方案背景

       随着设备工艺技术的快速更新变革以及新能源设备的规模化投运，电网设备类型更加复杂、设备运行机理更加多样，设备管控工作面临设备故障风险持续累积、设备质量提升困难、设备能效难以优化等更大的挑战。电网企业需解决设备投资客观决策、设备采购精细管控、设备运检精益决策、设备退役科学评估等痛点问题，以实现设备风险、效能和成本的综合管控。

方案概述

      佰聆数据以输变电设备和用电设备全生命周期各环节产生的数据为基础，依托设备状态检修体系、绝缘劣化机理、设备电气故障理论、设备材料老化原理、设备可靠性等理论体系，提供设备状态综合预警、故障智能诊断、设备风险识别、运行策略优化等大数据分析应用，为安全、清洁供电提供设备基础支撑，助力供电可靠性提升和用能需求智能调控等目标实现。

业务场景

设备投资规划

设备采购管控

设备状态检修

设备退役报废

方案价值

设备投资科学评估

支撑设备精准投资

1

采购过程精益化管控

闭环管理提升设备质量

2

科学退役报废物资

提升设备运行质效

4

支撑设备差异化、精细化运维

保障设备运行安全

3

3

典型案例

某电网企业基于设备缺陷组合预测模型（MMF）实现变压器缺陷预测性分析

业务挑战

电力变压器是支撑电能变换和传输的枢纽设备，设备缺陷甚至引发设备故障给电网的安全稳定运行带来了较大的挑战。

基于佰聆数据设备资产精益分析和智能运行决策技术，构建了缺陷贝叶斯预测模型、关联缺陷决策树预测模型、多元回归缺陷预测模型，并采用组合加权方式设计设备缺陷组合预测模型（MMF）；同时采用多主体海量数据标签计算与运行相关技术，设计设备缺陷标签体系，形成变压器缺陷画像；最终依托大数据分析工具“聆析”和“聆鉴”，建设变压器缺陷预测及诊断决策大数据应用，辅助设备监测评价人员及时获取缺陷预警信息并发布管控策略。

解决方案

该项目有效提升了现场异常处置作业效率，支撑设备运维人员开展精细化、预测性设备管控，实现设备缺陷主动预警、提前预防、准确清除，减少设备故障的发生，提高电网安全稳定运行水平。

应用成效