配网AI故障定位助手上线 定位耗时下降58%

近日，云南电网公司昆明供电局创新开发配网AI故障定位助手，依托本地算力，基于故障录波技术，通过AI算法融合多源数据，实现故障智能识别、准确定位与信息自动推送全流程智能化，故障类型识别准确率为87.6%，故障定位平均耗时由传统运维的4.32小时降至1.81小时，耗时降幅达58%，为云南地区“城市+农村+山林”混合型配网提供高效可靠的故障处置方案。

昆明地区配网覆盖范围广、结构复杂，涵盖城市密集型线路、农村分散型线路及山区复杂地形线路。数据显示，传统模式下昆明地区配网故障平均定位耗时约4.32小时，其中山区线路故障定位耗时是城市区域的2倍以上，故障处置模式长期面临效率与精度双重挑战。

过去受限于技术手段，配网故障录波数据大多未被有效挖掘利用。随着配电自动化和保信体系的完善，故障录波数据已具备远程召唤的功能，可以用作处置决策支撑。

如何激活“沉睡”的录波数据，成为突破配网运维瓶颈的核心。

针对传统模式的痛点，昆明供电局电力调度控制中心依托该中心继保创新工作室、调度AI创新工作室，联合云南电力科学研究院成立专项团队，依靠本地算力资源，创造性构建“多源数据融合+AI算法建模+智能信息推送”技术体系，打造配网AI故障定位助手，实现故障类型智能识别、故障距离自动测算、故障信息自动推送三大核心功能。

团队深度应用AI算法，构建故障类型自动判别模型，通过调用配自终端及10千伏站内开关的故障录波数据，对波形特征、幅值变化、频率偏移等关键信息进行自动分类标注与深度分析，精准识别短路、接地等故障类型及相别。

模型训练采集了近年发生的2000余个故障案例，采用多模态深度学习框架解析标注特征波形，确保算法适配不同线路的差异化故障特征。团队结合拓扑结构分析算法，实现录波数据与配网地理、实时运行数据深度融合，建成覆盖“城市—农村—山林”的全场景故障特征库。

针对云南地区混合型配网的差异化故障特征，团队创新引入动态阈值调整机制，结合拓扑结构与实时数据，自动调用线路参数、设备PT、CT等核心信息测算故障距离，经多维度交叉验证后，故障定位精度较传统方法提升40%。以前人工计算故障距离误差大、耗时长，现在AI助手几秒就能准确定位，大大减轻了基层负担。

技术创新不仅提升故障处置效率，更推动了运维人员的角色转型。现在调度员不再被海量信息淹没，而是聚焦于故障处置的核心决策。运维人员也将更多精力投入到设备状态分析与隐患排查中，同步实现调度员与运维人员的减负增效。新模式实现了“AI预判+人工决策”的最优组合，让配网运维更智能、更高效。

随着分布式光伏、储能等新型电力设备大量接入配网，故障特征将更加复杂，AI故障定位助手的自学能力将为新型电力系统的安全稳定运行提供关键支撑。

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