電力運(yùn)維檢測(cè)工作中的技術(shù)應(yīng)用

陳彬

［摘 要］本文以供電公司為背景，旨在探討電力運(yùn)維檢測(cè)工作中的技術(shù)應(yīng)用。電力運(yùn)維檢測(cè)工作是供電公司日常運(yùn)營(yíng)中的重要環(huán)節(jié)，涉及設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷與預(yù)測(cè)、維修計(jì)劃優(yōu)化等多個(gè)方面。隨著科技的發(fā)展，越來(lái)越多的技術(shù)被應(yīng)用于電力運(yùn)維檢測(cè)工作中，為提高供電可靠性和運(yùn)行效率發(fā)揮了重要作用。本文重點(diǎn)介紹傳感器技術(shù)、大數(shù)據(jù)與人工智能、無(wú)人機(jī)技術(shù)、物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，通過(guò)對(duì)這些技術(shù)的綜述和分析，為供電公司提供有益的借鑒和指導(dǎo)，以期有助于優(yōu)化電力運(yùn)維檢測(cè)工作流程，提高供電質(zhì)量和效益。

［關(guān)鍵詞］電力運(yùn)維檢測(cè)；技術(shù)應(yīng)用；供電公司；檢測(cè)工作

［中圖分類號(hào)］TM73文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A

隨著社會(huì)的快速發(fā)展和人們對(duì)電力的依賴程度不斷增加，供電公司面臨著巨大的挑戰(zhàn)，確保穩(wěn)定、可靠的電力供應(yīng)成為其首要任務(wù)。電力運(yùn)維檢測(cè)工作作為供電公司日常運(yùn)營(yíng)中的重要環(huán)節(jié)，直接關(guān)系到電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行和供電質(zhì)量的保障。在過(guò)去，這項(xiàng)工作主要依賴于人工巡視和周期性的檢修，然而，隨著科技的飛速發(fā)展，越來(lái)越多的技術(shù)被引入電力運(yùn)維檢測(cè)中，為提高供電可靠性和運(yùn)行效率帶來(lái)了新的機(jī)遇［1］。

1 電力運(yùn)維檢測(cè)工作概述

1.1 電力運(yùn)維檢測(cè)的定義和目標(biāo)

電力運(yùn)維檢測(cè)是指對(duì)電力系統(tǒng)中的設(shè)備、線路和系統(tǒng)進(jìn)行監(jiān)測(cè)、診斷和評(píng)估的過(guò)程。其主要目標(biāo)是確保電力系統(tǒng)的可靠性、安全性和高效性，提前發(fā)現(xiàn)和解決潛在問(wèn)題，保障供電的連續(xù)性和質(zhì)量。電力運(yùn)維檢測(cè)的定義和目標(biāo)主要包括以下幾個(gè)方面：

監(jiān)測(cè)：通過(guò)對(duì)電力設(shè)備和線路進(jìn)行實(shí)時(shí)、連續(xù)的數(shù)據(jù)采集和監(jiān)測(cè)，獲取設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、參數(shù)和性能信息，以了解設(shè)備的運(yùn)行狀況。

診斷：基于監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和專業(yè)知識(shí)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行中出現(xiàn)的異常、故障或隱患進(jìn)行分析和判斷，確定問(wèn)題的性質(zhì)、原因和影響，并解決。

評(píng)估：對(duì)設(shè)備的健康狀況、可靠性和剩余壽命進(jìn)行評(píng)估，預(yù)測(cè)設(shè)備未來(lái)的運(yùn)行狀況，并提供維護(hù)和修復(fù)的建議。

預(yù)防維護(hù)：通過(guò)定期檢查和維護(hù)，預(yù)防設(shè)備故障的發(fā)生，延長(zhǎng)設(shè)備的使用壽命，減少停電時(shí)間和維修成本。

