随着电力系统规模的不断扩大和电网结构的日益复杂，传统的人工巡检与故障处理方式已难以满足现代电网对安全、可靠、高效运行的需求。在此背景下，人工智能（AI）技术凭借其强大的数据处理能力、模式识别能力和自主决策能力，正在深刻改变电网侧的运维模式，尤其在“故障自愈”与“巡检自动化”两大关键领域展现出巨大潜力。

在电网侧故障自愈方面，AI的核心价值体现在对故障的快速识别、精准定位与智能恢复。传统电网发生故障后，往往依赖调度人员经验判断并手动执行隔离与转供操作，响应速度慢且易出错。而基于AI的自愈系统则通过融合SCADA、PMU、保护装置等多源实时数据，利用深度学习模型对电网运行状态进行动态感知。例如，采用卷积神经网络（CNN）或图神经网络（GNN）对电网拓扑结构与电气量变化进行建模，可实现对短路、接地、断线等典型故障的毫秒级识别。更进一步，结合强化学习算法，系统可在模拟环境中不断优化故障处理策略，自动制定最优的隔离区域与负荷转移路径，在最短时间内恢复非故障区域供电，显著提升供电可靠性。

此外，AI还能实现故障的预测性自愈。通过对历史故障数据、气象信息、设备老化程度等多维度数据的长期学习，AI模型可提前预警潜在风险点。例如，利用长短期记忆网络（LSTM）分析变压器油温、局部放电等时序数据，可在绝缘劣化初期发出告警，从而在故障发生前主动调整运行方式或安排检修，实现从“被动响应”向“主动防御”的转变。

在巡检自动化方面，AI正推动电网巡检由“人巡”向“智巡”全面升级。传统人工巡检不仅效率低、成本高，还受限于环境与安全因素。而搭载AI算法的无人机、机器人及固定摄像头等智能终端，已成为新一代巡检主力。这些设备通过视觉识别技术对输电线路、变电站设备进行全天候监测。基于YOLO、Faster R-CNN等目标检测算法，AI可自动识别导线断股、绝缘子破损、金具松动等上百种缺陷，识别准确率可达95%以上。同时，结合红外热成像技术，AI还能识别设备过热隐患，实现对变压器、断路器等关键设备的温度异常预警。

更为重要的是，AI实现了巡检数据的闭环管理。通过构建统一的数据中台，将巡检图像、视频、传感器数据与设备台账、历史缺陷记录进行关联分析，AI可评估设备健康状态并生成差异化巡检计划。例如，对老旧线路或重载区域提高巡检频次，对运行稳定的设备适当延长周期，从而实现资源的最优配置。部分先进系统已实现“发现—诊断—派单—复核”的全流程自动化，大幅降低运维人力投入。

展望未来，AI在电网侧的应用将向更深、更广的方向发展。一方面，随着边缘计算与5G通信技术的成熟，AI模型将更多部署于现场终端，实现本地化实时推理，减少对中心服务器的依赖，提升系统响应速度与抗干扰能力。另一方面，大模型技术的兴起为电网智能化带来新机遇。基于Transformer架构的通用电力大模型，有望整合调度、运维、规划等多专业知识，实现跨场景的智能决策支持。例如，通过自然语言交互，运维人员可直接询问“某条线路跳闸后的最佳处理方案”，系统即可综合当前运行方式、天气、负荷预测等因素给出建议。

然而，AI在电网中的深入应用仍面临挑战。数据质量参差不齐、模型可解释性不足、跨系统集成难度大等问题亟待解决。此外，如何确保AI系统的安全性与鲁棒性，防止恶意攻击或误判引发连锁故障，也是必须重视的课题。

总体而言，AI正在重塑电网侧的故障处理与巡检体系，推动电力系统向“自感知、自决策、自恢复”的智慧电网演进。未来，随着技术的持续突破与标准体系的完善，AI将在保障电网安全稳定运行、提升能源利用效率方面发挥更加核心的作用，为新型电力系统的建设提供坚实支撑。