基于设备运行状态健康度预测的数据分析方案设计 大数据行业资讯

目前各地市配电网设备投入量巨大，传统的设备管控方式为故障事后处理。这种治理方法存在主要问题有两方面：
（1）工作量巨大，人员投入周期长。强度高。由于设备量大，且各个地域内配电网设备运行状况参差不齐，无法精准判定每个设备的运行状态，比如对某地市的设备开展状态检测，需要人工对每台设备进行检测，需要 100 个人大概 3 个月的工作量；
（2）治理精准度过低、无效投入大。现有的设备重过载判断方法主要依靠于配变故障事后处理，简单阈值或人工经验等措施，预警的时效性差，精准度低，造成人员、设备投入大，周期长，效果差，故障后抢修成本高。 那么，如何提升设备精准管控的效率，优化设备精准管控策略，切实增加设备维护精准度，保障供电效率。
针对在设备检修中遇到的工作量大和检修效率低的问题，采取2种数据分析方案： 

（1）制定有针对性的设备管理策略，每天我们需对所以的设备进行监控，设备量巨大，如果能缩小监控范围，从而达到精准化管控的目的，提高检修人员的投入产出率。那么如何制定具有针对性的设备管理策略，根据不同的设备给出不同的运行状态，就需要通过综合评价分析算法将设备运行状态进行分群，根据不同的运行状态的设备寻找他们的共性特征，并将其运行状态进行划分为优、良、劣、差，从而每日只需要重点关注评价为差的设备就可以达到我们的目的。  
（2）为了减少检修人员的工作量，就需要减少检修设备的数量。由于传统的检修方式是用针对所有的设备进行巡检或者是对已发生故障的设备进行‘事后处理’，从而造成工作量巨大效率比较低，常常因为无法精准管控遭遇投诉等。如果能给检修人员提供设备故障名单，做到精益化检修，不仅会减少工作量还会提高供电效率，因此识别出重过载设备能够达到设备精准管控的目的。如何识别出即将重过载设备，就需要基于历史设备运行数据建立分类预测模型，能够预测出即将重过载的设备，将这些设备名单提供给检修人员，提升设备检修效率，保障电网公司供电水平。

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