山東電力高等專科學校電力電纜精益化運維技術創新團隊和19級學生王鳳華創業團隊歷經一年半的探索研究，研發出了電纜故障自學習識別系統，有效攻克了電纜狀態監測卡脖子專項技術，這是山東省職業教育創新發展高地的又一壯舉。

電纜正在逐步替代架空線路，成為最主要的輸電通道。電纜故障自學習識別系統，融合了神經網絡、大數據分析、物聯網等先進技術，賦予電纜高度智能化保護，能夠為城市地下電纜通道提供不間斷監測。自中美貿易戰以來，我國核心技術越來越受制于國外科技強國，如美國日本。而電力行業又是國家工業經濟的血液，急需解決電力行業的難題。

針對以上電纜線路中的痛點問題，山東電力高等專科學校電力電纜精益化運維技術創新團隊和19級學生王鳳華創業團隊提出了一種基于大數據分析的電纜故障自學習識別系統。該系統通過物聯網收集電纜線路中的溫度、濕度、煙霧、水浸、振動等參數，通過大數據平臺進行分析，將電纜各類參數進行可視化處理，并自動分析電纜線路中的可疑狀態，將其傳送至監控中心或移動客戶端。創新性的提出了電纜運行溫度報警閾值的設定方法以及外破振動波形的對比方法。

這套系統能夠將地下電纜變的可視化，以豐富的數據形式展現給用戶。系統易安裝、可維護性高，各傳感器組單兵作戰，機動性強，可推廣程度高，易于孵化。

(新媒體責編：syhz0808)