随着能源革命的深入推进和数字化浪潮的兴起，泛在电力物联网作为连接电力系统物理世界与信息世界的核心纽带，正成为推动电网智能化转型升级的关键驱动力。在许继集团翟登辉的相关会议报告中，重点探讨了在泛在电力物联网架构下，智能传感技术与人工智能技术的深度融合研究及其在电力行业的创新应用，为物联网技术在电力领域的研发指明了方向。

一、泛在电力物联网：构建智慧能源生态系统
泛在电力物联网旨在通过现代信息通信技术，实现电力系统各环节万物互联、人机交互，形成具有状态全面感知、信息高效处理、应用便捷灵活特征的智慧服务系统。其核心在于“全息感知、泛在连接、开放共享、融合创新”，这为智能传感与人工智能技术的应用提供了广阔的舞台。物联网技术的研发，正从传统的设备连接和数据采集，向数据驱动的智能分析与决策支持演进。

二、智能传感技术：实现电力系统的“全息感知”
智能传感是泛在电力物联网的神经末梢，是实现数据精准采集与状态实时感知的基础。翟登辉在报告中指出，当前的研究重点在于：

1. 微型化与低功耗：研发适用于复杂电力环境（如高压、强电磁干扰）的微型传感器，并采用能量采集等技术实现自供电或超低功耗运行，满足长期部署需求。
2. 多参量融合感知：从单一电气量（电压、电流）测量，扩展到温度、局放、振动、图像、环境参数等多物理量协同感知，全面刻画设备健康状态与运行环境。
3. 边缘智能化：在传感终端集成轻量级处理芯片与算法，实现数据的本地预处理、特征提取与异常初步诊断，减轻云端传输与计算压力，提升响应实时性。
4. 高可靠性设计与标准化：确保传感器在严苛环境下长期稳定工作，并推动通信协议、数据格式的标准化，促进不同厂商设备间的互联互通。

三、人工智能技术：赋能数据价值挖掘与智能决策
海量、多源的传感数据涌入，必须依靠人工智能技术进行深度挖掘与分析，才能转化为洞察力和行动力。报告强调了AI技术在以下几个层面的关键作用：

1. 智能诊断与预测性维护：利用机器学习（如深度学习、迁移学习）对设备声纹、图像、时序数据进行分析，实现变压器、断路器、输电线路等关键设备的故障早期预警、精准定位与根源分析，变“定期检修”为“状态检修”，提升运维效率与安全性。
2. 电网运行优化与调度：结合强化学习、优化算法，对海量负荷数据、新能源出力预测、电网拓扑信息进行学习，实现更精准的负荷预测、动态潮流优化、无功电压控制及源网荷储协同调度，提升电网运行经济性与新能源消纳能力。
3. 用户侧智慧服务：通过自然语言处理、用户画像分析等技术，理解用户用电行为与需求，提供个性化的能效管理、需求响应、智能缴费等增值服务，提升用户体验。
4. 网络安全防护：应用AI算法进行网络流量异常检测、入侵行为识别，构建主动防御体系，保障泛在电力物联网的数据安全与系统稳定。

四、融合应用与研发实践
翟登辉结合许继集团的研发实践，分享了若干融合应用场景：

• 智能变电站：部署各类智能传感器，结合AI视频分析实现站内安全行为监控、仪表自动读数、设备热缺陷智能识别。
• 输电线路巡检：利用无人机搭载高清摄像头与红外传感器进行自动巡航，通过AI图像识别技术及时发现线路异物、绝缘子破损、杆塔倾斜等隐患。
• 配电物联网台区：在配电台区部署智能融合终端与边缘计算单元，实现低压故障快速定位、三相不平衡智能调节、拓扑自动识别及户变关系精准校核。
• 综合能源服务：在园区、建筑等场景，通过传感网络监测冷、热、电、气等多种能源数据，利用AI进行多能流优化调度与能效分析。

五、挑战与未来展望
报告也指出了当前面临的主要挑战：数据质量与标注成本、AI模型在电力特定场景下的可解释性与可靠性、边云协同的算力分配与算法部署、跨领域复合型人才培养等。物联网技术研发将更侧重于：

1. “感-传-算-用”一体化协同：推动传感、通信、计算与应用的深度耦合设计。
2. 知识驱动与数据驱动融合：将电力系统物理模型、专家知识图谱与大数据、AI模型相结合，提升分析的物理可信度与决策科学性。
3. 构建开放共享的生态平台：推动数据、模型、服务能力的开放与共享，吸引更多开发者参与，共同繁荣泛在电力物联网应用生态。

泛在电力物联网为智能传感与人工智能技术提供了深度融合的沃土。以许继集团为代表的产业力量，正通过持续的技术研发与应用创新，推动电力系统向更加感知化、智能化、互动化的方向演进，为构建清洁低碳、安全高效的现代能源体系奠定坚实的技术基础。