AI驱动的主配变智能监控与预警技术及系统（43页，2026年）

分类：人工智能

标签：AI驱动、主配变智能监控、变压器重过载预警、负荷预测、动态载荷能力评估、输变电装备、重庆大学、新型电力系统、概率安全评估、小样本学习、时序分布漂移、数据密集型科研范式

摘要：本报告由重庆大学任洲洋副教授、李文沅院士团队依托输变电装备技术全国重点实验室完成，聚焦AI驱动的主配变智能监测与预警技术及系统研发。随着风光等新能源成为电力系统关键主体，截至2023年底我国风光装机容量占比已达36%、发电量占比突破15%，部分省份装机与发电量占比分别突破60%和30%；源网荷强不确定性耦合使电力安全运行边界由确定性转向概率性，主配变重过载事件因此频发并引发设备损毁与停电。报告披露，2022年春节期间A省配变重过载达3800余台，因重过载导致的停电投诉占同期投诉50%以上，B省每年因重过载造成的10kV线路与配变停运超过13000次，已成为生产运维的关键痛点。针对上述挑战，团队剖析了现有方法不足：静态额定容量难以反映复杂环境真实载荷能力，深度学习负荷预测又严重依赖海量历史数据。据此提出两项核心技术——基于改进Informer与小样本驱动的主配变周前负荷预测技术，以及考虑热老化的变压器动态载荷能力评估方法；预警模型引入高斯过程修正机制，并针对度夏度冬期间显著的时序分布漂移现象构建二阶段预测修正，提升模型适应性。在科研范式层面，报告将主配变预警置于数据密集型科研范式背景下，

来源：zuudee | 日期：2026-10-12 | 格式：PDF | 页数：43