为深入贯彻落实习近平总书记在2026世界人工智能大会暨人工智能全球治理高级别会议开幕式上的重要讲话精神，省发展改革委会同省级部门、企业、高校，依托云南丰富多元的特色场景优势，聚焦重点领域，以场景应用为牵引，从各行各业中遴选出一批“人工智能+”典型案例，陆续对外发布，推动人工智能赋能千行百业，促进人工智能和实体经济深度融合。
人工智能+电网运行：AI赋能主网设备跳闸故障高效精准研判
一、案例方向
“人工智能+”科学技术、“人工智能+”治理能力、要素联动、模型和智能体
二、推介单位
云南电网有限责任公司电力科学研究院
三、案例简介
随着电网规模日益扩大与新能源广泛接入，电力系统运行环境日趋复杂，传统依赖人工经验的故障分析模式，在效率、准确性和标准化方面面临巨大挑战。面对多厂家、多格式、多版本、大体量的故障录波数据，存在流程繁琐、处置耗时长、判定标准主观性强、专业人才培养周期长等痛点。纯数据驱动的深度学习方案，训练过程缺乏物理机理约束，存在研判结论“黑箱”属性突出、复杂工况鲁棒性不足、量化决策指标缺失等问题，工程实用价值受限，难以适配现代电网故障快速精准处置的实战要求。
为破解上述行业共性难题，本案例以主网运维实战场景应用为牵引，采用“物理机理约束+数据驱动”深度融合的技术路线，重点突破多源异构文件解析、诊断结论量化可解释、高精度故障测距等关键技术，通过构建全链路智能研判体系，将故障分析耗时由小时级压缩至分钟级，助力人工智能技术在电力核心生产场景深度落地。
四、创新点
（一）模式创新：全链路自动化研判
打造集录波解析、故障测距、标准化报告生成于一体的全链路自动化研判平台，颠覆传统人工逐文件处理的低效模式，推动故障分析从经验驱动向智能自动处理转型，适配多岗位业务需求。
（二）机制创新：白箱化可解释研判
集成四类物理量独立检测器，以电力电磁暂态规则作为“前置约束+后置校验”双重标准，构建白箱化可解释推理链条，解决单纯基于特征提取等技术的深度学习模型结论不可信、无法落地生产的痛点。
（三）技术创新：机理嵌入的小样本泛化
采用“物理机理约束+数据驱动”架构，将对称分量法嵌入CNN特征提取网络，优先筛选符合物理规律的特征，无需海量样本即可精准区分各类接地故障，对弧光接地特殊故障具备更强泛化适配能力。
“人工智能+”典型案例详细介绍
一、基本概况
电网跳闸故障研判是保障电网安全稳定运行的核心环节。传统人工研判模式流程冗长、效率低下，存在缺乏量化判定标准、专家经验传承周期长等痛点，难以适配现代电网故障快速精准处置的实战要求。纯数据驱动的深度学习诊断模型存在天然“黑箱”缺陷，输出结果缺乏物理机理约束，无法提供可量化的故障测距、过渡电阻等关键计算结果，难以有效支撑故障点排查、设备抢修、调度强送等处置决策。针对上述行业共性难题，本案例采用“物理机理约束+数据驱动”深度融合的技术路线，通过构建可解释的全自动故障研判框架，将故障分析耗时由小时级压缩至分钟级，为大电网安全稳定运行筑牢技术防线，推动人工智能技术在电力核心生产场景的深化应用落地。
二、主要做法
构建“数据接入标准化→特征映射智能化→故障研判精准化→结果输出自动化”的全链路自动分析框架，攻克多源异构数据自适应解析、可解释智能研判等关键技术，实现从录波文件到分析报告的全流程自动化。
（一）数据底座：全版本COMTRADE自适应解析引擎
针对故障录波数据格式多样、文件体积大、兼容性差的难题，系统全面支持IEEE Std C37.111-2013标准，兼容1991、1997、1999、2013四个主要版本，实现对通道数、采样数、帧长度、时间戳连续性等进行自动核验，从源头保障数据源的准确可靠。
图1 全版本录波文件支持与数据完整性校验
（二）数据密码：正则匹配+编辑距离贯通跨厂家通道
针对南瑞、四方、许继等不同厂家保护装置通道命名不统一的行业共性难题，构建包含100+条规则的跨厂家通道标准化映射模型，采用正则表达式对主流厂家常见命名模式进行快速匹配，结合Levenshtein编辑距离算法提升不规则通道名解析能力，实现通道语义精准识别和故障通道智能选择，大幅降低人工干预。
图2 跨厂家通道智能映射与自动识别
