武汉晴川学院机械与电气工程学院于 2025 年 7 月 4 日 10:00 在综 1-512 举办了一场以“AI 在保护自动化中的应用”为题的学术讲座，此次活动旨在紧跟学科前沿发展趋势，促进学术交流与知识更新，吸引了机械与电气工程学院全体电气专业教师及部分机械专业教师约 50 人参与，主讲人为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。

在数字化与智能化飞速发展的当下，人工智能（AI）技术已深度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。正是在这样的背景下，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，此次讲座也正是基于这一行业背景，为师生搭建了一个接触前沿技术的重要平台。

担任本次讲座的主讲人叶艳军教授，在电力系统及保护自动化领域深耕多年，不仅拥有深厚的专业知识，更具备丰富的实践经验。作为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，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作出了卓越贡献；同时，他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。此次以武汉晴川学院“湖北产业教授”的身份受邀讲学，他将理论与实践紧密结合，为在场师生带来了一场精彩纷呈的学术盛宴。

讲座中，叶教授首先介绍了 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，则可以构建智能感知、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。例如，在某大型电网工程中，采用基于 AI 的保护自动化架构后，故障检测时间缩短了 30%，误动作率降低了 50%，有效提升了电网的安全运行水平。

随后，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。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，而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。

在保护装置的测试环节，AI 技术同样发挥了巨大作用。叶教授介绍道，传统的测试方法主要依赖于人工设定测试场景和参数，不仅效率低下，而且难以全面覆盖各种复杂的运行工况，而基于 AI 的智能测试技术，则可以通过生成对抗网络（GAN）等技术自动生成海量、多样化的测试场景，模拟电力系统在不同故障条件下的运行状态，同时利用强化学习算法对保护装置在这些测试场景下的动作行为进行评估与优化，通过不断迭代训练，使保护装置能够在各种复杂情况下都能做出快速、准确的动作响应。采用 AI 智能测试技术后，保护装置的测试效率提高了 5 倍以上，测试覆盖率达到了 99%，有效提升了保护装置的性能与质量。

除了现有应用，叶教授还展望了 AI 与保护自动化的融合新趋势。随着物联网技术在电力系统中的广泛应用，产生了海量的实时数据，将边缘计算与 AI 技术相结合成为当下保护自动化领域的一个重要发展趋势，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，例如在分布式能源接入的配电网中，通过在分布式电源和智能电表等设备处部署边缘计算节点，利用 AI 算法实时监测设备的运行状态，实现对分布式能源的高效管理与控制，同时快速检测并隔离配电网中的故障，提高供电可靠性。

在数字化转型过程中，电力系统面临着日益严峻的网络安全威胁，叶教授强调了 AI 在电力系统网络安全防护中的关键作用，AI 可以通过对网络流量数据的实时监测与分析，利用机器学习算法识别出异常流量和潜在的网络攻击行为，如恶意软件入侵、网络钓鱼等，同时 AI 还能够根据攻击特征自动生成相应的防护策略，实现网络安全防护的智能化与自动化，例如采用基于 AI 的入侵检测系统，可以将网络攻击的检测准确率提高到 90% 以上，有效保护电力系统的信息安全，此外，随着量子计算技术的发展，传统加密算法面临着被破解的风险，而基于 AI 的量子密码学研究为电力系统网络安全提供了新的保障手段，成为未来的研究热点之一。

多智能体系统（MAS）是由多个自主智能体组成的分布式系统，各智能体之间通过协作与交互来实现共同目标，叶教授介绍，将 MAS 应用于电力系统保护与控制领域，能够有效提升电力系统的整体性能与可靠性，在电力系统中，各个保护装置和控制设备可以看作是一个个智能体，它们通过信息交互与协同决策，能够实现对电力系统的全局优化控制，例如在电网发生故障时，各保护装置智能体能够根据自身采集到的信息以及与其他智能体的交互结果，快速、准确地判断故障范围，并协调动作，实现故障的快速隔离与系统的恢复，这种多智能体系统的应用，使电力系统能够更加灵活、高效地应对各种复杂运行工况，提高了电力系统的自愈能力和智能化水平。

讲座过程中，现场气氛热烈，教师们积极提问，与叶教授展开了深入的互动交流。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。

本次讲座为机械与电气工程学院的教师们呈现了一场内容丰富、精彩纷呈的学术盛宴。叶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。通过此次讲座，教师们拓宽了学术视野，更新了知识结构，为今后的教学与科研工作注入了新的活力。展望未来，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，机械与电气工程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。相信在 AI 技术的赋能下，保护自动化领域将迎来更加美好的明天，为构建安全、可靠、高效的新型电力系统奠定坚实基础。