1.2 電力運(yùn)維檢測(cè)的重要性

電力運(yùn)維檢測(cè)在供電公司的日常運(yùn)營(yíng)中具有重要的地位和作用，其重要性主要體現(xiàn)在以下幾個(gè)方面：

故障預(yù)防與預(yù)測(cè)：通過(guò)對(duì)設(shè)備的監(jiān)測(cè)和診斷，可以提前發(fā)現(xiàn)潛在故障和問(wèn)題，預(yù)測(cè)設(shè)備的壽命和故障風(fēng)險(xiǎn)，采取相應(yīng)的維護(hù)措施，避免設(shè)備故障帶來(lái)的停電和影響供電的情況。

提高供電可靠性：電力運(yùn)維檢測(cè)可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀況，及時(shí)發(fā)現(xiàn)并解決設(shè)備故障和隱患，減少停電時(shí)間，提高供電的可靠性和穩(wěn)定性。

優(yōu)化維修計(jì)劃：通過(guò)對(duì)設(shè)備狀態(tài)和運(yùn)行數(shù)據(jù)的分析，可以制定合理的維修計(jì)劃和策略，避免不必要的維修、降低維修成本，提高維修效率和資源利用率。

提高工作效率：電力運(yùn)維檢測(cè)利用先進(jìn)的技術(shù)手段和設(shè)備，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的自動(dòng)化監(jiān)測(cè)和診斷，減少人工巡檢和人工干預(yù)，提高工作效率和效益。

保障電力系統(tǒng)安全：通過(guò)對(duì)電力設(shè)備和系統(tǒng)的全面監(jiān)測(cè)和診斷，可以及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常狀況和潛在安全隱患，采取措施避免事故的發(fā)生，確保電力系統(tǒng)的安全運(yùn)行。

2 傳感器技術(shù)在電力運(yùn)維檢測(cè)中的應(yīng)用

2.1 傳感器技術(shù)概述

傳感器是一種能夠感知和測(cè)量物理量、化學(xué)量、生物量等的設(shè)備，它可以將被測(cè)量的物理量轉(zhuǎn)化為可用于監(jiān)測(cè)和控制的電信號(hào)或其他形式的輸出信號(hào)。傳感器技術(shù)在電力運(yùn)維檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用，可以實(shí)時(shí)、準(zhǔn)確地獲取設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)，為設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障診斷與預(yù)測(cè)以及維修計(jì)劃優(yōu)化提供支持。

2.2 傳感器技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

傳感器技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的工作參數(shù)、溫度、濕度、振動(dòng)等關(guān)鍵指標(biāo)，以及設(shè)備的電流、電壓、功率等電氣參數(shù)。通過(guò)傳感器獲取的數(shù)據(jù)可以反映設(shè)備的運(yùn)行狀況和性能，包括設(shè)備的健康狀況、負(fù)荷狀態(tài)、溫度分布等。這些數(shù)據(jù)可以用于判斷設(shè)備是否存在異常，如溫度過(guò)高、振動(dòng)異常等，從而及時(shí)采取相應(yīng)的措施，防止設(shè)備故障或損壞。

2.3 傳感器技術(shù)在故障診斷與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

傳感器技術(shù)在故障診斷與預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用可以通過(guò)對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析和處理，檢測(cè)設(shè)備的故障特征和異常行為。傳感器可以捕捉到設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中的變化和異常信號(hào)，并通過(guò)故障模式識(shí)別算法進(jìn)行處理，判斷設(shè)備是否存在潛在故障風(fēng)險(xiǎn)。基于傳感器數(shù)據(jù)和故障模式識(shí)別技術(shù)，可以預(yù)測(cè)設(shè)備的壽命、提前發(fā)現(xiàn)潛在故障，并采取相應(yīng)的維護(hù)措施，避免因設(shè)備故障造成的停電和供電中斷。

2.4 傳感器技術(shù)在維修計(jì)劃優(yōu)化中的應(yīng)用

傳感器技術(shù)在維修計(jì)劃優(yōu)化方面的應(yīng)用可以通過(guò)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)和健康狀況，為維修計(jì)劃提供有效的支持和指導(dǎo)。傳感器可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的工作參數(shù)和運(yùn)行數(shù)據(jù)，根據(jù)設(shè)備的健康狀況和故障風(fēng)險(xiǎn)，制定合理的維修計(jì)劃。傳感器技術(shù)可以幫助供電公司預(yù)測(cè)設(shè)備的維修需求和優(yōu)化維修策略，避免不必要的維修或降低維修成本，提高維修效率和資源利用率［2］。

