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

本文针对电力生产中的实际痛点，研发了电能计量自动检定系统故障智能诊断及预警技，有效提高了作业效率与安全水平。电能计量自动检定系统是电力计量体系中的核心生产设施，由多类检测装置与软件系统协同运行，承担着大批量电能表的自动检定任务。系统的任何一个环节出现异常，都可能导致整条生产线停检或检定失准，影响计量数据的准确性。

长期以来，电能计量自动检定系统的故障排查主要依赖人工经验，运维人员需要结合设备表现和个人经验逐步定位故障原因。这种方式排查费时、维修滞后，异常往往要等设备停摆后才被发现，难以做到早期预警和快速处置。团队由此着手研制基于机器学习与知识图谱的故障智能诊断及预警技术。

存在问题

一是排查费时，系统故障定位长期依赖人工经验，面对复杂的多装置协同系统，逐一排查耗时费力；二是维修滞后，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，处于被动维修状态；三是缺乏预警，传统的运维模式难以实现对故障的早期预警，无法在异常萌芽阶段就介入处置，影响检定连续性与数据稳定性。

创新目标

研制电能计量自动检定系统故障智能诊断及预警技术，基于机器学习与知识图谱自动提取故障特征、组织故障—现象—处置的关联，涵盖 3 大类 18 种以上故障类型；实现异常的早期预警与维修辅助，并探索 AR 辅助现场维修，将故障排查从"经验驱动"转向"数据驱动"。

技术方案

技术采用"机器学习 + 知识图谱"的双引擎架构。在特征提取上，采集系统运行与装置状态数据，通过机器学习模型（如 ACDLNN 神经网络）自动提取故障特征，替代人工比对，实现对故障类型的快速识别；涵盖 3 大类 18 种以上常见故障类型。

在诊断知识组织上，通过知识图谱整合维修经验与设备手册，建立"故障—现象—处置"的关联关系网络。机器学习模型负责快速判断故障方向，知识图谱负责提供具体的排查路径与处置建议，两者互补、形成完整的诊断闭环。

技术还探索了 AR 辅助现场维修模块，将诊断信息和处置建议叠加呈现给现场人员，并支持远程协助。诊断结果自动推送给运维人员，实现异常的早期预警与快速响应。

创新亮点

该技术的亮点在于"机器学习 + 知识图谱双引擎"：机器学习加知识图谱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，让计量检定系统的故障诊断更快、更准、更有据可循。

落地应用效果

技术在电能计量自动检定系统运维中应用后，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，检定连续性得到更好保障，运维效率与数据可靠性同步提升。

产出物：故障智能诊断模型、运维诊断软件、设备故障知识图谱，以及配套的技术论文与操作说明。

适用场景：电能计量自动检定系统的故障诊断与预警、多装置协同生产系统的智能运维，以及其他需要机器学习诊断、知识图谱辅助处置的复杂设备场景。

常见问题

Q：该创新成果的适用场景有哪些？

A：本成果适用于电力系统各类相关作业场景，包括但不限于变电站运维、输电线路检修、配电作业等。具体应用时可根据现场实际情况进行调整。

Q：与传统方案相比，主要优势是什么？

A：主要优势体现在作业效率提升、安全风险降低、操作便捷性增强等方面。经过实际应用验证，综合效益显著。

Q：后续是否有升级计划？

A：将根据现场应用反馈持续改进改进，进一步提升性能和适用性，拓展更多应用场景。

数据来源：项目验收报告及现场应用统计，单位信息已脱敏处理。