截至 2026 年初，全国新能源装机已突破 12 亿 kW，风光出力波动、设备运行环境复杂及系统联网化转型，使异常风险呈现出多样化、隐蔽化特征。传统阈值与规则匹配式检测方法精度低、响应慢，无法适配海量数据处理与复杂工况的需求，亟须通过高效技术路径破解防护难题。

1 新能源工控系统异常检测面临的挑战

相较于传统工业控制系统，新能源工控系统具有设备分布分散、运行工况复杂、数据量庞大、协议类型多样等特点，其异常检测面临诸多独特挑战，主要体现在四个方面。

第一，数据处理难度大。新能源工控系统实时采集设备振动、温度、电流、电压等 50 余项运行参数，数据呈现海量性、时序性、异构性特征，同时受环境干扰、设备老化等因素影响，数据中存在大量噪声，传统数据处理方法难以快速实现有效降噪与特征提取，异常特征易被掩盖，进而影响检测精度。

第二，异常类型复杂且隐蔽。新能源工控系统的异常既包括设备老化、部件磨损等渐变式异常，也包括传感器故障、恶意入侵等突发式异常；既有可预判的常规异常，也有未知的新型异常。部分异常具有很强的隐蔽性，如储能系统并联失配、工控指令篡改等，在初期难以通过常规监测发现，一旦爆发便会快速扩散，造成严重后果。

第三，传统检测方法适应性差。传统异常检测方法依赖人工设定阈值与规则，难以适配新能源工控系统工况的动态变化，如风光出力的间歇性波动、设备运行参数的动态调整等，容易出现误报、漏报现象。同时，传统方法无法应对未知异常，对于新型恶意入侵、设备新型故障等，缺乏有效的检测能力。

第四，检测响应与处置滞后。新能源工控系统的异常传播速度快，如光伏电弧故障、电网电压骤变等，若检测响应不及时，可能导致故障扩大，引发设备损坏或系统瘫痪。传统检测方法需要人工介入分析与处置，响应延迟通常在分钟级，难以满足系统实时防护的需求。

2 AI 技术在异常检测中的适配性分析

AI 技术凭借其自主学习、特征挖掘、实时响应等优势，能够精准适配新能源工控系统异常检测的需求，其适配性主要体现在三个方面。首先，AI 技术具备强大的海量数据处理能力。机器学习、深度学习算法能够快速处理新能源工控系统产生的时序数据、异构数据，通过数据降噪、特征提取、模式识别等过程，从海量噪声数据中挖掘异常特征，摆脱对人工数据处理的依赖，提升数据处理效率与质量。

例如，基于卷积神经网络的算法可直接处理原始传感器数据，自主提取故障特征，无需人工手动解析，大幅降低数据处理难度。其次，AI 技术具备优秀的异常识别与泛化能力。通过对历史异常数据与正常运行数据的学习，AI 模型能够构建正常运行模式，在识别已知异常的同时，通过自主学习实现对未知异常的检测，解决传统方法无法应对新型异常的难题。再次，AI 模型能够适配工况的动态变化，通过增量学习不断优化模型参数，提升检测的适应性与精准度，减少误报、漏报现象。此外，AI 技术具备实时响应与自主处置潜力。AI 模型能够实现对新能源工控系统运行数据的实时监测与分析，异常检测响应时间可缩短至秒级，远优于传统检测方法的分钟级响应。最后，结合边缘计算技术，AI 模型可部署于边缘节点，实现对异常的本地实时检测与初步处置，减少数据传输延迟，为异常处置争取时间，降低故障扩大的风险。

3 AI 在新能源工控系统异常检测中的应用与实现

3.1 技术选型

新能源工控系统异常检测的 AI 技术选型，需兼顾检测精度、实时性与工程化部署可行性，结合现有成熟技术成果，重点选用机器学习中的孤立森林、支持向量机，以及深度学习中的卷积神经网络、长短期记忆网络，构建多模型协同的异常检测体系。

第一，孤立森林算法属于一种无监督学习算法，适用于新能源工控系统未知异常的检测。其核心原理是通过随机生成决策树，分割样本数据，异常数据因特征与正常数据差异较大，能够被快速孤立，具备计算效率高、对异常数据敏感、无需大量标注数据的优势，适合处理新能源工控系统海量的未标注运行数据，可快速识别设备故障、参数异常等隐蔽性较强的异常。

第二，支持向量机算法属于监督学习算法，适用于对已知异常的精准检测。其核心原理是通过寻找最优分类超平面，实现正常数据与异常数据的分离，能够有效处理高维数据，在小样本数据场景下仍具有较高的检测精度，适合用于新能源工控系统中样本量较少的异常类型，如恶意入侵、协议篡改等安全异常的检测。

第三，卷积神经网络擅长处理时序数据与多维特征数据，适用于设备运行参数异常的检测。其通过卷积层、池化层等结构实现对数据特征的自动提取，能够有效捕捉数据中的局部特征与全局特征，摆脱对人工特征工程的依赖，可精准识别传感器数据中的异常波动，如电机振动异常、储能电芯电压异常等。

第四，长短期记忆网络作为一种特殊的循环神经网络，能够有效处理时序数据的依赖关系，适用于新能源工控系统运行状态的动态监测与异常预测。其通过遗忘门、输入门、输出门的协同作用，解决了传统循环神经网络的梯度消失问题，能够捕捉数据的长期时序特征，可实现对设备渐变式异常的提前预警，如设备老化、储能容量衰减等。

