障数据训练提前2-3 小时预测设备潜在故障风险，为预控决策提供依据。同时，AI 算法可实时优化重合闸策略、自适应调整保护定值增强系统动态稳定性。

2 AI 技术在继电保护自动化控制应用中存在的难题

2.1 数据样本质量与完整性对 AI 模型精度的制约

一方面，电力系统实时运行产生的电压、电流等监测数据常伴随高频噪声，部分老旧变电站的传感设备精度不足导致原始数据存在波形畸变、误差累积等问题，直接干扰 AI 模型的特征提取环节，造成故障模式识别偏差。另一方面，复杂故障与极端工况的样本覆盖度偏低，由于历史发生频次低，相关数据采集不全使得模型在应对此类场景时泛化能力骤降，易出现误判或漏判。不同变电站的数据标注标准不统一，部分故障样本存在标签模糊、信息缺失现象进一步制约模型训练的有效性，如何建立高质量、全场景的样本库成为 AI 技术落地的首要瓶颈。2.2 AI算法在电力系统强电磁干扰环境下的适应性不足

现有 AI 模型多基于理想实验室环境下的干净数据训练，对实际场景中的电磁干扰抵御能力较弱：当监测数据因干扰出现脉冲畸变或基线漂移时，神经网络的卷积层易将干扰信号误判为故障特征，导致保护装置误动作；模糊控制算法在处理含噪声的不确定性参数时，隶属度函数的边界划分精度下降，引发控制策略的偏差[1]。同时，强电磁环境可能导致算法运行的硬件载体出现算力波动，造成数据处理延迟，使 AI 决策结果滞后于实际故障发展速度，丧失继电保护的实时性优势。

2.3 继电保护系统与 AI 模型融合的安全性与可靠性挑战

继电保护系统与 AI 模型的融合过程面临双重安全与可靠性风险，一是在系统兼容性层面，当前多数存量继电保护装置为封闭架构，通信协议与数据接口缺乏统一标准，AI 模型部署时需通过定制化接口实现数据交互，易出现协议冲突、数据传输丢包等问题，导致保护指令执行延迟或误传。二是从决定可信度的角度来看，由于 AI 模型具有“黑箱”性质，这使得它的决策过程很难被维护者全面理解。如果该模型因为训练偏差而产生错误或指示，传统的防护设备不能立即察觉和纠正可能会导致防护动作失败或者操作失误，从而增加事故的影响程度。三是 AI模型运行依赖稳定的算力支持，如果遭遇网络攻击或硬件故障导致算力中断，将造成保护系统失能，威胁电网安全。更关键的是，电力系统要求继电保护具备“零误动”的高可靠性，AI 模型在极端工况下的容错能力还没经过长期验证，其决策结果与传统保护策略的冲突协调机制尚未完善，这些因素均对两者融合的实际应用构成严峻挑战。

3 AI 技术在继电保护自动化控制应用中的优化途径

3.1 构建多源数据融合的样本库，提升 AI 模型的泛化能力为了突破数据样本质量与完整性对 AI 模型的制约，需构建涵盖多维度、全场景的融合样本库。该样本库应整合来自变电站传感器的实时监测数据、SCADA 系统的历史运行记录、设备检修的缺陷报告，以及极端天气下的故障案例等多源信息，形成包含正常工况、典型故障、罕见异常的立体化数据集。

在数据处理环节，借助边缘计算技术对原始数据进行实时清洗，通过小波变换滤除高频噪声，采并用插值算法填补缺失值确保数据精度；针对标注不统一问题制定标准化标签体系明确故障类型、故障位置及严重程度的划分规则，并引入半监督学习算法对未标注数据进行自动分类，降低人工标注成本 [2]。同时，建立样本动态更新机制定期纳入新型故障案例，通过增量学习技术使 AI 模型持续适配电网拓扑变化，最终实现对复杂故障场景的全覆盖提升模型的泛化能力与实际适配性。

3.2 研发抗干扰的 AI 算法优化技术，增强实际工程适用性

在特征提取阶段，采用基于经验模态分解（EMD）的信号去噪方法，将受干扰的电气量信号分解为若干本征模态函数，剔除含干扰成分的分量后重构纯净信号，为 AI 模型提供可靠输入；改进神经网络结构，在卷积层引入注意力机制，使模型自动聚焦于故障核心特征（如短路电流的突变斜率），削弱干扰信号的影响权重。

针对算法鲁棒性的优化问题，我们构建了一个以联邦学习为基础的分布式训练架构。该方案采用的是在本地设备上完成数据预处理和云端集中化模型参数的方法，从而降低了因数据传输过程中产生的电子辐射所带来的干扰效应。同时，我们也采用了对抗性训练的技术手段，即在模型训练的过程中故意添加一些仿真扰动样本来提升模型对于各种干扰环境的适应力。此外，结合硬件层面的抗干扰设计（如采用屏蔽双绞线传输数据），形成“算法优化 + 硬件防护”的双重保障，使 AI 模型在强电磁环境下的故障识别准确率提升，满足工程应用对稳定性的严苛要求。

3.3 建立“AI 模型 + 传统保护”的双重校验机制，保障系统安全运行​

在运行架构上，AI 模型与传统保护装置并行工作：AI 模型负责快速识别复杂故障并生成优化控制策略，传统保护装置依据固定阈值进行独立判断，两者决策结果通过中间层逻辑控制器进行比对校验。当两者判断一致时，执行 AI 模型的优化策略以提升响应速度；如果出现偏差触发传统保护的硬压板逻辑，以既定阈值为准执行保护动作避免误动风险。针对 AI 模型的“黑箱特性”开发决策解释模块，通过可视化技术展示故障特征权重分布及推理路径使运维人员可追溯判断依据；当检测到 AI 模型算力不足或通信中断时，自动切换至传统保护模式，确保系统连续可靠运行。以变压器保护为例，该机制可以在 AI 模型识别绕组匝间短路的同时，通过传统差动保护的制动特性进行二次验证，既发挥AI 的精准性，又依托传统保护的成熟性，形成安全冗余。

结论

AI 技术在电气工程继电保护自动化控制中的实践，显著提升了电力系统运行稳定性。尽管当前面临数据样本质量不足、算法抗干扰性待强化、系统融合安全性待提升等挑战，但多源数据融合样本库、抗干扰算法优化及双重校验机制等方案为破解难题提供有效路径。未来，随着技术迭代与应用深化，需持续推进 AI 与继电保护技术的深度融合，强化跨领域协同创新推动智能继保系统向更可靠、更高效演进，为构建现代化智能电网筑牢技术根基。

参考文献

[1] 尚静 . AI 技术在电气工程继电保护自动化控制中的应用 [J]. 机电元件 , 2025, 45 (3): 26- 28+59 .

[2] 马文韬 . 计算机控制系统在电气工程及自动化中的应用研究 [J].信息与电脑 ,2025,37(9):187- 189.