3 大數(shù)據(jù)與人工智能在電力運(yùn)維檢測(cè)中的應(yīng)用

3.1 大數(shù)據(jù)與人工智能概述

大數(shù)據(jù)是指在數(shù)據(jù)規(guī)模、速度和多樣性方面具有巨大挑戰(zhàn)的數(shù)據(jù)集合。人工智能是一種模擬人類智能的技術(shù)，包括機(jī)器學(xué)習(xí)、深度學(xué)習(xí)、自然語(yǔ)言處理等。大數(shù)據(jù)與人工智能在電力運(yùn)維檢測(cè)中的應(yīng)用可以通過(guò)分析和挖掘大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、故障診斷與預(yù)測(cè)，以及維修計(jì)劃的優(yōu)化［3］。

3.2 大數(shù)據(jù)與人工智能在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)與人工智能在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用可以通過(guò)分析大量的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，包括設(shè)備傳感器數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、外部環(huán)境數(shù)據(jù)等，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測(cè)和評(píng)估。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析算法，可以識(shí)別設(shè)備的正常運(yùn)行模式和異常行為，及時(shí)發(fā)現(xiàn)設(shè)備的故障和隱患。大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)可以自動(dòng)化地分析和處理海量的設(shè)備數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)并發(fā)現(xiàn)警報(bào)，為運(yùn)維人員提供決策支持。

3.3 大數(shù)據(jù)與人工智能在故障診斷與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)與人工智能在故障診斷與預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用可以通過(guò)對(duì)歷史故障數(shù)據(jù)、設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)和其他相關(guān)數(shù)據(jù)的分析，建立故障模式和預(yù)測(cè)模型。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法和深度學(xué)習(xí)模型，可以識(shí)別設(shè)備故障的特征和模式，預(yù)測(cè)設(shè)備的壽命和故障風(fēng)險(xiǎn)?；诖髷?shù)據(jù)和人工智能技術(shù)，可以實(shí)現(xiàn)故障的早期預(yù)警和預(yù)測(cè)，及時(shí)采取維修措施，避免設(shè)備故障和供電中斷。

3.4 大數(shù)據(jù)與人工智能在維修計(jì)劃優(yōu)化中的應(yīng)用

大數(shù)據(jù)與人工智能在維修計(jì)劃優(yōu)化方面的應(yīng)用可以通過(guò)分析設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)、維修記錄和其他相關(guān)數(shù)據(jù)，優(yōu)化維修計(jì)劃和策略。通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和優(yōu)化算法，可以根據(jù)設(shè)備的健康狀況、故障風(fēng)險(xiǎn)和維修資源的可用性，制定合理的維修計(jì)劃，優(yōu)化維修資源的分配和利用。大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)可以實(shí)時(shí)分析和處理大量的數(shù)據(jù)，提供實(shí)時(shí)的維修決策支持，降低維修成本，提高維修效率。

4 無(wú)人機(jī)技術(shù)在電力運(yùn)維檢測(cè)中的應(yīng)用

4.1 無(wú)人機(jī)技術(shù)概述

無(wú)人機(jī)是指無(wú)人駕駛的飛行器，通過(guò)搭載各種傳感器和設(shè)備，可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程操作和數(shù)據(jù)采集。無(wú)人機(jī)技術(shù)在電力運(yùn)維檢測(cè)中具有廣泛的應(yīng)用前景，可以高效地獲取設(shè)備和線路的信息，提供全面的監(jiān)測(cè)、檢測(cè)和診斷數(shù)據(jù)，為運(yùn)維工作提供支持。

4.2 無(wú)人機(jī)技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

無(wú)人機(jī)技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用，可以通過(guò)搭載傳感器和攝像設(shè)備，實(shí)時(shí)獲取設(shè)備的圖像、視頻和數(shù)據(jù)。無(wú)人機(jī)可以飛越高空或難以到達(dá)的區(qū)域，對(duì)設(shè)備進(jìn)行全方位的監(jiān)測(cè)，包括線路的覆蓋狀態(tài)、設(shè)備的溫度分布、表面狀況等。無(wú)人機(jī)的飛行軌跡和姿態(tài)數(shù)據(jù)可以結(jié)合傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，提供對(duì)設(shè)備狀態(tài)的全面評(píng)估和監(jiān)測(cè)。

