继电保护中的人工智能董新洲清华大学电机系中原电气实验室第十六届智能电网学术研讨会2025年4月12日■河南省中原电气实验室主任主要从事电力系统继电保护教学、科研工作中国电机工程学会/中国电工技术学会会士■国际电气电子工程师协会会士(IEEEFellow)■英国工程技术协会会士(IETFellow)■亚太人工智能协会会士(AAIAFellow)■2020年全国创新争先奖2017年行波保护技术获国家技术发明奖二等奖2007年行波测距技术获国家技术发明奖二等奖报告人董新洲1963年10月出生于陕西省周至县■清华大学电机系教授、博士生导师、电力系统研究所所长2汇报内容●人工智能在继电保护中应用的必要性●人工智能技术及应用●关键支撑技术●小结31.人工智能在继电保护中应用的必要性人工智能人工智能(Al)是指计算系统执行通常与人类智能相关的任务的能力，例如学习、推理、解决问题、感知和决策。使机器能够感知它们的环境，并利用学习和智能采取行动，实现既定目标●多种新兴技术融合将信息技术、通信技术、智能传感技术等多个领域的新兴技术融合以深度学习为代表，包含迁移学习、强化学习等多种机器学习方式●智能自主发展从感知智能向认知智能升级自主学习，实现智能决策人工智能技术的发展◆1956年被首次提出◆发展历经三次浪潮◆当前阶段以深度、机器学习为代表人工智能技术的特点◆强大的数据处理能力海量数据建模与分析的能力◆智能化水平高对数据样本集进行自主学习和训练，实现基于智能算法的决策◆端到端学习模式和迁移学习能力计算精度和效率高，应用于复杂的故障检测和继电保护成为可能1.人工智能在继电保护中应用的必要性物理模型分析特征选取定值整定逻辑判断端到端故障辨识系统深度学习模型一热度信息时代催生新一代人工智能，但未来发展存在诸多隐忧模型突破带动初步产业化但推广应用存在成本障碍人工智能诚生并快速发展但技术瓶颈难以突破第二次浪潮第一次浪潮第三次浪潮→时间只问结果不管过程、举一反三判别结果9561960原始输入传统故障辨识系统200020101970198019901.人工智能在继电保护中应用的必要性继电保护存在的问题(1)故障特征更难提取●在高比例电力电子接入的新型电力系统中，故障具备随机、非线性等复杂特征●故障特征模糊(2)继电保护新老问题并存●不正常状态检测、故障类型辨识和故障定位的正确性和准确性面临挑战●传统故障检测和继电保护正确动作面临挑战(3)大规模数据的处理难度增加利害并存●随着电力系统规模的不断发展，系统状态信息的数据规模庞大●传统的基于信号处理的方法计算开销和分析难度增加需要人工智能技术!1.人工智能在继电保护中应用的必要性人工智能在继电保护中的适用性边界◆人工智能依赖大规模数据样本集和强算力，可解释性也有待进一步提升◆严格意义上的继电保护是对确定性事件的决策，人工智能暂不适用于跳闸行为!◆在系统不正常状态检测、模糊故障特征提取、辨识和定位有应用的必要性!人工智能在继电保护中应用的必要性◆强大的数据降维和计算能力：处理大规模系统运行状态信息◆强非线性拟合和特征自学习能力：快速准确分析复杂故障特征◆端到端的模型：改善系统不正常状态检测、故障类型辨识和故障定位结果准确率不高的问题人工智能在故障检测和继电保护中的应用不正常状态检测故障类型辨识故障定位脉冲电压法电缆故障测距声磁法电缆故障定点输配电线路行波测距待测试验0电缆变压器脉冲电容测量W操作仪器波形记录●依靠人工经验识别波形●人工标定波头时刻●主观性强，效率低●人耳识别声磁波形●嘈杂复杂环境干扰严重●声磁听辨可靠性低●线路参数存在误差●长线路波头衰减●配电线路波头混叠口人工智能(Al)可应用于信号去噪、特征学习、时序预测等领域口线路在线监测设备普及，采集时间同步的行波/工频信号，积累了海量数据人工智能精确识别故障波形、综合判别测距结果2.人工智能技术及应用(1)故障定位8“数据-算法-系统”架构数据层电压/电流行波、工频电气量、声光磁等多源信号+线路参数(波阻抗、波速拓扑结构)算法层信号降噪、波形分类、特征提取波头精确标定与波速动态修正集成多方法计算故障距离系统层开发FPGA加速的边缘计算终端算...