变电主设备

I. 物联网/电力物联网 II.电网变电主设备状态监测 III.基于物联网的变电主设备状态监测 IV.研究展望

随着公司信息化建设的推进，电网生产运行过程中积累了包括设备台账、缺陷、故障、状态、试验检修等海量生产数据，这些数据蕴藏着许多与安全生产和设备管理等领域密切相关的规律和特征。因此，如何对这些数据进行分析挖掘，从中获得有用信息，进而辅助公司把握电网生产运行内在特征，辅助管理决策，提升管理精益化水平，是公司面临的实际问题。该成果可扩展能力强、应用性广。各基层供电局可根据日常实际工作需要（如设备采购、运维、检修等方面)，参照本成果工作技术路线，制定各自所需的可视化分析模板。该可视化技术上手简单、可操作性强。使用者无需数据处理和数据可视化方面的专业背景即可应用该技术，使用简单、直接，可大大节约工作人员工作时间，提高工作效率。

为提高设备在生产制造及出厂试验环节质量水平，项目导入“消除浪费、创造价值、持续改善、精益求精”的精益理念，充分查找短板和差距，运用精益工具和方法，开展自主创新和持续改善。 项目持续推进主设备监造管理体系建设，以提升主设备出厂试验一次通过率为目标，运用DMAIC精益管理思维，科学深入分析历史数据，全面细致梳理工作组织模式和流程，制定改善措施，实现有限的品控资源的合理配置，实现监造工作规范化水平和工作效能有效提升，最终实现采购设备质量水平有效提升。 项目通过持续推进主设备监造管理体系建设，突出问题导向，以“设备全生命周期理念”为指引，以提升主设备出厂试验一次通过率为目标，运用DMAIC精益管理思维，科学深入分析历史数据，全面细致梳理工作组织模式和流程，制定改善措施，实现有限的品控资源的合理配置，实现监造工作规范化水平和工作效能有效提升，最终实现采购设备质量水平有效提升。

本项目对变电主设备台账数据、在线监测、运行环境、带电检测、检修试验、巡视、缺陷、保护告警及状态遥测等海量数据进行结构化处理，综合机器学习模型和专家系统构建变电设备预警诊断及智能决策模型，对主设备进行早期缺陷预警、故障诊断和运检策略智能决策，支撑变电设备的数字化和健康管理业务。历经五年科技研发和生产应用，取得了一系列重大创新成果。本项目建立的模型具有开放和统一的结构设计、判据互斥性设计、判据权重差异化设计的特点。模型和业务功能可实现统一构建、统一分发、统一升级以及分析结果的统一迭代利用。方法具有良好的扩展性、可复制性，也可以应用于输电、配电领域，具有良好的推广价值。