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基于大数据深度学习和机器学习算法，构建变压器油色谱浓度预测及故障智能诊断分析模型，实现变压器设备状态评价、风险预警、故障研判。
准确预测需水量，为企业制订经济合理的运行调度方案提供数据支撑。帮助业务人员快速判断机组是否存在运行故障、故障类型以及故障发生站点。
基于质量大数据分析平台，揭示出产品装配质量问题的影响因素及其根源，为产品装配过程提供大数据分析手段、为产品品质提升找到方向，降低产品不良品率，提升企业制造管理水平。
迅速、准确地对齿轮箱故障进行预警，对降低风电场的运维成本、提高风电场的经济效益、提高风电机组运行的可靠性具有重要意义。
建立风电机组性能劣化预警模型，预警风电机组性能劣化，准确把握机组的实时运行状态,并对其早期缺陷及时预警,有助于防范机组严重故障的发生。
基于客户现有工业互联网平台，结合平台软件及硬件资源，开发产品噪音大数据智能检测系统，有效解决人工检测无法准确、可靠识别异音的痛点。
在广泛获取设备状态信息的基础上，借助数据分析方法和机器学习算法来评估设备的健康状态，实现设备健康状态监测、故障诊断、故障预测、自主维修和设备综合信息管理等。
运用大数据分析手段，及时、准确地掌握客户用电行为特征，对企业的电力营销和调度进行决策支撑，提高政府及工商业等部门的服务水平，提升企业的盈利能力和竞争能力。
窃电户在实施窃电过程中，可能会造成电网不正常运行，影响了安全用电，甚至在有些窃电案例中，发生了短路造成的火灾、爆炸等。
通过评估和考查影响台区重过载发生的特征，运送大数据算法分析并构建模型，降低配变损坏维修成本、提升故障配变抢修效率、保证电网安全运行。
售电量预测对于国家电网公司合理地确定销售电量总定额、分解售电量销售指标、制订有序用电方案、指导发电厂和输配电网的合理运行具有重要意义。
利用人工智能自然语言处理技术，实现客户诉求的精准分析和应用，智能投诉风险研判，提前预知风险点，加快推进由被动坐商向主动行商服务转变。
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