基于人工智能的10kV变配电设备维护保养管理系统设计

变配电设备作为电力系统的核心组成部分,其可靠性直接影响电网的安全稳定运行。传统的定期检修模式难以适应日益复杂的运行环境,函需引入智能化技术手段,实现设备状态的实时监测和维护策略的动态优化。本文提出了一种基于多源信息融合与知识驱动的变配电设备维护保养管理系统,涵盖了数据采集、故障诊断、寿命预测、维护决策等核心功能模块。系统采用物联网技术实现海量异构设备数据的集成与处理,引入深度学习、推理决策等人工智能方法,显著提升了故障诊断的精确度和预测的长期性能,并通过知识库的构建实现维护策略的自适应优化。实验结果表明,该系统能够有效降低设备故障率,延长设备使用寿命,提高电网运行的经济性和可靠性,为变配电设备智能运维提供了可行的技术路线。