AI在城市轨道交通供配电技术中的应用

AI在城市轨道交通供配电技术中的应用汇报人:XXX20XX/XX/XXCONTENTS目录01

城市轨道交通供配电系统概述02

AI技术在供配电领域的应用基础03

AI在供配电设备状态监测中的应用04

AI驱动的供配电故障诊断与预测05

供配电系统智能调度与优化CONTENTS目录06

BIM与AI融合的供配电智慧运维07

供配电AI系统的安全与合规保障08

典型案例与实施路径09

未来展望与挑战城市轨道交通供配电系统概述01供配电系统的核心构成与功能主变电所与牵引供电系统主变电所负责将城市电网高压电转换为城轨所需电压，牵引供电系统为列车提供动力，是保障列车运行的核心能源供应环节。降压变电所与动力照明系统降压变电所将中压电转换为低压电，为车站及区间的动力设备（如通风、空调）和照明系统供电，确保运营环境稳定。接触网/轨与回流系统接触网/轨是列车取电的直接装置，回流系统将列车运行后的电流导回电网，形成完整供电回路，保障电力传输效率。SCADA系统与保护装置SCADA系统实现对供配电设备的远程监控与调度，保护装置（如断路器、熔断器）在故障时快速切断电路，防止事故扩大。传统供配电运维的痛点与挑战

人工巡检模式效率低下，劳动强度大传统人工巡视需工作人员每日奔赴各个变电所，逐一对设备进行检查，任务繁重。青岛地铁供电智慧运维系统启用前，人工巡视工作量大，且易受人为因素影响。

故障诊断依赖经验，响应滞后传统故障诊断方法主要依赖技术人员的经验和直觉进行判断，主观性强，对于复杂系统的诊断能力有限，往往导致故障处置不及时，影响运营效率。

检修模式为计划修，资源浪费与过度维护并存传统运维多采用“到点就修”的定期检修模式，无法根据设备实际运行状态进行精准维护，可能造成资源浪费或关键设备未能及时检修的情况。

信息孤岛现象严重，数据利用率低不同线路、不同专业的供配电数据格式不统一，标注标准缺失，形成“数据孤岛”，导致数据无法有效共享和综合分析，难以支撑科学决策。

安全风险管控存在盲区传统作业中，对设备带电状态与人员位置的实时监控不足，易发生误入带电区域等安全隐患，且缺乏有效的预演和模拟手段防范误操作。AI技术赋能供配电系统的必要性

传统供配电运维模式的局限性传统运维依赖人工巡检与经验判断，存在效率低、成本高、故障响应滞后等问题，难以适应城轨高密度、高安全的运营需求。

提升供电系统安全性的核心需求供配电系统是城轨运行的“生命线”，AI技术通过实时监测与智能预警，可显著降低故障发生率，保障列车运行安全，符合《2026城市轨道交通人工智能应用指南》中“安全是红线”的要求。

提高运维效率与降低成本的迫切要求AI驱动的预测性维护可将故障处置效率提升超70%（如青岛地铁供电智能体），同时减少人工巡检工作量，降低长期运营成本，响应行业从“经验驱动”向“数据驱动”转型的趋势。

应对复杂系统与海量数据的技术挑战城轨供配电系统结构复杂、设备繁多，产生海量运行数据，AI技术能实现多线程并行处理与深度数据分析，突破传统管理在数据处理能力上的瓶颈。AI技术在供配电领域的应用基础02关键AI技术体系：数据、算法与算力

01全生命周期数据治理：打破数据孤岛构建覆盖“理、采、存、管、用”的数据治理体系，打通不同线路、专业间的数据壁垒，打造高质量行业数据集，为AI应用提供数据基础。

02算法支撑：大模型与专业小模型协同以国产自主大模型（如DeepSeek、文心一言等）为基座，注入城轨供电专业数据微调形成行业通识大模型，再与企业独有数据融合，定制化构建供电故障诊断等专业智能体。

