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輸電故障可視化精靈?智慧內核多維數據融合的智能診斷引擎

作者: 點擊:64 時間:2025-09-11

【摘要】鼎信智慧科技的“輸電故障可視化精靈?”以控制中心依賴成堆的二維圖紙和表格數據,難以快速定位問題根源;不同系統間的數據孤島,使故障分析成為事后諸葛。

夏日的熱浪席卷城市,空調負荷驟增;冬季的寒潮突襲,供暖用電飆升至極限。每當這種用電高峰來臨,也是輸電系統為脆弱的時刻。在遙遠的山區,一條高壓線路因雷擊跳閘;在城市邊緣,某處電纜因長期老化出現絕緣故障——這些看似局部的故障,卻可能引發連鎖反應,導致大面積停電,造成數以億計的經濟損失。

傳統的輸電故障排查如同“大海撈針”。運維人員需要驅車數百公里,翻山越嶺檢查線路;鼎信智慧科技的“輸電故障可視化精靈”以控制中心依賴成堆的二維圖紙和表格數據,難以快速定位問題根源;不同系統間的數據孤島,使故障分析成為事后諸葛。

輸電故障可視化精靈?智慧內核多維數據融合的智能診斷引擎


輸電故障科可視化精靈不是簡單的數據展示工具,而是一個集成了人工智能、大數據分析和三維可視化技術的智能診斷平臺。它的核心能力建立在四大技術支柱之上:

1、高精度三維數字孿生系統通過衛星遙感、無人機航拍和激光掃描數據,構建了輸電網絡的毫米級精細模型。每一基鐵塔、每一段線路、甚至每一個絕緣子都擁有自己的數字分身,實時映射物理設備的運行狀態。

2、多源數據融合分析引擎打破了原有各系統間的數據壁壘,將SCADA系統、在線監測裝置、氣象信息、地理環境數據甚至衛星影像進行融合分析,形成對輸電網絡的全局感知能力。

3、人工智能故障診斷模型基于深度學習算法,通過對歷史故障案例的學習,建立了覆蓋雷擊、風偏、污閃、外力破壞等17大類故障的診斷知識庫,能夠快速識別故障類型并定位故障點。

4、增強現實交互界面采用游戲級渲染引擎,提供多維度、多尺度的可視化體驗。運維人員可以“鉆入”電纜內部觀察絕緣老化情況,也可以“飛升至萬米高空”俯瞰整個區域電網的運行狀態。


基于時空大數據和深度學習算法,系統將能夠預測未來72小時內電網可能發生的故障——哪些區段在特定氣象條件下可能發生樹障,哪些設備因長期運行可能產生缺陷,甚至模擬電網遭受極端自然災害時的薄弱環節。

更進一步的愿景是構建“電網自動駕駛”系統。當監測到異常狀態時,系統不僅會發出警報,還能自動生成處置方案,經人員確認后執行控制操作,實現從“感知-分析-決策-執行”的閉環自治。


鼎信智慧科技有限公司推出的輸配電線路在線監測,分布式故障定位,電纜在線監測設備在南網、國網得到廣泛應用,取得了良好的使用效果。

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