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一种基于AI分析的变电设备状态预测方法

发布时间: 2025-05-06

基本信息

合作方式： 技术咨询
成果类型： 发明专利
行业领域：
新一代信息技术产业,新能源产业,人工智能,智能电网产业
成果介绍
本成果提出了一种基于AI分析的变电设备状态预测方法，旨在通过智能化手段提升变电设备的故障预测和维护效率。该方法通过传感器收集变电设备的各项信息，包括设备信息、电流数据、元件信息和天气信息等，并将这些数据传输至AI系统。AI系统对数据进行分类处理、数据清洗和标准化处理后，构建预测模型和三维模型。通过贝叶斯算法对各元件进行故障概率计算，并生成故障记录表。进一步，通过卷积神经网络对设备老化情况进行分析预测，生成老化记录。AI系统还从修复数据库中调用修复方案，生成方案列表供工作人员选择或自行制定修复方案。修复完成后，AI系统对变电设备进行异常分析，生成修复日志并存储。该方法不仅提高了故障预测的准确性，还通过智能化手段优化了维护流程，减少了人工干预，提升了变电设备的维护效率和可靠性。
成果亮点
本成果的核心亮点在于通过AI技术实现了变电设备状态的高效预测和精准维护。首先，通过传感器收集全面的设备运行数据，并利用AI进行数据分类和清洗，确保了数据的准确性和一致性。其次，采用贝叶斯算法对设备元件进行故障概率计算，生成详细的故障记录表，为维护人员提供了明确的故障指引。进一步，通过卷积神经网络对设备老化情况进行分析预测，提前预警潜在问题。AI系统还能够自动生成修复方案列表，支持工作人员快速选择或制定修复方案，显著提高了维护决策的效率。最后，AI系统对修复过程进行实时检测，生成修复日志并存储，减少了维护人员的工作负担，同时提高了修复质量。这些创新设计不仅提升了变电设备的维护效率，还降低了维护成本，为电力系统的智能化运维提供了有力支持。
团队介绍
本成果的研发团队在电力系统、数据融合和智能运维等领域拥有深厚的专业背景和丰富的实践经验。团队成员在AI技术、数据处理、故障预测和智能维护等方面具备丰富的专业知识和实践经验。团队成员紧密合作，充分发挥各自的专业优势，攻克了数据驱动的故障预测和智能维护中的多项技术难题。该团队不仅具备强大的技术研发能力，还具备将前沿技术与实际应用相结合的能力，为推动电力系统智能化运维的发展做出了重要贡献。
成果资料