03算力保障：云-边-端协同调度统筹通用算力、智能算力和边缘算力，实现集中训练与本地推理的协同调度，边缘算力满足车站、车辆段等高实时性供电场景需求。供配电数据全生命周期治理方案数据采集与预处理体系构建覆盖变配电所、接触网、电缆等关键设备的多源数据采集网络，通过传感器实时获取电流、电压、温度等运行参数。采用去噪、归一化、异常值处理等技术手段，确保数据质量，为AI分析提供可靠输入。数据存储与管理机制建立统一的数据仓库，实现供配电数据的集中存储与分类管理。遵循《城市轨道交通人工智能应用指南》要求，打通不同线路、不同专业的数据壁垒，制定数据标注规则与定期更新机制，打破“数据孤岛”。数据共享与安全保障在保障数据安全的前提下，建立数据共享机制，支撑跨部门、跨场景的AI应用。构建覆盖“云、网、数、用、端”全场景的一体化安全运营体系，严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》，确保数据使用合规可控。数据价值挖掘与应用闭环基于高质量数据集，训练供配电专业AI模型，实现故障诊断、状态评估、能效优化等应用。建立数据驱动的业务优化闭环，通过持续的数据反馈与模型迭代，提升供配电系统智能化水平，如青岛地铁供电智能体通过数据深度挖掘实现故障处置效率提升超70%。“大模型+小模型”协同模式行业大模型负责跨领域通用认知，提供基础的知识理解与推理能力；专业小模型针对供配电等特定场景，确保实时精准执行，满足高实时性需求。城轨行业大模型基座以国产自主大模型（如DeepSeek、文心一言等）为基座，注入城轨专业数据微调形成行业通识大模型，支撑多场景智能应用开发。供配电专业智能体构建行业大模型与供配电企业独有数据融合，定制化构建专业智能体，实现故障诊断、状态评估等专业化功能，如青岛地铁供电智能体实现故障自动诊断与方案输出。云-边-端算力协同支撑云端算力支撑行业大模型集中训练，边缘算力满足车站、车辆段等供配电场景高实时性推理需求，实现集中与本地协同调度。行业大模型与专业小模型协同架构AI在供配电设备状态监测中的应用03基于计算机视觉的设备外观检测接触网异常实时识别

南京地铁弓网智能检测系统利用计算机视觉技术，可实时识别接触网的磨损、异物悬挂等异常情况，为供电安全提供保障。轨交设施病害自动识别

通过研发基于计算机视觉的轨道、隧道病害自动识别算法，能够对钢轨裂缝、扣件缺失、隧道衬砌病害等进行精准检测，减少人工巡检工作量。变电所设备状态智能巡视

青岛地铁供电智慧运维系统实现自动化“代劳”，每日的巡视、防火及安全检查均由系统完成，工作人员仅需每周进行一次现场确认，降低人工巡视工作量。传感器数据融合的运行参数监测

多源异构数据采集体系构建覆盖变压器、电抗器、断路器、互感器等核心设备的多传感器网络，实时采集温度、振动、电流、电压等多维度运行参数，实现供电系统状态的全面感知。

数据预处理与特征提取技术采用去噪、归一化、异常值处理等数据预处理技术，结合统计分析与机器学习算法，从原始数据中提取反映设备健康状态的关键特征，为后续智能分析奠定基础。

