电网公司、发电企业以及大型工业企业,均有各自的输电线路和输变电系统。但即使有专业人员负责运维,也有严格的作业标准和操作规程,仍会因为各种内外部原因发生输电设备故障,从而导致输电中断的事故发生。
输电系统地域跨度大、专业设备多、环境复杂; 依靠专家经验和既有标准去识别设备的健康度,或故障位置; 识别效率低且判断不全面,知识缺乏沉淀和传承; 遇到问题后的处置措施主要依赖人员经验。
设备健康度评估是重资产企业运维专业重点关注的方向。电力企业作为重资产企业的典型代表之一,更是对设备的健康度评价投入了大量的人力物力,如何保障设备健康稳定运行是未来一段时期内需要重点解决的问题。
基于设备标准、技术规范、作业标准库、运维策略库、专家经验库等专业知识,构建面向电力运维专业的智能电力运维知识库。
基于电力运维知识库,面向运维、抢修人员提供知识搜索、问答和知识推荐服务。
应用知识图谱的知识抽取和构建能力,基于技术标准、作业标准、专家经验等,构建设备健康度诊断规则库;结合设备实时运行指标,对设备健康度进行智能评价。
应用小样本机器学习技术,基于历史故障案例,构建电力故障诊断模型。结合故障发生时电力设备状态、系统录波数据等,对电力故障原因进行智能分析,并提供建议结论。
基于既有告警信息或故障表现、故障原因,结合专家经验和运维策略等,面向运维、抢修人员推荐故障处置建议。
创新性的引入知识图谱产品 实现电力运维体系的知识沉淀和传承
应用知识图谱和大数据AI技术 智能学习和构建诊断规则和模型
对设备健康度进行评价 智能故障定位并推荐处置建议
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