最后更新时间：2025年4月10日
本项目旨在为配网运维班组管理的 FTU (馈线终端单元) 设备提供智能健康状态监测服务。 通过对设备运行数据进行分析，实现 故障分类 与 健康度评分，帮助运维班组更科学、更前瞻性地规划设备的维护保养任务， 提升运维效率和电网可靠性。
核心技术：利用先进的 机器学习 与 深度学习 算法模型，分析设备数据模式，预测潜在风险。
数据来源：当前模型主要基于 XTU 设备定时上报的数据。
数据类型：已接入的数据包括 遥测（如电压、电流、功率等）和 遥信（开关状态等）数据。
上报频率：数据更新频率为 15分钟/次。
数据现状：目前暂未包含 录波数据，相关价值分析与应用正在探索中。