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电力设备智能运维系统研发需求

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基本信息

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难题描述

需求背景

随着新型电力系统建设加速推进，保定市宗然电力科技有限公司在变电站、输配电线路等设备的运维管理中面临巨大挑战。传统定期检修模式存在人力成本高、故障响应滞后等问题，难以满足现代电网高可靠性要求。同时，新能源大规模并网导致电网运行工况复杂化，设备异常状态早期识别困难，现有监测系统对潜伏性缺陷的预警准确率不足60%。此外，运维数据分散在多个独立系统中，缺乏智能分析手段，导致决策效率低下。为适应"双碳"目标下的电力运维新要求，亟需研发新一代智能运维系统，实现设备状态精准评估、故障智能预警和运维策略优化，提升电网安全运行水平和运维经济效益。

难题描述

当前电力设备运维面临多源异构数据融合困难，包括SCADA系统、在线监测装置、红外成像等多模态数据的实时解析与关联分析；设备状态评估依赖阈值告警导致误报率高，需突破基于深度学习的故障早期微弱特征提取技术；边缘计算节点在强电磁干扰环境下的数据采集稳定性不足，现有通信协议难以满足海量设备并发接入的低延时要求；此外，运维知识库更新滞后，专家经验与AI模型的协同决策机制尚未建立，制约了智能化运维水平的提升。

技术目标

研发具备自适应能力的智能运维系统，实现变压器、断路器等关键设备全生命周期健康管理，故障预测准确率达90%以上；构建电力专用边缘计算框架，使数据采集抗干扰能力提升50%，支持10万台设备并发接入；开发多模态数据融合引擎，实现局部放电、油色谱等18类监测指标的联合诊断，将运维响应速度提高60%；建立动态更新的电力知识图谱，通过数字孪生技术实现设备劣化趋势可视化预测，最终使非计划停机时间减少40%，运维成本降低25%，达到《电力物联网白皮书》三级智能化标准。