不知你是否曾思索过，停电所带来的困扰以及用电过程中出现的浪费现象，实际上有很大一部分是能够预先防止避免的呢？传统那种依赖电工定期开展检查的管理办法方式，正渐渐逐步地被一种更为聪慧、更加高效的模式给取而代之替代了 。

传统运维模式的局限

过去，配电房管理主要靠人工定期去进行巡检，电工要对逐个设备开展检查仪表、聆听声音以及测量温度的操作，记录下数据之后再带回去予以分析，这种方式响应较为迟缓，常常故障发生以后才会赶到现场，。

人力进行的巡检，因时间以及精力存在限制，致使难以将所有设备都涵盖，像电缆局部出现过热、设备绝缘发生老化这类一些潜在的隐患不容易被发觉。于大型工业园区内，一回全面的巡检，或许要花费数天时间，成本高昂并且效率很低。

智能运维的核心技术

物联网传感技术是智能运维的基础，多种传感器，如温度传感器、电流传感器、电压传感器、局放传感器等，被安装在变压器上，被安装在开关柜上，被安装在线路上，进行数据采集，进行24小时不间断的数据采集。

透过通信网络，这些实时数据被汇集到云平台，进而构成配电系统的“数字镜像”。大数据技术针对这数量惊人的信息予以清洗、存储以及分析，以此作为后续智能决策的依据 。

从被动响应到主动预警

之前的传统模式是那种东西坏了之后才去进行修理的模式 ，现当下的智能运维却是在努力追求着能够于问题还未发生之前就做好防范工作 。系统凭借着对历史以及实时的数据流展开深度分析 ，从而具备了识别那些偏离正常状态的异常模式的能力 。

比如说呢，系统察觉到某一台变压器的油温，在历经过去一周的时间里，呈现出持续缓慢上升的态势，再结合同一时期的负荷数据，就能够提前发出过载风险的预警信号，进而促使运维人员介入进行检查，又或者对此负荷做出调整，以此来防止出现故障停机的情况 。

人工智能的深度应用

针对数据价值挖掘而言，人工智能算法起着关键作用，尤其是机器学习以及深度学习，它们能够对正常工况下的数据特征展开学习，进而建立起设备健康模型，最终达成更为精准的故障诊断 。

AI不但能够判别故障的类型，而且还能够辅助去制定抢修的策略，在某条线路出现跳闸的情况时，系统能够综合拓扑、负荷以及设备状态等方面的信息，从而迅速地生成最优的恢复供电的路径以及处置的步骤，极大程度地提升了抢修的效率。

自动化控制与安全提升

基于精准感知以及智能分析之上，部分操作能够达成自动化，比如说，一旦监测到某段线路的电流出现越限情况 ，系统可以自动去执行切换备用电源的操作 ，整个过程仅仅需要毫秒级别 。

自动化致使人力的现场操作需求得以削减，特别是于高风险的电工进行作业的场景当中，使得人员触电、从高处坠落等安全方面的风险得以降低，与此同时，还将故障隔离以及恢复所需要的时间大幅度地缩短了。

带来的综合效益与未来

最为直接的智能运维效益乃是降本增效，远程监测将例行巡检工作量减少了大约70%，一名运维工程师能够管理的配电系统数量成倍增长，预测性维护规避了设备突发损坏所引发的高额维修费以及停产损失 。

从范围再广泛些的视角予以审视，它达成了能源利用的优化，借助精细的负荷分析以及管理，能够切实有效地降低电网损耗，不仅如此，还可为园区里分布式的光伏、储能等能源的友好接入以及高效消纳给予支撑，以此助力节能减排，在未来，伴随数字孪生等技术走向成熟，虚拟世界将会针对物理配电系统开展更为逼真的模拟以及推演，达成真正具有实际意义的自主智能运维 。

对您之企业或者社区来讲，是持续依靠传统的人工巡检，还是主动去接纳智能运维的变革，进而换来更高的用电安全以及经济效益呢？您会怎样抉择呢？请在评论区域分享您的见解，要是觉得本文有帮助，那就点赞予以支持 。