多模态数据融合算法应用运用人工智能算法对来自不同传感器的结构化与非结构化数据进行融合分析，实现对供电设备运行状态的精准评估，提升故障预警的准确性和及时性。

实时监测与动态预警机制基于融合处理后的数据，构建实时监测模型，对设备运行参数进行24小时动态监测，智能捕捉状态变化，实现异常情况的早期预警与主动干预。智能巡检机器人的应用实践01自动化巡视替代人工，降低运维工作量在传统人工巡视模式下，工作人员需每日奔赴各个变电所，逐一对设备进行检查，任务繁重。智慧运维系统实现了自动化“代劳”，每日的巡视、防火及安全检查均由系统完成，工作人员仅需每周进行一次现场确认，降低人工巡视工作量。02多传感器融合，实现设备状态全面感知智能巡检机器人集成激光雷达、摄像头、红外热像仪等多种传感器，可对供电设备的外观、温度、声音等多维度数据进行实时采集与分析，精准捕捉设备状态变化，及时发现潜在隐患。03与BIM技术深度融合，提升作业安全性建筑信息模型（BIM）技术与智慧运维系统的深度融合，如同一位24小时在线的“安全管家”。作业前，工作人员可通过BIM漫游清晰查看施工区域与设备细节；作业中，系统实时显示设备带电状态与人员位置，严防误入带电区域；作业后，系统一键智能比对作业前后设备遥信状态，辅助确认设备是否恢复正常。04成功案例：青岛地铁供电智能运维系统青岛地铁供电智能体实现故障自动诊断、方案输出，处置效率提升超70%；其AI供电智慧运维系统已完成1号线、4号线、6号线的线路级系统以及线网级系统的建设，初步具备“超级技术员”的综合能力。AI驱动的供配电故障诊断与预测04故障诊断模型构建与算法原理

数据预处理关键环节构建故障诊断模型需首先进行数据全生命周期治理，包括数据收集、清洗与特征提取。通过传感器获取供电设备的温度、振动等多源数据，经去噪、归一化处理后，提取反映设备状态的关键特征，为模型训练提供高质量输入，打破“数据孤岛”，打造行业高质量数据集。

核心算法技术支撑以国产自主大模型（如DeepSeek、文心一言等）为基座，注入城轨供电专业数据微调形成行业通识大模型，再结合机器学习、深度学习等算法构建专业智能体。例如，利用人工神经网络处理非线性继电保护问题，智能模糊逻辑建立数学模型诊断故障，遗传算法优化参数提升模型精度。