3.2 异常检测模型构建与实现

结合新能源工控系统的异常类型与数据特点，构建了包含数据预处理、特征提取、模型训练、异常检测、响应处置全流程的 AI 异常检测模型，可实现对各类异常的精准识别与快速响应，模型整体架构如图 1 所示。

（1）数据预处理环节

数据预处理是提升异常检测精度的基础环节，主要针对新能源工控系统采集的原始数据存在的缺失、噪声、异构等问题，开展清洗、降噪与标准化处理，保障数据质量。首先，通过插值法、删除法处理缺失数据，避免缺失数据对模型训练造成不利影响；其次，采用小波变换算法进行噪声过滤，去除环境干扰、设备干扰产生的噪声数据，保留有效特征，小波变换的核心公式如下：

式中，W (a,b) 为小波系数，a 为尺度因子，b 为平移因子，f (t) 为原始数据信号，ψ 为小波基函数。通过小波变换可有效分离信号与噪声，提升数据纯度。最后，采用 min-max 标准化方法对数据进行标准化处理，将数据映射至 [0,1] 区间，消除不同参数的量纲影响，标准化公式如下：

式中，x_norm 为标准化后的数据，x 为原始数据，x_min 为原始数据的最小值，x_max 为原始数据的最大值。

（2）特征提取环节

特征提取的核心目标是从预处理后的数据中挖掘与异常相关的关键特征，压缩冗余特征，同步提升模型训练效率与检测精度。结合新能源工控系统的数据特点，分别提取时序特征与空间特征：时序特征主要包括数据的趋势、周期性、突变点等，通过滑动窗口法、自相关分析提取；空间特征主要包括不同设备参数之间的相关性、设备运行状态与环境参数的关联性等，通过皮尔逊相关系数、主成分分析提取。

针对设备异常，重点提取设备运行参数的变化特征，如振动幅度、温度变化率、电流波动范围等；针对运行异常，重点提取功率、电压、负荷的时序变化特征；针对安全异常，重点提取工控指令的序列特征、协议数据的交互特征。通过特征筛选算法，剔除冗余特征，保留对异常检测贡献度高的关键特征，构建最优特征集，为后续模型训练提供支撑。

（3）模型训练与融合

采用多模型协同训练的方式，结合孤立森林、CNN-LSTM、支持向量机三种算法的优势，构建融合型异常检测模型。首先，将预处理后的特征数据划分为训练集与测试集，训练集用于模型训练，测试集用于验证模型性能；其次，分别训练三个基础模型：孤立森林模型用于未知异常检测，CNN-LSTM 模型用于时序性异常检测与预测，支持向量机模型用于已知异常的精准分类；最后，采用加权融合算法对三个模型的检测结果进行融合，根据各模型在不同异常类型下的检测精度分配权重，提升模型的整体检测性能。

在模型训练过程中，采用交叉验证法优化模型参数，避免过拟合问题。针对 CNN-LSTM 模型，优化卷积核大小、隐藏层节点数、学习率等参数；针对支持向量机模型，优化核函数类型、惩罚系数等参数；针对孤立森林模型，优化决策树数量、样本分割次数等参数。通过参数优化，确保模型在检测精度与实时性之间达到平衡，适配新能源工控系统的运行需求。

（4）异常检测与响应处置

在模型部署完成后，实时采集新能源工控系统的运行数据，经预处理、特征提取后输入融合模型，由模型输出异常概率与异常类型。设定异常判定阈值，当异常概率高于阈值时判定为异常，根据异常类型与严重程度启动分级响应机制：轻度异常（如参数轻微波动），由系统自动调整参数，持续监测；中度异常（如设备轻微故障），发出预警信号，通知运维人员进行排查；重度异常（如恶意入侵、重大设备故障），立即切断相关设备连接，启动应急处置方案，防止故障扩散。

为提升响应速度，采用边缘计算与云端协同的部署模式，将 AI 模型部署于边缘节点，实现本地实时检测与轻度异常处置，降低数据传输延迟；云端平台负责模型的更新、参数优化与重度异常的统筹处置，形成 "边缘检测 - 云端管控" 的协同防护体系，确保异常检测与处置的实时性、有效性。

图 1 新能源工控系统 AI 异常检测模型架构图

 3.3 模型性能验证

采用新能源工控系统实际运行数据对融合模型进行性能验证，数据来源于风光储一体化工控系统，涵盖设备运行参数、工控指令数据、异常数据等类型，共采集 10000 组样本数据，其中正常数据 7000 组，异常数据 3000 组（含设备异常、运行异常、安全异常各 1000 组）。选取检测精度、误报率、漏报率、响应时间作为性能评价指标，与传统阈值检测方法、单一 AI 模型进行对比，验证结果如表 1 所示。

表 1 不同检测方法性能验证对比表

由验证结果可知，融合型 AI 模型的检测精度显著高于传统阈值检测方法与单一 AI 模型，误报率、漏报率均控制在 3% 以内，响应时间缩短至 50ms，能够满足新能源工控系统异常检测的实时性与精准性需求，具备良好的工程化应用价值。

4 结语

综上所述，AI 技术凭借其高效的数据处理与自主学习能力，能够有效应对新能源工控系统异常检测面临的挑战，多模型融合检测体系的构建与实现，大幅提升了异常检测的精度与实时性，经实际数据验证具备良好工程化应用价值。AI 与新能源工控系统的深度融合，能够强化系统安全防护能力，推动新能源产业高质量发展，为新型电力系统建设提供支撑，助力双碳目标落地与战略性新兴产业发展需求落地。

作者：广西桂冠电力股份有限公司 郑胜翔