在电力系统“发-输-变-配-用”全链条中，输变电系统是无可替代的核心枢纽。它一头连着各种发电源头，一头牵着用电负荷集中区，是电力传输和破解“能源分布不均难题”的关键纽带，也是新型电力系统建设的“稳定基座”，更是工业生产与民生保障的“生命线”。输变故障突发停电会导致工业企业停产，直接和间接影响上下游供应链正常运转；民用电力中断会引发交通信号灯失灵、医院启动备用电源等连锁反应，由此可见，输变电系统对社会正常运转的重要性。当前我国新能源装机占比已突破45%，2030年有望超过60%。新能源的波动性、储能电站充放电调控需求、电动汽车大规模充电形成的新型用电负荷，都对输变电系统的运行适配能力提出了更高要求。不仅需要实时调节电压、电流参数，避免出现电压骤升骤降、频率偏移，更要面对风电、光伏等装机量持续攀升与大规模并网等带来的各种问题。传统输变电运维模式已逐渐力不从心，设备故障隐蔽、线路风险突发、系统协同低效等问题日益凸显，亟须通过“传感器+AI”技术实现智能升级，为电网安全稳定运行注入新动能。
直面痛点：输变电系统中安全与效率的“三大困境”
设备端：核心装备故障隐蔽，监测盲区难突破
我国现有35kV及以上变压器约100万台，其中10年以上的老旧设备占比达30%，内部故障隐蔽性极强，传统监测手段难以有效捕捉。以变压器绕组过热为例，当绕组温度超过140℃时，绝缘材料性能大幅度降低，传统方法监测顶层油温，而顶层油温与绕组温度的误差可达15℃~20℃，对绝缘油劣化难以实时监测。在劣化过程中会释放甲烷、乙炔等故障气体，其中乙炔浓度超过0.5μL/L就需警惕绝缘击穿风险，但传统“定期取油样检测”模式周期长达1~3个月，从取样到出具检测报告还需3~5天，若乙炔浓度在检测间隔期内突然升高，很容易错过故障处置最佳时机。此外，变压器内部的局部放电信号微弱（通常仅为10~1000pC），运维人员靠“听声音”判断完全依赖经验，漏判率超过40%，2021年某500kV变压器就因局部放电未及时发现，最终发生爆炸，设备修复费用超500万元。
除了变压器，50万台SF6开关设备和200万台互感器也面临类似问题。开关设备的分合闸速度偏差（标准范围0.8~1.2m/s）、气体泄漏（月泄漏率0.5%以下时难以察觉）；互感器的电流饱和（计量误差超10%导致保护拒动）、绝缘击穿（仅靠年度预防性试验难以应对突发故障），都因监测盲区频繁引发安全事故，成为输变电系统稳定运行的“心腹之患”。
线路端：自然与人为的风险交织，应对滞后效率低
我国高压线路（110kV及以上）总里程超130万公里，跨越山区、沿海、沙漠等复杂地形，面临自然风险与人为干扰的双重威胁。在自然风险方面，覆冰是冬季线路安全的最大隐患——当覆冰厚度超过15mm时，线路张力会增大5%~8%，易导致铁塔倒塌。传统人工观冰需运维人员徒步或驱车抵达现场，山区线路单程耗时2~3小时，而覆冰增长速度可达5mm/小时，等监测结果反馈时，往往已错过融冰最佳时机。
雷击风险同样不容忽视。我国年均雷暴日超过40天的区域占国土面积的30%，直击雷电流可达200kA，能直接击断导线或烧毁绝缘子。传统雷电定位系统精度仅为1公里，故障点排查需4小时以上，大幅延误抢修进度。此外，强风导致的导线舞动（振幅超过30mm）会引发导线与杆塔碰撞、金具疲劳损伤，传统靠“定期巡检”发现问题的模式，很容易因巡检间隔期内的突发状况导致事故。
人为因素加剧了线路安全压力。随着城镇化建设推进，线路走廊周边施工活动频繁，大型工程机械（如塔吊、挖掘机）作业半径若进入线路安全距离极易引发碰线事故。树障超标也是常见问题，树木与线路距离小于3米时，大风天气易导致树枝碰线，我国线路走廊内树木超10亿棵，人工排查树障日均覆盖里程不足10公里，且部分树木位于私人林地，协调砍伐难度大，形成长期安全隐患。此外，线路金具盗窃、绝缘子损坏等破坏行为，虽发生率较低，但一旦发生会直接导致线路停运，传统视频监控夜间识别准确率不足50%，难以实现实时拦截。
系统端：数据孤岛制约协同，运维低效成本高
