电力系统AI专家

[HugoHunt]

项目建设的必要性
目前电力基站通信部分主要包括基带单元、远端无线单元、天线系统、传输设备、电源系统、冷却系统和监控管理系统。各单元之间通信主要采用光纤通信技术，需要铺设大量且复杂的光纤网络线路，一旦光纤出现故障可能会导致控制中心无法发送指令进而影响基站正常运作，为了确定异常情况产生的原因，工程师需携带检测设备并耗费大量时间对光纤网络进行巡线检查，检测效率低下，无法在线实时掌握光纤状态。针对上述问题，本项目提出构建《电力光纤网络可靠性数字化管理系统》。（智能化通信网络故障监测与优化系统、先进光纤网络故障监测与管理系统、电力通信光纤网络数字管理系统、电力通信光纤网络智能化管理系统、电力通信光纤网络智能化运维系统）

项目摘要
电力光纤网络可靠性数字化管理系统以电力工业互联网平台为基础、电力光纤网络管理为主线、大数据智能算法及人工智能为技术手段，开展电力光纤网络可靠性业务（可靠性管理业务、可靠性维护业务）研究，开发一整套电力光纤网络可靠性管理系统。
系统通过对服役光纤进行在线监测，前端采样主要采用光时域反射技术、光频域反射技术、分布式光纤传感技术和分布式声波传感技术等检测方法得到系统当前状态参量，后端通过进一步的数据处理与分析后，采用统计分析和机器学习技术对光纤进行故障检测分类与定位。通过整合分析不同状态下的设备数据及检测结果，电力光纤网络AI专家系统将提供全面的健康评估和性能预测，为运维人员输出符合工程要求的分析报告及维护策略，降低设备故障率和维护成本。
一方面建设基于多维传感器信息融合的早期异常识别与动态值预警系统，涵盖异常识别、故障诊断、健康评估和性能预测的全流程运维辅助系统，实现基于大数据、云计算、物联网以及标准数据模型（AI大模型）的电力系统与设备智能监测与诊断。另一方面通过开展设备可靠性管理业务模型研究，实现设备可靠性流程闭环管理，建立高度融合的电力电力光纤网络可靠性管理体系，实现电力光纤网络可靠性管理流程规范化、信息化、可视化。
通过构建此系统，不仅提高电力光纤网络设备异常检测效率，还能大幅降低维护成本和人力投入。实现电力光纤网络智能监测和诊断，提前发现潜在故障的早期预警，避免非计划停运，减少巡检、试验、技术人员工作量，并持续助力电力光纤网络可靠性数字化管理。