汇聚传感器、机器人、业务系统等多源数据,实现一套平台,查看设备的多维数据,掌握设备的实时运行动态。
自动汇聚一二次设备的实时数据、历史数据、实验数据等数据,利用人工智能算法实现设备状态的自动评价,减少人工评价的工作量,提升工作效率。
利用物联感知终端、机器人、监控等手段,实现站内设备的自动巡检,提高巡检频率、降低人工成本、提高巡检质量。
基于设备缺陷报告、检修记录、运行工况等历史数据,建立设备故障预测模型,采用人工智能算法,反映故障发生规律,实现对故障的预测,前移设备安全警戒线。
利用人工智能算法,结合知识图谱,智能分析缺陷和故障产生原因,并定位缺陷和故障位置,辅助运维检修决策,提升消缺处置效率。
利用关联分析方法,根据缺陷和故障产生的原因,通过知识图谱推荐处置建议和历史相似案例,辅助用户检修,提升检修效率。
打破数据壁垒,汇聚多源数据,唤醒沉睡数据,有效挖掘数据价值。
利用机器人、物联感知终端,实现站内设备的自动巡检,提高巡检效率,降低巡检成本。
感知设备运行状态,实时数据动态刷新,用户远程实时掌握变电站及站内设备的运行状态。
人工智能算法应用,实现隐患的“提前预警”,缺陷故障的“研判” ,由“防御性维护”转向“预测性维护”,降低变电站检修成本。
通过知识图谱,智能推送同类故障案例和检修策略,辅助用户决策,提高检修效率。
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