（三）智能研判：“机理—数据”双驱动分层研判矩阵
故障特征识别方面，集成电流突变量、电压跌落、零序分量、保护数字量四类独立检测器，以电力电磁暂态规则作为“前置约束+后置校验”双重标准，构建白箱化可解释推理链条，实现亚毫秒级（误差<1ms）的故障时刻精准定位。
图3 多源特征融合实现故障时刻精准定位
故障类型相别判定方面，基于对称分量法精准计算正/负/零序分量，建立故障类型量化判定矩阵，可精准区分单相接地、两相短路、两相接地、三相短路四类基本故障。
图4 多检测器融合判定故障类型与相别
接地性质分级量化方面，依据故障相电压幅值、零序/正序电流比值双重指标，将接地故障划分为金属性、低阻、高阻、非接地四类，消除人工判定主观性、标准模糊问题。
图5 可量化的接地性质分类分级
（四）精准测距：扩展单端阻抗法适配多类型故障
故障精准测距方面，优化单端阻抗法，针对不同类型故障自适应匹配专属计算模型：单相接地采用零序补偿系数法，两相短路采用序分量合成阻抗法，三相短路采用正序阻抗法。实测金属性短路测距精度≤±2.5%，高阻接地≤±5%，为故障查线提供精准的定位数据支撑。
图6 适配多故障类型的阻抗测距方法
典型工况识别方面，系统内置2—50次谐波分析功能，可识别铁磁谐振、励磁涌流等典型工况，并能自动解析保护动作开关量序列，进而判断主/后备保护的动作逻辑正确性。
（五）端到端自动：全流程研判与标准化报告输出
系统建立“批量导入—自动解析—智能研判—报告生成”的全链路自动化机制，所有研判过程可视化、分析结论可追溯、计算结果可验证，清晰展示录波启动判据、故障类型核心判据、关键电气量计算结果等，确保分析结论的权威性和可解释性，自动生成符合南方电网规范的故障分析报告。
图7 可追溯、可解释的标准化分析报告
三、应用成效
项目成果已在曲靖、红河等地主网运维工作中投入试点应用，试运行时长1年，综合应用成效明显：
（一）效率跃升：单文件研判耗时压缩至“分钟级”
针对复杂故障场景，传统人工单文件完整分析平均耗时45分钟，本系统全自动分析仅需3分钟，研判效率提升15倍；针对故障文件批量处理场景，80份录波文件批量并行处理仅需4分钟，批量作业情况下效率提升98%以上，充分满足电网故障处置“黄金5分钟”高效精准研判的实战要求。
（二）精准赋能：研判准确率大幅提升
系统综合故障研判准确率达97.9%，较运维人员人工平均72%的准确率提升25.9个百分点。其中，单相接地识别准确率98.2%、两相短路识别准确率97.6%、接地性质判定准确率95.7%、保护动作行为分析准确率96.3%，为调度故障强送、现场抢修提供可靠数据支撑。
（三）门槛降低：技能培养周期压缩至“小时级”
依托全自动化流程与可视化交互界面，一线运维人员2小时即可掌握基础操作，录波分析技能培养周期由传统3—6个月压缩至2小时，缩短90%以上，有效解决继电保护专业人才断层、经验传承困难问题。
（四）效益显著：经济与安全双丰收
试点12个月累计创造直接经济效益140.16万元，其中节约运维人力成本20.16万元，通过提前精准定位故障、减少故障扩大，避免停电损失120万元。同时，系统采用纯离线本地运行架构，无外网数据交互，自主研发无第三方授权依赖，彻底规避进口商用软件带来的电网核心录波数据泄露风险，确保核心数据安全可控。
四、创新点
（一）模式创新：全链路自动化研判
打造集录波解析、故障测距、标准化报告生成于一体的全链路自动化研判平台，颠覆传统人工逐文件处理的低效模式，推动故障分析从经验驱动向智能自动处理转型，适配多岗位业务需求。
（二）机制创新：白箱化可解释研判
集成四类物理量独立检测器，以电力电磁暂态规则作为“前置约束+后置校验”双重标准，构建白箱化可解释推理链条，解决传统基于特征提取等技术的深度学习模型结论不可信、无法落地生产的痛点。
（三）技术创新：机理嵌入的小样本泛化
采用“物理机理约束+数据驱动”架构，将对称分量法嵌入CNN特征提取网络，优先筛选符合物理规律的特征，无需海量样本即可精准区分各类接地故障，对弧光接地特殊故障具备更强泛化适配能力。
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