当前输变电系统存在严重的“数据孤岛”问题，设备、线路、环境数据分散存储在不同平台，缺乏统一的融合分析机制。变压器温度、油中气体浓度等设备数据存储于变电站本地监控系统，线路覆冰、雷击等线路数据由输电运维部门管理，风速、温度等气象数据则需从气象部门获取，三者之间没有实时数据交互通道。这种数据割裂导致运维决策缺乏全局视角——当线路遭遇雷击时，雷电电流、雷击位置等数据无法及时同步至变电站，运维人员难以预判雷击对变压器绝缘的潜在影响；当变压器负荷骤增时，若未结合线路载流量数据调整，可能导致过载而引发线路跳闸事故。
运维响应滞后进一步放大了安全风险。故障发生后，在传统流程中排查环节就耗时漫长：变压器内部故障需拆解检测，单台设备排查时间超过24小时；线路故障如断线、绝缘子闪络，在山区线路排查甚至需要2~3天，难以达到“配网停电不超过4小时”的民生保障要求。同时，传统运维模式依赖大量人力，单座220kV变电站年运维费用超500万元，其中人工成本占比达60%，效率与成本双高的问题十分突出。
感知技术：筑牢“智能底座”，实现产用深度融合
设备端传感器：精准监测核心装备，破解盲区难题
在变压器运维监测中，每台需配套四类不同传感器：油中溶解气体传感器用于检测甲烷、乙炔、氢气等故障气体，当乙炔浓度超过0.5μL/L时自动发出预警；光纤测温传感器用于监测绕组温度偏差问题；局部放电传感器可识别10pC以下的微弱信号，搭配抗电磁干扰算法，误报率低于1%；高清红外成像传感器能生成设备表面温度分布热力图，直观识别套管、接头等部位的过热点，为运维人员提供可视化的故障判断依据。按我国100万台存量变压器计算，仅存量需求就超400万套，每年新增5万台变压器对应年新增需求5万套。
在开关设备与互感器监测方面，SF6气体泄漏传感器检测精度为±1%，响应时间小于10秒，当SF6气体浓度低于95%时触发报警，可有效防范绝缘性能下降风险；传感器能精准监测开关分合闸时间及分合闸速度，帮助运维人员追溯机械故障根源；电流互感器饱和监测传感器采集二次侧电流，通过分析电流波形畸变率，当畸变率超过5%时预警，避免保护拒动；互感器绝缘监测传感器检测泄漏电流超100μA时预警绝缘缺陷。我国50万台SF6开关设备、200万台互感器，对应两类传感器存量需求各200万套，年新增需求分别为3万套和10万套。
线路端传感器：全场景防控风险，提升响应速度
在自然风险防控方面，覆冰称重传感器搭配视频图像识别技术，可将覆冰厚度换算精度控制在±1mm，还能区分“硬冰”“软冰”“湿雪”等不同覆冰类型，当覆冰厚度达18mm，提前启动直流融冰装置，避免线路断裂，为融冰策略制定提供准确依据；雷电传感器采用“定向探测天线+多站时差定位”技术，可实时输出雷击电流、雷击类型等参数；微风振动传感器粘贴于导线表面，监测振幅、振动频率，当振幅超过30mm且持续10分钟以上时预警，提前发现导线因微风振动导致的断股隐患；气象传感器集成风速、温度、湿度等参数监测功能，数据更新频率1分钟/次，为覆冰、雷击风险预判提供环境数据支撑。
在人为干扰防控方面，激光雷达传感器采用2D扫描模式，监测半径达50米，精度±0.5米，可实时识别线路走廊内的施工机械，当机械作业半径进入安全距离时，立即触发声光报警并推送至运维人员手机APP中；树障监测传感器结合激光测距与AI图像识别技术，测量树木与线路距离，还能识别树木种类并预判6个月后的生长高度，当预判距离将小于安全阈值时，提前生成树障清理工单，减少人工巡线里程；振动传感器安装在线路金具上，采用压电式感应原理，通过AI算法区分“自然风振”与“人为破坏振动”，避免盗窃绝缘子导致线路停运。
按我国130万公里高压线路计算，每10公里配置1套多参数线路监测传感器（含覆冰、雷电、气象、激光雷达等），线路传感器存量需求超13万套，每年新增5万公里线路对应年新增需求5000套。
市场潜力与技术要求：规模与性能双保障
当前我国输变电传感器存量需求超700万套，年新增需求超30万套。随着新型电力系统建设推进，新能源并网、储能配套等场景还将推动传感器技术升级，如新能源并网需新增电压暂降传感器、储能电站需配套电池温度传感器，预计未来5年输变电传感器市场年均增长率保持在18%以上，2028年市场规模将突破200亿元。
