基于人工智能的智能电网故障预测与自愈系统方案.docVIP

vip

vip

PAGE/NUMPAGES

vip

基于人工智能的智能电网故障预测与自愈系统方案

方案目标与定位

（一）核心目标

以人工智能、物联网、大数据、电力系统分析技术为支撑，构建“状态感知-智能预测-故障定位-自愈恢复”全链路电网管理生态。具体目标包括：电网故障预测准确率≥98%（线路/设备故障），故障定位精度达米级；故障自愈响应时间≤3分钟，非计划停电时长缩短≥80%；供电可靠性提升至99.99%，系统可用性≥99.9%，数据安全合规，打造“精准预判、快速自愈、稳定高效”的智能化电网运行管理新模式。

（二）定位

本方案为电网级/区域级电力运维解决方案，适用于输电网、配电网、微电网等多场景，覆盖发电侧、输电侧、配电侧、用电侧全环节。核心破解传统电网“故障被动处置、定位困难、恢复缓慢、供电稳定性不足”痛点，重点实现状态感知全面化、故障预测精准化、自愈响应快速化、运维决策智能化，构建“以AI预测为核心、以自愈能力为目标”的现代智能电网运行新格局。

方案内容体系

（一）人工智能核心架构与技术模块

架构设计

分层部署：按“感知层-边缘层-算法层-应用层”分层构建，感知层负责电网状态数据采集，边缘层实现本地实时分析与快速响应，算法层提供预测与自愈决策能力，应用层落地运维与管理功能；

云边协同：云端支撑海量数据处理与模型训练，边缘端部署于变电站、配电房，实现故障快速定位与自愈指令下发，平衡响应时效与运算效率。

核心技术支撑

多源数据融合技术：整合传感器数据、SCADA系统数据、无人机巡检数据、气象数据、历史故障数据，构建全域电网状态数据体系；

故障预测AI模型：基于LSTM、随机森林、深度学习算法，分析设备运行状态、环境因素，实现线路故障、设备故障、过载故障多类型预测；

故障定位技术：融合行波定位、阻抗定位与AI算法，结合GIS地理信息系统，实现故障点精准定位；

自愈决策算法：基于电网拓扑结构、负荷分布，运用运筹学模型，生成最优故障隔离、负荷转移、供电恢复方案；

边缘计算技术：实现数据本地处理、故障快速研判与自愈指令实时下发，降低网络传输延迟。

（二）核心故障预测与自愈功能模块

多维度电网状态感知与数据整合

全场景数据采集：支持电流、电压、功率、温度、湿度、局放、绝缘状态等多类型传感器数据实时接入，兼容无人机巡检图像、卫星遥感数据、气象预警信息；

数据预处理：自动完成数据去噪、异常值过滤、格式标准化，建立数据质量校验机制，确保分析基础质量；

实时数据同步：实现电网状态数据秒级更新，支撑动态预测与故障快速响应；

数据分类存储：按设备类型、数据类型、时间维度分类加密存储，支持历史追溯与数据分析。

智能故障预测与趋势研判

多类型故障预测：实现线路短路、设备老化故障、过载故障、雷击故障、覆冰故障等多场景预测，支持短期（小时级）、中期（日/周）故障风险预警；

动态趋势分析：自动识别设备运行状态变化趋势、故障前兆特征，生成风险等级评估报告；

情景模拟预测：支持自定义参数（如极端天气、负荷增长、设备老化速度），模拟不同场景下的故障发生概率，辅助运维决策；

预测精度校准：通过历史故障数据回测与实时数据反馈，持续优化模型参数，提升预测准确性。

故障精准定位与快速隔离

秒级故障识别：实时监测电网运行参数，自动识别故障特征，快速判断故障类型（短路、接地、过载）；

精准故障定位：结合行波数据、拓扑结构与AI算法，在GIS地图上标注故障点位置，精度达米级，支持无人机巡检导航；

自动故障隔离：通过联动智能开关、断路器，自动下发故障隔离指令，快速切断故障区域，防止故障扩大；

故障信息推送：向运维人员推送故障类型、定位结果、影响范围，支持移动端APP、短信、系统弹窗多渠道提醒。

智能自愈恢复与优化调度

自愈方案生成：基于电网拓扑、负荷分布、供电优先级，自动生成负荷转移、电源切换、线路重构等自愈恢复方案；

自动供电恢复：联动智能设备执行自愈方案，实现非故障区域快速恢复供电，复杂场景支持人工确认后执行；

负荷优化调度：在自愈过程中动态调整负荷分布，避免新的过载故障，保障电网运行稳定；

自愈效果评估：自动监测自愈后电网运行状态，生成恢复效果报告，为后续优化提供数据支撑。

运维管理与决策支持

设备健康管理：建立设备健康档案，基于运行数据与预测结果，推送设备检修建议、更换预警，实现预防性运维；

可视化监控：通过仪表盘实时展示电网运行状态、故障分布、自愈进度、供电可靠性指标，支持多维度钻取分析；

异常预警提醒：针对设备异常、负荷超标、预测故障等情况，自动触发多级告警，分级推送至相关责任人；

运维决策报告：自动生成日报、周报、月报，包含故障预测结果、自愈执行情况、电网运行分析，支持导