电能计量自动检定系统故障智能诊断及预警技术 CNR218-333

项目背景

电能计量自动检定系统由多类装置与软件协同运行，任一环节异常都会导致整线停检或检定失准，而故障定位长期依赖人工经验。

存在问题

系统故障排查费时、维修滞后，缺乏自动化的特征提取与诊断手段，异常往往等设备停摆后才被发现，影响检定连续性与数据可靠性。

创新目标

研制基于机器学习与知识图谱的故障诊断与预警技术，自动提取故障特征、覆盖主要故障类型，并实现异常的早期预警与维修辅助。

技术方案

采集系统运行与装置状态数据，以机器学习提取故障特征、知识图谱组织故障—现象—处置关联；覆盖3大类18种以上故障类型，并探索AR辅助现场维修，将诊断结果推送给运维人员。

创新亮点

机器学习+知识图谱双引擎，自动提取特征而非人工比对；故障覆盖3大类18种以上；AR辅助现场维修，缩短排障路径。

落地应用效果

在电能计量自动检定系统运维中应用，故障排查由经验驱动转为数据驱动，异常发现与维修响应明显提前，检定连续性提升。