2月22日，湖北宜昌供电公司西陵运维班的当值运维人员黎军、伍昌庭接到指令，提前对110千伏学院街变电站充油（气）设备、端子箱、机构箱密封情况和温湿度加热器运转情况开展低温巡检。三人按照指令重点，全面巡检学院街1号主变高压侧学52号开关。发出指令的既不是班组负责人，也并非上级管理部门，而是“变电智能E卫士”。

“变电智能E卫士”是一个大数据分析预警决策平台，整合了智能巡检机器人等多个业务系统及外部数据，以大数据技术为核心，采用自研专有算法，具备变电站设备智能巡检、智能研判、智能预警、智能决策、智能派单等功能。

把所有数据放到一个平台 利用好各项设备指标

当天，宜昌供电公司“变电智能E卫士”大数据管理平台上清楚地显示了宜昌地区各个变电站的六氟化硫开关气体、端子箱汇控柜温湿度等情况，根据天气情况、历史修试记录等指标，推测学院街1号主变高压侧学52号开关存在老化漏油情况，并给出了决策建议，推送了运维检修方案，为下一步运维工作提供了方向。

“这样的运维方式和以往大大不同。以往运维基本依靠定期及专项巡检发现缺陷，就像是人做全面体检一样，时间长、工作量大。”黎军说，“现在我们根据‘E卫士’的提示到达指定现场检查，果然发现学院街1号主变高压侧学52号开关油泵至高压回路管存在漏油情况，并及时进行了处理，消除了设备隐患。”

在大数据时代，如何更好地利用设备的各项指标，提前预测设备状态？这个问题曾经困扰着“变电智能E卫士”的项目负责人范李平。2017年，在对变电站设备状态进行数据统计分析时，面对管辖设备多、数量大，只能通过人工采集的现状，范李平萌发了一个大胆的想法。

“我们一开始是想把变电站所有的数据放到一个盒子里，方便从中调取数据、查看设备情况异常。再后来，我们进一步拓展思维，为何不打造一个平台，就像人工智能一样，分析、研判、发令，这样更加事半功倍。”范李平谈起了项目研发的初衷。

有了思路，项目团队立刻行动。因为缺少研发设备和建模条件，宜昌供电公司立项，与三峡大学开展校企合作，范李平和团队成员在大学实验室研发变电站智慧决策平台。良好的科研条件，权威的技术指导，丰富的理论资料，为后期研发打下了坚实的基础。

变电运维与大数据运用深度融合 准确预测二十多类设备缺陷

2017年，“变电智能E卫士”已具雏形，但预测功能和数据处理能力还达不到要求。

“项目研发不是一蹴而就的，是一个不断完善、成熟的过程。就像一个小孩，一开始我们要教会他走路，慢慢他能奔跑跳跃，这个过程很缓慢。但是看着他慢慢地成长，我们也很有成就感。”范李平说。

“变电智能E卫士”的成长过程就是变电运维专业与大数据运用深度融合的过程。诞生初期，“变电智能E卫士”仅能预测8类变电站设备故障，数据源单一、预测精确度不高等成为其投入运行的最大问题。经过不断更新，如今，“变电智能E卫士”已经能够准确预测二十多类设备缺陷。全面有效地获取数据源、收集样本，为“变电智能E卫士”准确研判提供了可靠的基础。

“数据来源和样本越多，对分析研判就越有利。当初的1.0版本在数据源和算法全面性上，都不能与如今的2.0版本相比。但是我们在1.0版本上学习的方法和经验是极为重要的。”项目团队队员闫超介绍，1.0版本为项目发展打下了良好的基础。

突破传统运维模式 有效指导设备差异化运维

宜昌供电公司“变电智能E卫士”大数据管理平台上，展示窗口提示有决策建议。数据处理人员只需要点击窗口下端的“发送短信”，此条决策建议就会发送给相关运维人员。而现场运维人员定点巡检处理后，也会在系统中记录相关情况，形成闭环管理。

“变电智能E卫士”将来源于变电站内的智能巡检机器人系统、设备在线监测系统等多个系统的数据进行分析整合，实现设备状态在线评估、预测、预警。平台还能制订相应运维方案，直接派发运维工单，精准指导运维。

“有了这个大数据分析预警决策平台，关键数据一目了然、设备状态实时追踪、故障预测快速精准、决策建议智能高效，从而有效指导设备差异化运维，提高设备健康维护水平，突破传统被动运维模式，全面提升运维质效。”宜昌供电公司变电运维室张晓辉说。

“变电智能E卫士”上岗后，解决了宜昌供电公司长期以来存在的变电业务系统数据难融合、故障难预测、运维质效难提升的问题，节约了大量人力资源；提高了故障预测的准确性，保证电网设备可靠稳定；单次巡检时间由传统人工约3小时缩短为后台自动巡检的30分钟，运维效率提高了90%以上。

目前，2.0版本的“变电智能E卫士”依旧在不断更新，并被列为2019年国网湖北省电力有限公司大数据运用重点推广项目。