当前配电网设备巡检系统在实际应用中，存在以下主要弊端和短板，这也正是本课题提出升级改造的核心原因：
巡检方式依赖人工，效率低下
现有巡检系统主要依赖人工定期巡检，工作量大且耗时长，无法实现对设备的实时监测。人工巡检还容易因为操作疏漏或经验不足，导致问题难以早期发现。
健康评估缺乏智能化手段，诊断精度不足
传统巡检系统对设备状态的健康评估较为粗放，通常依赖简单的阈值判断或经验公式，难以全面分析设备的运行趋势和潜在故障隐患，尤其面对复杂多变量的设备状态数据时，诊断精度不足。
巡检数据利用率低，缺乏深度分析能力
现有巡检数据多以人工记录或单一传感器采集为主，数据存储和分析能力有限，无法形成有效的历史数据积累和趋势分析。这导致数据价值未被充分挖掘，巡检结果往往是静态的、孤立的。
无法实现早期预警，设备问题处置滞后
由于传统巡检手段无法实时监控设备状态，也缺乏智能化的预测模型，设备故障往往是在问题显现后才被发现，无法实现早期预警和主动维护，可能导致设备问题恶化甚至引发安全事故。
巡检覆盖范围有限，难以实现全局监控
传统巡检方式通常以局部采样为主，难以覆盖所有设备和运行场景，尤其在大型配电网中，巡检覆盖率低且存在监测盲区，容易漏检设备隐患。
人工成本高，运维压力大
随着配电网规模的不断扩大，人工巡检和维护的成本逐年上升，不仅造成资源浪费，还加重了运维团队的压力，难以满足现代电网高效运维的需求。
基于上述弊端，课题一的升级改造方向将集中在以下几点：
通过解决以上短板，课题的研究目标是构建一个高效、智能、可靠的AI设备巡检系统，为配电网的智能化运维提供强有力的技术支持。