随着电力系统向智能化、数字化方向发展，电网设备的安全运行与故障预警变得愈发重要。变压器、开关柜等高压电力设备在长期运行过程中，可能因绝缘老化、结构缺陷或外部环境变化产生局部放电。

局部放电是电力设备绝缘性能恶化的重要早期征兆，及时发现并识别这些异常信号，对预防设备故障和保障电网安全运行具有重要意义。

里德堡原子凭借其对射频电场的高灵敏响应和宽频感知潜力，为电力设备异常电磁信号的非接触式检测提供了新的技术手段。与此同时，人工智能（AI）在信号处理和模式识别领域的快速发展，也为复杂电磁环境下的局部放电识别与故障预警带来了新的可能。

将里德堡原子的电磁感知能力与AI智能识别能力相结合，不仅能够实现局部放电信号的高灵敏探测，还可以识别不同的放电类型，为电力设备的智能故障预警提供新的技术手段。

传统局部放电检测的挑战

电力设备在发生绝缘性能逐渐退化的过程中，往往会伴随微弱的局部放电现象。这些放电过程伴随着持续时间极短、频谱范围较宽的瞬态电磁信号，其中包含反映放电类型及绝缘状态的重要特征。

目前，传统电力设备局部放电检测主要采用脉冲电流法、超高频检测和超声检测等技术，通过获取放电脉冲及其时频特征，判断设备是否存在异常。

然而，实际电网运行环境复杂，局部放电信号容易受到电磁干扰、传播衰减及环境噪声的影响，给微弱异常信号的准确识别带来挑战。

复杂的电磁干扰可能产生与局部放电相似的信号特征，导致正常信号被误判为故障，引发误报；而早期局部放电信号通常较弱，部分特征可能被噪声掩盖，导致真实异常未被及时发现，产生漏报。

此外，不同类型的局部放电信号可能具有相似的特征，传统依赖人工提取特征及固定判别规则的识别方法，在复杂信号分类方面存在一定局限。

如何在复杂电磁环境下准确提取局部放电特征，区分真实异常与环境干扰，降低误报和漏报风险，是实现电网智能故障预警的重要研究方向。

里德堡原子与AI融合的局部放电监测

里德堡原子具有较大的极化率，能够敏感地响应外部电磁场的变化。利用电磁诱导透明技术，可以将局部放电电磁波引起的原子能级变化映射到探测光信号中，实现瞬态电磁信号的光学读出。

里德堡原子具有高灵敏和宽频电磁响应潜力，能够为局部放电信号的获取与特征分析提供新的物理感知手段。

然而，不同类型的局部放电信号可能具有相似的信号特征，复杂环境下噪声干扰会进一步增加了信号识别的难度。如何从复杂的电磁信号中提取有效特征，实现不同放电类型的准确区分，成为进一步研究的关键。

针对这一问题，中科大达芬奇量子团队提出了一种将里德堡原子传感与AI深度学习相结合的局部放电信号指纹识别方案，实现复杂局部放电信号的智能分类与预警验证。

研究团队首先利用宽带天线收集局部放电产生的瞬态电磁信号，并通过波导将其耦合至铷原子气室。不同放电类型在原子响应波形中呈现出的特征差异，可作为区分放电类型的信号指纹。

通过采集和整理不同放电类型的原子响应数据，构建局部放电信号数据集，并利用深度学习算法自动提取时域波形中的特征信息，为不同放电类型的智能识别提供依据。

这种将原子信号采集与AI特征学习相结合的方法，为构建局部放电信号指纹数据库提供了新的技术思路。

通过持续积累不同设备、放电类型及运行环境下的信号数据，并结合AI辅助标注、增量学习等方法，有望逐步建立更加完善的电力设备异常电磁信号数据库，为电网故障识别与智能预警提供数据支撑。

图1：AI赋能局放信号识别，图片来源：Opt. Express 34, 6426-6437 (2026)。

在构建局部放电信号数据集的基础上，进一步引入一维残差神经网络，对里德堡原子探测获得的时域信号进行分析。与依赖人工选择特征的传统识别方法不同，深度学习能够自动学习不同放电信号的特征差异，实现局部放电类型的智能分类。

当放电源与接收天线之间的距离由1 cm增加至30 cm时，信噪比从16 dB下降至约2 dB，噪声干扰使不同放电类型的特征更加难以区分。

在这一低信噪比条件下，AI模型对四种局部放电类型的识别准确率仍达到93.5%，相比传统快速傅里叶变换结合支持向量机方法的85%，提高了8.5个百分点。

这表明AI能够从低信噪比的原子响应信号中有效提取放电特征，提高不同局部放电类型的识别能力，为复杂电磁环境下的故障识别与智能预警提供技术支撑。

图2：AI增强局放信号分类，图片来源：Opt. Express 34, 6426-6437 (2026)。

对于电网安全运行而言，除了识别不同类型的局部放电，还需要准确判断异常信号是否出现，避免环境干扰引起的误报，以及微弱放电信号未被及时识别造成的漏报。

为验证AI在异常预警中的应用能力，研究团队进一步构建了局部放电信号与随机噪声混合的预警场景，利用训练后的AI模型分析信号在不同时段的特征，并输出放电事件的预测概率。通过设置报警阈值，模型能够根据识别结果区分放电事件与随机噪声。

实验验证了AI从噪声中识别局部放电事件并实现自动预警的可行性。通过优化AI模型及报警阈值，可以在误报与漏报之间进行合理权衡，有望进一步提升复杂电磁环境下的异常识别能力，降低电力设备故障监测中的误报与漏报风险。

图3：AI赋能局放智能预警，图片来源：Opt. Express 34, 6426-6437 (2026)。

小结：从量子感知到AI智能电网

里德堡原子与AI的结合，为电力设备局部放电检测与智能预警提供了新的技术思路。

里德堡原子利用其高灵敏和宽频电磁感知能力获取局部放电信号，AI通过学习不同放电类型的特征，实现信号分类与异常识别。两者相结合，有望提高复杂电磁环境下的故障识别能力，提升电网设备状态监测的准确性与可靠性。

目前，研究仍处于实验验证阶段，在复杂电磁干扰及系统小型化等方面仍面临挑战。随着原子传感技术、AI算法及局部放电信号数据库的不断完善，有望进一步提高系统的智能识别与预警能力，推动其在实际电网监测中的应用。

从电磁信号感知到局部放电智能识别与预警，AI赋能里德堡原子为电网安全监测提供了新的发展方向。