同时，输变电场景的特殊性对传感器提出严苛技术要求。在环境适应性方面，需耐受-40℃~85℃的极端温度（东北冬季、新疆夏季），防护等级不低于IP65（线路需达IP67），确保防沙尘、防淋雨，还需符合GB/T17626电磁兼容标准，抵御变电站强电场、强磁场干扰；在性能稳定性方面，传感器使用寿命需不低于8年（匹配输变电设备运维周期），漂移率小于0.1%/年，测量精度符合IEC61850标准；在智能化能力方面，需支持边缘计算、无线通信，数据接口采用MQTT等标准化协议，实现不同厂商设备数据互通，避免“数据孤岛”。
理念创新：重构“运维逻辑”，实现从被动到主动的跨越
维度升级：从“三维监测”到“八维协同”
传统输变电运维对设备的监测往往局限于少数几个维度，如变压器仅靠“油温+油样+外观”三维监测，很容易因参数片面导致误判漏判。而“传感器+AI”技术的融合，构建起“电气+化学+物理+环境”的八维数据监测体系，实现对设备状态的全方位感知。以变压器为例，八维数据体系具体包括电气维度（电压、电流、局部放电信号）、化学维度（油中溶解气体浓度）、物理维度（绕组温度、铁芯振动、分合闸机械特性）、环境维度（设备运行环境温湿度、海拔、风速）。
多维度数据的协同分析，让故障判断更精准。例如，当油中溶解气体传感器检测到乙炔浓度升高0.5μL/L，光纤测温传感器监测到绕组温度上升5℃，振动传感器捕捉铁芯振动幅值增加2μm，AI算法会联动这三个维度的数据，结合电压、电流等电气参数，以及环境温湿度数据，综合判定为“绕组绝缘局部老化”，并给出故障发展趋势预测。这种多维度协同分析模式，较传统单一参数判断准确率提升40%以上，有效避免了“参数正常但故障已萌芽”的误判情况。
能力跃迁：从被动抢修到主动防控，让数据生成决策价值
通过AI算法深度挖掘，从“数据碎片”转化为“决策依据”；从故障诊断转化为“提前预判”，实现输变电运维能力的根本性跃迁。在故障诊断层面，基于10万多组变压器、开关设备历史故障数据训练的AI模型。例如在变压器故障诊断中，模型会优先关注乙炔浓度、局部放电幅值、绕组温度变化率等核心参数，而非被温湿度等辅助参数干扰。预测一台运行12年的220kV变压器剩余使用寿命为3年，并建议“1年后更换绝缘油、2年内进行绕组绝缘检测”，既避免了“过度维护”造成的成本浪费，也防止了“维护不足”引发的故障风险。更关键的是，AI能实现故障的提前预警，通常可较传统模式提前3~6个月发现绝缘劣化、机械磨损等隐患，为运维人员争取充足的处置时间。
在系统协同层面，AI打破了设备、线路、环境的数据壁垒，构建起“故障-关联-应对”的全链条决策体系。例如针对线路雷击风险，AI模型会整合线路雷击传感器数据（电流幅值、雷击位置）、变压器局部放电数据、气象数据，构建“雷击-绝缘-负荷”关联模型。当线路遭遇150kA以上的直击雷时，模型会预判“变压器绝缘击穿风险提升30%”，自动向调度中心推送“降低该变压器负荷至70%以下”的决策建议，同时联动变电站的SF6开关设备做好绝缘监测准备。
场景落地：三大典型应用让理念创新“看得见、用得上”
在智能变电站场景中，“五合一传感器+边缘AI”方案可集成气体、温度、振动、图像、局部放电五项功能，避免多传感器分别安装对变压器密封性的破坏；同步将异常数据与诊断结果上传至云端平台，减少90%以上的数据传输量，避免网络拥堵。
在山区线路防护场景中，“多参数智能节点”对覆冰、雷击等自然风险实现24小时无人值守监测，数据通过LoRa无线通信上传至山区运维站的AI平台。AI平台会根据覆冰厚度变化趋势、气象数据，预判覆冰风险等级，并自动联动线路融冰装置。
城市电网负荷密集、用户对停电敏感（如医院、数据中心、商业综合体），传统“分片运维”模式难以应对负荷波动与故障连锁反应。构建城市电网AI调控平台，采用模型预测控制（MPC）算法，实时分析负荷变化与线路载流量、变压器容量的匹配关系，自动优化负荷分配，切实保障了民生与工业用电需求。
从“智能升级”到“构建生态”，为新型电力系统护航
短期：补齐技术与标准短板，筑牢创新基础
