为紧跟学科前沿，促进教师学术交流与知识更新，武汉晴川学院机械与电气工程学院于2025年7月4日在综1- 512举行了以《AI在电力系统保护自动化中的应用》为主题的学术讲座。讲座由北京四方继保自动化股份有限公司输变电业务单元常务副总经理、武汉晴川学院“湖北产业教授” 叶艳军主讲，学院约 50 名教师参加。
叶艳军教授在电力系统及保护自动化领域深耕多年，拥有深厚的专业知识与丰富的实践经验。作为北京四方继保自动化股份有限公司的核心管理人员，他深度参与了众多重大电力工程项目，主导研发了一系列先进的保护自动化产品与解决方案，为保障电网的安全稳定运行做出了卓越贡献。同时，叶教授还积极投身于学术研究与人才培养工作，拥有多项专利成果，发表了大量高质量的学术论文，并荣获诸多行业奖项及荣誉称号。
此次受邀为武汉晴川学院师生带来讲座，叶教授将理论与实践紧密结合，从AI浪潮下的保护自动化变革、AI在保护自动化中的多维度应用、AI助力保护自动化总体架构优化、基于AI的保护隐形故障识别技术突破、AI 驱动的智能测试技术提升保护性能、AI与保护自动化的融合新趋势等方面全面介绍了AI在电力系统保护自动化中的应用。
在数字化与智能化飞速发展的当下，人工智能（AI）技术已渗透至各个行业领域，电力系统也不例外。随着新型电力系统建设的不断推进，其面临着诸如新能源大规模接入、电网结构日益复杂、负荷需求多样化等诸多挑战。传统的保护自动化技术在应对这些复杂情况时，逐渐显露出局限性，难以满足现代电力系统对安全性、可靠性和高效性的严苛要求。在此背景下，AI 技术凭借其强大的数据分析、模式识别、智能决策等能力，为保护自动化领域带来了全新的发展机遇与变革动力，成为当下电力学科的研究热点与前沿方向。
叶艳军教授首先介绍了AI在保护自动化总体架构层面的创新性应用。他指出，传统的保护自动化架构通常基于预先设定的规则和阈值进行运行，缺乏对复杂多变电力系统状态的实时自适应能力。而引入 AI 技术后，可以构建智能感知、分析与决策一体化的新型架构。通过部署大量的智能传感器，实时采集电力系统中的电压、电流、功率等各类运行数据，并利用深度学习算法对这些数据进行快速处理与分析。AI模型能够自动识别电网的运行模式，预测潜在的故障风险，并根据实际情况动态调整保护策略，实现保护装置的自适应优化配置，大大提高了保护系统的整体性能与可靠性。
保护隐形故障是影响电力系统安全运行的一大隐患，传统方法难以对其进行有效检测与诊断。叶教授详细阐述了团队在基于AI的保护隐形故障识别方面所取得的重要研究成果。他们利用机器学习中的异常检测算法，对保护装置的历史运行数据和实时数据进行深度挖掘与分析。通过构建正常运行状态下的设备行为模型，当设备出现隐形故障时，其运行数据会偏离正常模型，AI系统能够及时捕捉到这些细微变化，并准确判断出故障类型与位置。实验结果表明，该方法对保护隐形故障的识别准确率高达95%以上，相比传统方法有了质的飞跃。这一技术的应用，能够提前发现并消除保护装置的潜在故障，避免因保护误动或拒动而引发的大规模停电事故，为电力系统的可靠运行提供了有力保障。
当前AI与保护自动化的融合成为新趋势，边缘计算与AI需协同应用。边缘计算能够在数据采集的源头对数据进行初步处理与分析，减少数据传输延迟，降低网络带宽压力。而 AI 技术则负责对边缘计算处理后的数据进行深度挖掘与智能决策。
在讲座过程中，教师们积极提问。有的教师就AI模型在实际应用中的训练数据获取与隐私保护问题提出疑问，叶教授详细介绍了当前行业内采用的数据脱敏、联邦学习等技术手段，既保证了数据的可用性，又有效保护了数据隐私。还有教师探讨了AI技术在小型分布式电网保护自动化中的应用难点及解决方案，叶教授结合实际案例，从技术选型、系统架构设计等方面给出了针对性的建议。通过这些互动交流，不仅加深了教师们对讲座内容的理解，更激发了大家对AI 与保护自动化领域进一步研究的兴趣与创新灵感。
“让电力更安全、更智能、更高效、更清洁”是电力人的使命。叶艳军教授深入浅出的讲解，使大家对AI技术在保护自动化领域的应用现状与前沿趋势有了全面而深入的了解。随着AI技术的不断发展与创新，其在保护自动化领域的应用将更加广泛与深入。学院也将以此为契机，进一步加强与企业、行业专家的合作与交流，积极开展相关领域的科研项目研究，培养更多适应新时代需求的高素质专业人才，为推动电力行业的智能化发展贡献力量。
