本项目研发的“基于大数据和人工智能的供电线路故障预警定位装置及系统”是电力系统智能化发展的创新成果。随着电力系统的不断扩展和对供电可靠性的高要求，传统的故障检测和定位方法已难以满足现代电力系统的需求。因此，本项目通过融合大数据和人工智能技术，旨在解决供电线路故障预警和定位的难题。 在技术难点方面，本项目面临的挑战主要包括如何高效处理和分析海量电力数据，如何在复杂环境下准确预警和定位故障，以及如何确保系统的实时性和稳定性。为此，项目团队采用了分布式存储架构和先进的机器学习与深度学习算法，成功克服了这些技术难题。 成果的先进性和创新性体现在多个方面。首先，项目深度融合了电气、环境及历史运维数据，突破了单数据源的局限，提高了故障特征辨识度和模型稳定性。其次，系统架构具有良好的扩展性和兼容性，便于融入新设备和系统集成。此外，项目实现了实时高效的监测与故障处理，大幅缩短了故障处理的时间周期。 在可推广性方面，该装置适用于各级电压供电线路、多种地理环境及各类电力系统，具有广泛的适用性。项目已在实验室进行了多轮测试优化，并在实际电网中运行一年，成功预警定位多起不同条件下的线路故障，表明其技术成熟度高，具备大规模推广的条件。 经济社会效益显著。项目降低了电力企业的故障率和停电时间，保障了工业用户的连续生产，提升了智能电网的整体智能化水平。据统计，应用该装置后，运维人员的巡检频次降低56%，巡检时间缩短73%，故障修复时间从2小时缩减至0.3小时。