4.3 無(wú)人機(jī)技術(shù)在故障診斷與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

無(wú)人機(jī)技術(shù)在故障診斷與預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用，可以通過(guò)搭載高分辨率的攝像設(shè)備和熱像儀等傳感器，實(shí)時(shí)獲取設(shè)備的圖像和溫度分布數(shù)據(jù)。通過(guò)對(duì)設(shè)備表面的異常狀況和溫度異常進(jìn)行分析，可以提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備的故障和潛在問(wèn)題。無(wú)人機(jī)可以快速掃描和檢測(cè)大范圍的設(shè)備，結(jié)合圖像處理和機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)，實(shí)現(xiàn)故障的診斷與預(yù)測(cè)，提供維修依據(jù)。

4.4 無(wú)人機(jī)技術(shù)在維修計(jì)劃優(yōu)化中的應(yīng)用

無(wú)人機(jī)技術(shù)在維修計(jì)劃優(yōu)化方面的應(yīng)用可以通過(guò)對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和無(wú)損檢測(cè)，獲取設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息。無(wú)人機(jī)可以對(duì)設(shè)備進(jìn)行高空巡檢，定位設(shè)備的故障點(diǎn)和維修需求，為維修工作提供準(zhǔn)確的定位和指導(dǎo)。通過(guò)無(wú)人機(jī)獲取的數(shù)據(jù)可以進(jìn)行維修計(jì)劃的優(yōu)化，根據(jù)設(shè)備的健康狀況和維修需求，合理安排維修資源和工作計(jì)劃，提高維修的效率和準(zhǔn)確性。

5 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力運(yùn)維檢測(cè)中的應(yīng)用

5.1 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)概述

物聯(lián)網(wǎng)是指通過(guò)各種傳感器、設(shè)備和網(wǎng)絡(luò)連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)物理對(duì)象的感知、識(shí)別、通信和互聯(lián)的技術(shù)體系。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力運(yùn)維檢測(cè)中發(fā)揮著重要作用，通過(guò)將設(shè)備和系統(tǒng)連接到互聯(lián)網(wǎng)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的監(jiān)測(cè)、數(shù)據(jù)采集和遠(yuǎn)程控制，提高運(yùn)維的效率和可靠性［4］。

5.2 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面的應(yīng)用可以通過(guò)將設(shè)備與傳感器、監(jiān)測(cè)裝置等物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備連接，實(shí)現(xiàn)對(duì)設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集。通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備獲取的數(shù)據(jù)，可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的工作參數(shù)、電氣參數(shù)、溫度、濕度等關(guān)鍵指標(biāo)，了解設(shè)備的運(yùn)行狀況和性能。

5.3 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在故障診斷與預(yù)測(cè)中的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在故障診斷與預(yù)測(cè)方面的應(yīng)用可以通過(guò)分析物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備獲取的數(shù)據(jù)，識(shí)別設(shè)備的異常行為和故障特征。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)、振動(dòng)、聲音等，通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)和數(shù)據(jù)分析算法，可以識(shí)別設(shè)備的故障模式和預(yù)測(cè)故障風(fēng)險(xiǎn)?；谖锫?lián)網(wǎng)技術(shù)的故障診斷與預(yù)測(cè)，可以提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在故障，預(yù)測(cè)設(shè)備的壽命和健康狀況，采取相應(yīng)的維護(hù)措施，減少設(shè)備故障和供電中斷的風(fēng)險(xiǎn)。

5.4 物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在維修計(jì)劃優(yōu)化中的應(yīng)用