在技术攻关方面，应重点突破量子传感、新型敏感材料、AI大模型适配三大方向：量子传感技术可将油中气体传感器的检测下限降至0.01μL/L，较传统传感器精度提升10倍，能更早捕捉到变压器绝缘劣化的微量信号；新型敏感材料如石墨烯基局部放电传感器，可将信号响应频率拓宽至1GHz，识别更微弱的绝缘缺陷信号；针对AI大模型在输变电场景的适配问题，需构建覆盖多型号设备、多气候场景的“输变电故障数据库”，解决模型“泛化能力不足”的问题，避免在不同区域、不同设备上出现性能波动。目前，由南方电网研发的“极目传感”及量子传感器已攻破多数据融合、长期稳定性等技术难关，可实现输变电传感器使用寿命从8年提升至12年。未来，结合AI技术，故障诊断准确率稳定在99%以上，为后续大规模应用奠定基础。
在标准统一方面，当前亟须解决传感器数据接口不兼容、AI模型评估无依据的问题。应全面推广IEC61850协议在传感器数据传输中的应用，明确电压、电流、温度、气体浓度等参数的传输格式，确保不同厂商生产的传感器可接入同一平台，避免“数据孤岛”。同时，建立AI模型的“三维评估体系”，即准确率、误报率、响应时间，通过模拟1000组不同故障场景对模型进行测试，避免厂商“自说自话”式的性能宣传。建议由国家能源局牵头，联合电网企业、传感器厂商、AI企业成立标准制定工作组，在2026年前完成核心标准的发布与推广，引导行业健康有序发展。
中期：扩大试点与应用范围，形成规模效应
中期（2026—2030年）的重点是“以点带面”，通过重点区域试点积累经验，再逐步向全国推广，形成规模效应。在试点区域选择上，应优先覆盖风险高发、需求迫切的场景：雷暴高发沿海省份可重点推广“雷电传感器+AI风险预警”方案，通过实时监测雷击数据、联动变压器绝缘监测，降低雷击引发的系统性故障；新能源富集区可部署“电压暂降传感器+AI功率调度”方案，适配新能源出力的波动性，提升并网稳定性；城市核心区可推广“多站协同AI调控”方案，保障高可靠用电需求。
在试点过程中，需注重总结可复制的经验，包括传感器安装规范（如山区线路传感器的抗风固定方式、变电站传感器的防电磁干扰措施）、AI模型调优方法（如不同气候区域的参数权重调整）、运维流程优化（如故障预警后的处置流程）。经典经验可为其他区域的推广提供参考，避免重复“试错”。预计到2026年，实现全国省级电网“传感器+AI”应用覆盖率超80%，基本形成“风险可预判、故障可快速处置”的智能运维体系。
长期：实现“全链条智能”，支撑“双碳”目标
长期来看，到2030年及以后，输变电系统将进入“全域感知、智能决策、自主修复”的全链条智能时代，实现“零误判、少故障、自适应”的目标。在技术层面，太赫兹传感器可穿透变压器绝缘层，实现绕组内部的“可视化监测”，直接观测绝缘状态；自校准模块，可实时修正测量偏差，无须人工定期校准。通过强化学习算法，AI 模型可结合新的故障数据持续优化自身，无须人工干预即可适配不断变化的电网场景，使供电可靠性达到国际领先水平。同时，输变电系统将与新能源发电、储能、用户负荷深度协同，构建“源网荷储”一体化的智能电力系统。当风电、光伏出力骤降时，AI可联动输变电系统调整线路潮流、储能电站释放电能，确保电网稳定；当用户侧出现柔性负荷时，AI可优化输变电系统的负荷分配，提高能源利用效率。
在价值延伸层面，“传感器+AI”的深度融合将为“双碳”目标实现提供核心支撑。通过精准监测变压器、线路的能耗数据，AI模型可识别节能改造空间，如优化变压器负荷率，降低年损耗10%~15%；通过提升新能源并网稳定性，可推动风电、光伏利用率从当前的95%提升至98%以上，减少化石能源的替代量。预计全国输变电系统通过智能升级，每年可减少碳排放超500万吨，为我国能源结构转型与“双碳”目标实现注入强劲动力。
输变电系统的智能升级，不仅是技术的革新，更是理念的重塑。从“被动抢修”到“主动防控”，从“单点监测”到“系统协同”，从“人工经验”到“数据驱动”，“传感器+AI”正在重新定义输变电运维的模式。未来，随着技术的持续进步与应用的不断深化，输变电系统将成为新型电力系统的“智能中枢”，为我国能源安全、社会经济稳定、“双碳”目标实现提供坚实保障。