电力设备预测性维护解决方案
利用NLP信息抽取等技术对设备检修规程、故障案例报告和维修专家的经验,以知识图谱的形式进行碎片化入库管理,对接故障发生时传入的状态信息,在知识库中推理计算,为故障抢修人员提供秒级故障研判、处置和相似案例推送的决策服务。
方案架构
电力设备预测性维护解决方案
针对电网重要设备结构和研判处置复杂的问题,利用NLP信息抽取等技术对设备检修规程、故障案例报告和各设备维修专家的大脑经验,以知识图谱的形式进行碎片化入库管理,基于图的智能推理分析技术构建决策能力,对接故障发生时传入的状态等信息,在知识库中推理计算,为故障抢修人员提供秒级故障研判、处置和相似案例推送的决策服务。
架构优势
知识图谱技术
预防性维护
全厂智能优化
方案优势
提升故障抢修效率
当事故发生或灾害突发时,大量的设备故障异常,指挥中心和现场作业的原因盘点和处置方案拟定耗时耗力,抢修的多种资源难以有效发挥,利用故障维修决策引擎的精准分析服务,业务开展效率答复提升。
减少输电经济损失
通过故障修复效率的提升,大大缩短设备故障处置修复的时间,无论对主网还是配网,可以有效通过故障修复快速恢复供电,减少了电网的输电损失,也提高了客户的用电服务满意度,保障用电。
提升知识沉淀能力
工业智能化已经被提上日程的大背景下,利用人工智能技术,将企业中过去难以有效让计算机处理的技术进行了分析和管理,并提供智能服务,形成了一个不断可以装入知识的虚拟大脑。
客户案例
国家电网·浙江电力有限公司
缩短停电时间:通过智能故障辅助决策,用户可以秒级获取故障原因、处理等信息,加快了对故障的定位和修复效率,减少输电损失和降低电网运行风险。
合作流程

明确需求

明确终端客户的需求与电力行业解决方案描述一致。

提交合作咨询

向阿里云提交合作意向,描述终端客户的相关背景和业务痛点。

合作开发

阿里云只做Paas层,我们的产品能力被集成到企业中去。

项目交付

调用阿里云工业大脑的API或SDK,交付最终的SaaS。

明确需求

明确终端客户的需求与电力行业解决方案描述一致。

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