物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在維修計(jì)劃優(yōu)化方面的應(yīng)用可以通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù)和狀態(tài)信息，為維修計(jì)劃提供數(shù)據(jù)支持。物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備可以自動(dòng)收集設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)、維修記錄和其他相關(guān)數(shù)據(jù)，通過(guò)分析這些數(shù)據(jù)，可以優(yōu)化維修計(jì)劃和資源的分配。物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備維修需求的實(shí)時(shí)傳輸和通知，提高維修計(jì)劃的準(zhǔn)確性和響應(yīng)速度，降低維修成本。

6 案例分析與討論

6.1 選取實(shí)際供電公司案例

在進(jìn)行案例分析與討論時(shí)，可以選擇一個(gè)實(shí)際的供電公司作為研究對(duì)象。該供電公司應(yīng)當(dāng)具備一定的規(guī)模和運(yùn)維需求，已經(jīng)應(yīng)用了電力運(yùn)維檢測(cè)中的技術(shù)應(yīng)用，如傳感器技術(shù)、大數(shù)據(jù)與人工智能、無(wú)人機(jī)技術(shù)或物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)［5］。

6.2 對(duì)選取案例進(jìn)行技術(shù)應(yīng)用分析

針對(duì)選取的供電公司案例進(jìn)行技術(shù)應(yīng)用分析。根據(jù)選取的技術(shù)應(yīng)用，如傳感器技術(shù)在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)中的應(yīng)用，可以分析該供電公司在設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)方面采用了哪些傳感器技術(shù)，傳感器的安裝位置和數(shù)量，以及采集的數(shù)據(jù)類型和頻率等。進(jìn)一步分析如何利用傳感器數(shù)據(jù)進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、異常識(shí)別和預(yù)測(cè)等。對(duì)于其他技術(shù)應(yīng)用如大數(shù)據(jù)與人工智能、無(wú)人機(jī)技術(shù)或物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)，也進(jìn)行類似分析，探討其在該供電公司中的具體應(yīng)用方式和效果。

6.3 討論技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)和局限性

在討論環(huán)節(jié)中，可以評(píng)估所選案例中的技術(shù)應(yīng)用的優(yōu)勢(shì)和局限性。對(duì)于優(yōu)勢(shì)方面，可以探討技術(shù)應(yīng)用在提高供電可靠性、降低維護(hù)成本、提高運(yùn)維效率等方面的效果。大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)可以通過(guò)分析大量的數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)故障預(yù)測(cè)和維修計(jì)劃優(yōu)化，提高維修效率和資源利用率。無(wú)人機(jī)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和快速響應(yīng)，提高運(yùn)維的響應(yīng)速度和準(zhǔn)確性。同時(shí)，技術(shù)應(yīng)用也存在一定局限性。可以討論技術(shù)應(yīng)用在數(shù)據(jù)隱私和安全方面的挑戰(zhàn)，以及設(shè)備的適配性和可靠性問(wèn)題。此外，還可以討論技術(shù)應(yīng)用的成本和投資回報(bào)率，以及人員培訓(xùn)和管理方面的問(wèn)題。通過(guò)對(duì)選取案例進(jìn)行技術(shù)應(yīng)用分析，討論優(yōu)勢(shì)和局限性，可以深入了解該供電公司在電力運(yùn)維檢測(cè)中的技術(shù)應(yīng)用效果，并提出進(jìn)一步改進(jìn)和發(fā)展建議。

7 結(jié)語(yǔ)

綜上所述，本文以供電公司為背景，深入探討了電力運(yùn)維檢測(cè)工作中的技術(shù)應(yīng)用。通過(guò)對(duì)傳感器技術(shù)、大數(shù)據(jù)與人工智能、無(wú)人機(jī)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)在電力運(yùn)維檢測(cè)中的應(yīng)用進(jìn)行詳細(xì)描述和分析，展示了這些技術(shù)在提高供電可靠性和運(yùn)行效率方面的重要作用。傳感器技術(shù)可以實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和數(shù)據(jù)采集，大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)能夠通過(guò)數(shù)據(jù)分析實(shí)現(xiàn)設(shè)備故障診斷與預(yù)測(cè)，無(wú)人機(jī)技術(shù)和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)則提供了遠(yuǎn)程監(jiān)測(cè)和維修計(jì)劃優(yōu)化的新思路。

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