AI驱动的主配变智能监测与预警技术及系统

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该文档围绕AI驱动的主配变智能监测与预警技术及系统展开，由重庆大学任洲洋副教授所在的李文沅院士团队研发。随着新能源和充电桩等新型源荷海量接入，主配变重过载问题凸显，成为生产运维关键痛点，其负荷波动呈现强随机 - 弱规律 - 差异化特征，精准预警困难。针对这些问题，团队提出一系列创新技术。在负荷预测方面，基于改进Informer和小样本驱动技术，构建考虑时序分布漂移现象的负荷预测修正模型，提升对不同时间尺度变压器负荷的预测精度；在小样本数据处理上，剖析其波动特征，利用MAML算法辅助优化模型，增强预警模型适应性；在载荷能力评估时，考虑冷却模式和设备老化影响，提出基于热老化的变压器动态载荷能力评估方法。通过这些技术，研发出主配变负载智能监控与预警系统，具备主配变负载数据管理、重过载管控、负载预测等核心功能，可实现对变压器重过载事件“监测 - 预警 - 治理 - 评价”的全过程管控。该系统已在14个地级市供电局部署，实时监控26万余台变压器，重过载预警精度达97.5% ，能实现多时间尺度单相/分相预警，且具有高度可定制性，可满足不同运维管理需求，有效避免变压器重过载引发的事故，提升运维效率，减少客户投诉。

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