边缘 AI 通过在网络边缘的设备（如传感器、仪表或本地网关）上直接进行实时数据处理和决策，在智能电网系统中发挥着关键作用。与依赖中心化服务器的云端 AI 不同，边缘 AI 在本地处理数据，从而减少了延迟和带宽使用。这对于智能电网至关重要，因为智能电网需要快速响应能源需求、供应或电网状况的动态变化。例如，边缘 AI 可以在毫秒内分析电压波动或检测设备故障，从而自动进行调整以防止断电或损坏。
一个关键应用是在故障检测和电网稳定性方面。部署在智能电表或配电线路传感器上的边缘 AI 模型可以监测电流、电压和频率等电气参数。如果检测到异常（例如因电线杆倒塌引起的突然电压下降），边缘设备可以触发本地响应，如隔离故障或重新路由电力，而无需等待中央控制系统的命令。这最大程度地减少了停机时间并提高了可靠性。此外，边缘 AI 通过在本地分析历史消耗模式和天气数据来支持负荷预测，使变电站能够更有效地平衡能源分配。
边缘 AI 还增强了智能电网的安全性和可扩展性。通过在本地处理敏感数据，它减少了对针对中心化系统的网络攻击的暴露。例如，边缘设备可以在传输信息之前使用设备上的 AI 加密数据或验证电网命令。此外，边缘 AI 在电网扩展时可以有效地扩展：添加新的太阳能农场、电动汽车充电站或物联网设备不会使中央服务器过载，因为每个节点都处理自己的计算。对于开发人员来说，实施边缘 AI 包括优化轻量级机器学习模型（例如 TensorFlow Lite）以适应资源受限的硬件，并确保与现有电网协议（如 IEC 61850）的无缝集成。这种方法在现代能源系统中平衡了性能、成本和可靠性。