摘要：随着电力系统智能化与高可靠性需求的持续升级，传统继电保护装置在动态故障响应与复杂环境适应性上的不足逐渐成为制约电网安全的关键瓶颈。为应对新能源并网与电网暂态特性复杂化带来的挑战，本文提出一种基于嵌入式AI芯片与数字信号处理器（DSP）协同架构的继电保护速动装置。通过异构计算框架整合高性能信号处理与智能算法、结合DSP的实时信号处理能力与AI芯片的并行计算、系统层面的多级协同机制，该装置不仅显著提升数据处理效率，也实现信号采集、故障特征提取与保护决策的全链路优化与保障保护策略的动态优化与全局可靠性，推动了继电保护技术向智能化、自适应方向演进，助力新型电力系统的安全稳定运行。

关键词：嵌入式AI芯片；DSP；异构计算；速动装置；智能算法

1.引言

随着电力系统智能化转型的加速，继电保护装置的核心性能指标速动性与精确性面临更高挑战。传统继电保护系统多依赖固定阈值逻辑判断，在新能源大规模并网、电网动态特性复杂的背景下，其响应速度与自适应能力已显不足。嵌入式人工智能（AI）芯片与数字信号处理器（DSP）的协同应用，为突破这一瓶颈提供了技术路径。AI芯片的实时模式识别能力与DSP的高效信号处理特性相结合，不仅能实现故障的快速定位与隔离，还可通过自适应算法优化保护策略。本文聚焦这一技术融合方向，从硬件架构创新、算法优化、国产化产业链协同等维度，系统分析嵌入式AI与DSP在继电保护领域的应用潜力与未来趋势。

2.研究现状

嵌入式AI芯片近年来在算力密度与能效比上的突破，为边缘侧实时计算提供了硬件基础。以国产GPU和ASIC芯片为例，其通过定制化指令集与并行计算架构优化，已能在低功耗条件下支持卷积神经网络（CNN）等复杂模型的部署，为继电保护装置中的故障预测与分类提供了可行性。与此同时，DSP技术作为电力系统信号处理的核心工具持续演进，例如基于双CPU架构的dsPIC30F系列芯片，可通过傅氏算法快速提取基波分量，在12路模拟量同步采集中实现微秒级响应。

当前研究进一步表明，AI与DSP的协同设计正成为主流：DSP负责完成高精度信号滤波、谐波分析等底层任务，而AI芯片则依托深度学习模型，从预处理数据中识别暂态故障特征并动态调整保护阈值。这种分工模式显著降低了单一处理器的负载压力，同时兼顾了系统的实时性与智能化需求。

3.系统设计与关键技术

本项目软件设计致力于构建高可靠、自适应、智能化的继电保护速动装置，保障电力系统安全稳定运行。其核心目标是通过嵌入式AI芯片与DSP的协同计算，实现故障的毫秒级精准识别与快速隔离，结合实时信号处理与深度学习算法，动态优化保护策略，提升系统速动性与鲁棒性。通过优化异构硬件架构（如双核分工设计）、轻量化AI模型部署（参数量压缩70%）及边缘-云端协同机制，系统可自适应调整保护阈值，降低误动率，同时兼容新能源并网的高波动特性。最终在提升电网故障响应速度的同时，依托国产化芯片生态降低运维成本，推动电力系统继电保护技术向智能化、高可靠性方向跨越发展。

3.1硬件架构设计

嵌入式AI芯片与DSP协同的继电保护装置需从硬件架构、算法优化到系统集成实现全链路技术突破。本项目在硬件架构层面采用双核异构设计，通过高性能DSP芯片（如TI TMS320F28379D）与国产AI芯片（如华为昇腾310）的分工协作，构建高可靠性的处理单元。DSP芯片负责实时信号采集与预处理，其16位精度模数转换器（采样率≥1MSPS）与改进型全波傅氏算法可快速提取基波分量，而国产AI芯片依托定制化NPU架构，在低至5W的功耗下实现CNN模型的毫秒级推理，并通过SiP封装技术集成冗余电源管理与自诊断电路，确保在-40℃～85℃温度范围及强电磁干扰（EMC Class A）环境下的稳定运行。

3.2智能算法与轻量化模型部署

算法优化是本项目系统性能的核心支撑。针对电力信号暂态特性，动态数据窗傅氏算法将传统20ms数据窗压缩至5ms，结合相位补偿技术将基波计算误差控制在0.5%以内，同时引入小波变换增强高频暂态分量的检测灵敏度。在AI模型部署中，基于TensorFlow Lite框架的轻量化设计通过通道剪枝与8位量化技术，将ResNet-18模型参数量压缩至原始规模的30%，并利用昇腾芯片的DVPP指令集加速矩阵运算，使端到端推理时延降至3ms以下。此外，强化学习算法的引入支持保护阈值的动态调整，有效应对电网负荷波动导致的误动风险。

3.3多层级协同机制

系统集成与协同机制的设计则聚焦于通信效率与全局优化。双核间通过高速SPI接口（50MHz时钟）与时间敏感网络（TSN）帧结构实现数据同步，结合双缓冲机制与CRC-32校验，确保微秒级传输精度及数据完整性。在边缘-云端协同框架中，本地装置执行≤10ms的快速跳闸决策，同时将故障波形经MQTT协议上传至云端训练Transformer全局模型，通过OTA更新实现本地模型的持续进化。为验证系统可靠性，基于RT-LAB实时仿真平台模拟电弧接地、短路等典型故障场景，并采用国产示波器（普源精电DS70000系列）实测装置性能，最终满足国标GB/T 14285-2006中动作时间≤20ms与误动率≤0.1%的严苛要求。

4.总结与展望

嵌入式AI芯片与DSP的协同架构为继电保护技术带来了重要性意义，其核心价值在于通过异构计算实现了速动性、精确性与自适应能力的统一。在智能电网场景中，该技术可应对新能源波动性与故障瞬时性的双重挑战，例如光伏并网点的电弧故障预测与2ms级跳闸决策，较传统方案提速50%以上；工业自动化领域则通过强抗干扰能力与机器视觉融合，拓展非电量保护功能。

未来，随着AI轻量化技术（如神经架构搜索与二值化网络）的成熟及5G通信的普及，本项目团队将持续在分布式能源管理、城市配电网等领域深度渗透，推动继电保护装置从“故障隔离工具”向“电网智能节点”转型。同时我们也会聚焦跨学科技术整合（如电力电子与AI的交叉研究）、复杂电磁环境下的适应性测试体系构建，以及行业标准与认证机制的完善，最终加速这一创新技术的规模化工程落地。

参考文献：

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[5]苏奎峰， 吕强， 耿庆峰. 《TMS320F2812原理与开发》[M]. 电子工业出版社， 2005.

作者简介：

张子俊，男，2005年3月生，安徽省淮北市濉溪县人，汉族，本科，学生，电气工程及其自动化，吉林建筑大学，