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随着新型电力系统建设加速推进，电力设备规模快速增长且运行环境日趋复杂，传统定期检修模式已无法满足设备状态精准管理需求。当前电力行业面临设备故障预警滞后、人工巡检效率低、隐性缺陷难以及时发现等问题，特别是新能源大规模并网导致电网谐波污染、电压波动等问题突出，加剧了设备绝缘老化、局部放电等隐患。据统计，近40%的电网故障源于设备状态监测不足，亟需研发智能预警系统实现设备健康状态的实时评估、异常预警与故障预测，提升电网运行可靠性，支撑电力系统从"被动抢修"向"主动防御"转型。

1.多源数据融合：需解决温度、局放、振动等异构监测数据时空对齐难题，突破不同采样频率（振动kHz级与温度Hz级）、通信协议的数据融合技术；

2. 早期故障识别：针对变压器绕组变形、开关机械特性劣化等渐进性故障，需开发基于深度学习的微弱特征提取算法，实现故障萌芽期准确识别（较传统方法提前72小时以上）；

3. 抗干扰能力：在复杂电磁环境下确保监测数据信噪比＞65dB，需优化传感器抗干扰设计与自适应滤波算法；

4. 预警模型优化：构建轻量化边缘计算模型（＜30MB），实现百万级设备数据的云端模型动态更新，模型迭代周期压缩至12小时内；

5. 系统可靠性：需解决极端天气条件下监测设备的可靠运行问题，确保系统可用性≥99.99%。

1.建立覆盖变压器、断路器等核心设备的智能预警体系，实现20类以上典型故障预警（准确率≥96%），预警提前量≥72小时；

2. 开发自适应诊断平台，支持红外、超声、高频电流等8类以上传感器接入，数据采样同步误差＜0.5μs；

3. 构建"端-边-云"三级智能架构，单设备诊断响应时间＜100ms，系统支持20万台设备并发管理；

4. 形成标准化预警知识库，兼容IEC61850等主流协议，降低运维成本35%以上；

5. 实现极端环境（-40℃~85℃）下系统稳定运行，全面提升电网设备状态管控水平。