多维度探索分析支撑设备管控决策
构建设备资产数据探索应用平台，支撑对设备资产、缺陷记录、事故事件等开展业务探索研究，设计实现设备资产分析、设备缺陷分析等一系列分析主题，辅助支撑设备管控决策业务开展。
电网生产运检
利用NLP及图谱技术构建智能知识库应用，为运检专业知识库系统化管理、知识有效传承、人才队伍快速建设提供支撑，切实促进电力运检专业知识升级，不断优化生产管理水平。
NLP及图谱技术构建智能知识应用促进团队专业
水平提升
结合项目建设的不同阶段和方向设计提炼一系列分析指标和统计维度，建立业务分析看板，实现项目监控，为项目立项、项目后评估及项目全过程监控提供量化支撑。
分析看板科学监管项目过程
综合考虑设备数量、设备缺陷率、投运年份等因素，利用多种分析手段实现设备质量评价，建立供应商评估模型，得出供应商评价，用于精准化评价、差异化管理，为企业招投标提供有价值的参考数据。
多维评价模型严控设备及供应商质量
以馈线为研究对象，结合业务经验，分析历史馈线故障停电原因，梳理出影响停电的因素。同时基于天气、台账、故障等数据，提炼天气、设备等特征，利用XGBOOST算法进行模型训练，最终得到馈线停电的风险等级及停电影响因素。通过馈线主动预警模型，促使停电治理从事后处理转为事前管控。
集成学习主动预警频繁停电提升供电安全水平
基于电力系统、气象等内外部数据，构建配变负荷预测模型，用以预测5天以内的电力负荷，为电力系统的安全、经济运行提供保障，也为市场环境下编排调度计划、供电计划、交易计划提供参考基础。
深度神经网络预测配变负荷保障电力系统安全运行
建立设备状态多维度分析业务以及对应的智能巡检、主动检修策略体系；开发系统功能模块，支撑设备状态日常管控、运维检修等业务开展，提升相关业务智能化、精益化管控水平。
多维探索分析提升运维检修智能化水平
建立设备成本计算模型和基于缺陷率和故障率的设备风险评估模型，实现设备全生命周期成本计算，实现设备风险定量分析，支撑设备全生命周期管控相关业务开展。
定量评估分析支撑设备全生命周期成本及风险管控
构建变压器标签体系，研究设计基于设备标签的状态评价精益化评价模型以及差异化运维管控系列策略，进而提升设备差异化运维管控工作的科学性、有效性。
画像技术指导变压器差异化运维
以DASO为指导，基于佰聆数据数字化运营产品，深度融合电力企业内部生产系统以及各种外部影响数据，围绕生产运检管理的各个环节开展大数据挖掘分析，助力开展安全隐患的风险预警预测，洞察事故发生原因和规律，指导安全管理和策略，从源头上确保电力能源的安全稳定运行和可靠供应，为服务经济社会发展提供有力保障。