模型训练与优化流程选择合适算法后，结合历史故障案例数据进行模型训练，通过反向传播等优化算法调整参数。利用边缘算力满足车站、车辆段等高实时性场景需求，实现集中训练与本地推理的协同调度。建立数据飞轮，使系统在运行中不断收集新数据，自动优化模型，提升故障诊断的准确性和泛化能力。传统计划修模式的局限性传统计划修依赖固定周期，易导致过度维修或故障漏检，青岛地铁等案例显示，其故障处置效率和资源利用率有较大提升空间。AI驱动的状态修核心优势基于多源传感器数据与智能算法，实现设备健康状态实时监测与寿命预测，变被动抢修为主动预警，显著提升运维精准度。关键技术：数据采集与智能分析构建覆盖“理、采、存、管、用”全生命周期的数据治理体系，结合机器学习、深度学习算法，实现故障模式精准识别与趋势研判。应用成效：效率提升与成本优化青岛地铁供电智能体实现故障自动诊断与方案输出，处置效率提升超70%；从“到点就修”转向“按需检修”，降低不必要的人力与物资成本。预测性维护：从计划修到状态修的转型典型故障案例：变压器与牵引供电系统变压器智能故障诊断与预警基于深度学习算法构建变压器故障诊断模型，通过分析振动、温度、油色谱等多源传感器数据，实现对变压器内部短路、绝缘老化等故障的早期预警。某地铁应用案例显示，该技术使变压器故障检出率提升至95%以上，避免了多起潜在停电事故。牵引供电系统状态监测与寿命预测采用机器学习技术对牵引变流器、整流器等关键设备的运行参数进行实时监测与趋势分析，建立剩余寿命预测模型。深圳地铁的实践表明，该系统可提前30天预测设备潜在故障，将突发故障率降低60%，维修成本减少40%。弓网系统故障智能检测与处置利用计算机视觉技术对弓网系统进行动态监测，自动识别接触网磨耗、导高异常、拉出值超限等故障。南京地铁弓网智能检测系统实现了98%的故障识别准确率，响应时间缩短至秒级，保障了列车取流的稳定性和安全性。供配电系统智能调度与优化05基于强化学习的负荷动态调配负荷预测与供需平衡优化强化学习算法可融合多源数据，如历史负荷曲线、实时客流、天气、季节等因素，构建高精度负荷预测模型，实现供配电系统供需的动态平衡，提升能源利用效率。多智能体协同调度策略采用多智能体强化学习框架，实现牵引供电、动力照明、通风空调等多负荷系统的协同调度，在满足各系统用电需求的前提下，优化全网能源分配，降低运营成本。节能降碳与虚拟电厂参与基于强化学习的负荷动态调配，可动态优化光伏、储能、柔性负荷的运行策略，聚合虚拟电厂参与电力市场，推动城轨供配电系统绿色低碳运营，响应国家双碳目标。能源管理智能体与虚拟电厂协同线网能源管理智能体的核心功能线网能源管理智能体通过动态优化光伏、储能、柔性负荷，实现源网荷储控一体化协同，提升城轨能源利用效率与经济性。虚拟电厂参与电力市场的运作模式聚合城轨系统内分布式能源与可控负荷，作为虚拟电厂参与电力市场交易，通过AI优化策略实现削峰填谷，响应电网调峰需求。AI驱动下的协同效益与绿色价值AI技术赋能能源管理智能体与虚拟电厂深度协同，推动城轨运营向绿色低碳转型，助力实现碳达峰、碳中和目标。能耗优化数据表现AI能源管理系统通过动态优化牵引供电策略，实现全网协同节能，部分线路能耗降低可达15%-20%，显著优于传统人工调度模式。碳排放减少量化成果智慧能管智能体聚合虚拟电厂参与电力市场，推动绿色低碳运营，据行业实践数据，可实现单位运输量碳排放下降10%-12%。经济效益转化分析AI驱动的节能降碳措施不仅带来环境效益，同时降低运营成本，以年运营里程1000公里线路为例，年均可节约能源费用数百万元。节能降碳效果的量化分析BIM与AI融合的供配电智慧运维06BIM技术在运维中的应用框架

智能巡视与自动化检查传统人工巡视模式下，工作人员需每日奔赴各个变电所逐一对设备进行检查，任务繁重。BIM技术与智慧运维系统融合后，实现了自动化“代劳”，每日的巡视、防火及安全检查均由系统完成，工作人员仅需每周进行一次现场确认，大幅降低人工巡视工作量。

BIM漫游与施工模拟作业前，工作人员可通过BIM漫游清晰查看施工区域与设备细节，配合“手指口呼”模拟倒闸操作，提前演练流程，有效防范误操作，为安全作业加上“智能锁”。

实时状态监测与安全防护作业中，系统基于BIM模型实时显示设备带电状态与人员位置，严防误入带电区域。作业后，系统一键智能比对作业前后设备遥信状态，辅助确认设备是否恢复正常，筑牢“安全防线”。

BIM联动检修革新供电智慧运维系统具备实时数据采集与智能分析能力，结合BIM模型对设备运行参数进行24小时动态监测，精准捕捉状态变化，推动设备检修从“到点就修”转变为“按需检修”，提升设备耐用性。AI+BIM的全流程安全管控

智能巡视与自动化检查AI供电智慧运维系统实现自动化“代劳”，每日的巡视、防火及安全检查均由系统完成，工作人员仅需每周进行一次现场确认，显著降低人工巡视工作量。

BIM漫游与模拟操作演练作业前，工作人员可通过BIM漫游清晰查看施工区域与设备细节，配合“手指口呼”模拟倒闸操作，提前演练流程，有效防范误操作。

实时状态监测与智能预警作业中，系统实时显示设备带电状态与人员位置，严防误入带电区域，为安全作业加上“智能锁”，构建起主动安全防护屏障。

作业后状态智能比对确认系统一键智能比对作业前后设备遥信状态，辅助确认设备是否恢复正常，筑牢“安全防线”，确保运维工作闭环管理。检修流程智能化与效率提升

从“计划修”到“状态修”的模式转变AI技术推动供配电设备检修从传统的定期“计划修”向基于实时状态监测的“状态修”“预测修”转型，实现按需检修，避免过度维护或失修风险。

