创意信息 格蒂电力

根据统计，2019年国家电网变电站数量较2012年增加30.5%，78.4%的运维班组对设备无有效的监控手段，结构性缺员超30%，设备规模的快速增长对设备智能管控及运行可靠性提出了更高要求。为破解当前难题，提高变电业务运检质效，提升变电管理标准化、精益化和智慧化水平，亟需推进变电专业数字化建设，推行智慧数字化变电站运维平台就显得极为必要。

智慧变电站中的“智慧”，就是要借助人工智能、大数据等技术，将变电站的数据模型化，为日常运维工作提供决策分析，而设备监控诊断预测将成为数据应用的重要场景。

设备监控诊断预测是在设备监测技术完善的基础上，积累有效数据，融合人工智能、大数据等技术，实现设备健康诊断预测。整个过程基于多维数据融合、知识图谱技术，构建变电站主设备健康诊断预测模型，实时诊断主设备当前健康状态、预测裂化拐点、分析设备家族缺陷和环境因素影响，使传统的周期性检修计划变得更科学、更精准，并智能推荐故障预防措施，最大化的防患于未然。

全量数据运营：以知识图谱的全量数据为依托，为工作人员提供全量的数据可视化、全域图谱查询、知识构建功能，全面支撑设备故障诊断、健康评测、检修策略智能问答。

知识体系优化：专家知识库、模型库、技术组件库等多个基础库的构建，可以为后续知识体系优化提供良好的底层支撑

设备健康档案：打破时间空间上的障碍，利用网路与人工智能技术，为设备运维管理提供有效的知识库与决策库，提升变电站安全运行能力的同时降低设备维护费用。

智能化提升：设备健康智能分析功能对变电站实现了无人值守提升的目标，便于运维人员对站内设备信息远程自动分析诊断，提升运维效率。

防患于未然：将变电站故障处理从后知后觉提升为先知先觉、预测判断、防患查缺，避免隐患故障出现造成生产经济的损失。

实现设备全生命周期管理：在设备从投入生产到下线的全过程中，通过原始数据采集、分析、建模，构建设备画像，在设备运行中，不断丰富设备画像，让设备画像具有实时性、准确性和灵活性的特点，从而可以提供设备全生命周期的分析管理依据，为生产优化、设备选型、技术改进提供有效支撑。