智能诊断与方案自动生成AI供电智能体可实现故障自动诊断、解决方案输出，如青岛地铁供电智能体将故障处置效率提升超70%，大幅缩短故障响应时间。

智能工单与资源调度优化AI系统根据故障类型、位置、优先级等因素自动生成检修工单，并优化人员、备件等资源调度，实现检修任务的精准派单与高效协同。

检修效果智能评估与闭环改进通过AI对检修过程数据和结果数据进行分析，智能评估检修效果，并反馈至模型持续优化，形成“监测-诊断-检修-评估-优化”的智能闭环。供配电AI系统的安全与合规保障07数据全生命周期安全防护构建覆盖数据采集、传输、存储、处理、使用和销毁全生命周期的安全防护体系，确保供配电系统敏感数据在各环节的安全可控，符合《数据安全法》要求。隐私计算技术应用采用联邦学习、差分隐私等技术，在不直接暴露原始数据的前提下进行模型训练和数据分析，保护用户隐私和商业敏感信息，实现数据“可用不可见”。访问控制与权限管理建立严格的身份认证和基于角色的访问控制（RBAC）机制，细化用户权限，确保只有授权人员才能访问和操作关键数据，防止数据泄露和滥用。安全合规审计与追溯部署安全审计系统，对数据操作行为进行全程记录和监控，定期开展合规性检查，确保数据处理活动符合《个人信息保护法》等法规要求，实现问题可追溯、责任可认定。数据安全与隐私保护策略AI决策的可解释性与责任边界AI决策可解释性的核心价值在城市轨道交通供配电系统中，AI决策的可解释性是保障系统安全可靠运行的关键。它能够帮助运维人员理解AI模型做出判断和预测的依据，如为何预测某设备存在故障风险，从而增强对AI系统的信任，便于故障排查和人工干预。提升供配电AI决策可解释性的技术路径可采用知识图谱构建供配电设备故障与特征关联关系，结合模型可视化技术，如热力图展示关键特征对决策的影响权重，使AI决策过程从"黑箱"变为"白盒"，辅助工程师理解模型逻辑。供配电AI应用中的人机责任划分原则应明确AI系统作为辅助决策工具，人类运维人员拥有最终决策权。例如，AI生成的故障处置方案需经人工审核确认后方可执行，尤其在涉及重大安全操作如倒闸操作时，必须严格遵循"人机协同、以人为主"的责任机制。供配电AI责任边界的法规与标准依据需遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，参考《城市轨道交通人工智能应用指南》中关于AI安全与责任的要求，建立供配电AI系统的责任追溯机制，确保在发生问题时能够明确各方责任。安全运营体系构建与实践

全场景安全防护架构构建覆盖“云、网、数、用、端”全场景的一体化安全运营体系，实现对AI应用全生命周期的安全防护，确保供配电系统AI应用可信可控。

数据安全与隐私保护严格遵循《数据安全法》《个人信息保护法》等法规，对供配电系统运行数据、检修数据等进行分级分类管理，采用隐私计算技术保障数据使用安全。

人机协同责任边界明确明确AI系统与人工操作的责任边界，建立AI决策的审查与追溯机制，确保在故障诊断、调度指令等关键环节，人机协同高效且责任清晰。

AI模型鲁棒性与安全认证针对供配电系统复杂工况，提升AI模型在极端条件下的鲁棒性，建立符合轨道交通安全完整性等级要求的AI系统安全认证标准与流程。典型案例与实施路径08青岛地铁供电智能体应用成效故障处置效率显著提升青岛地铁