来源：北极星电力网2025-11-25

丰宁坝上地区冬季漫长寒冷，极端最低气温可达-30℃以下，为应对坝上高寒地区冬季极端低温天气，丰宁公司组织实施断路器机构箱“防寒被”保暖改造工程，大幅降低设备故障停运风险，为电力设备筑牢冬季安全运行“防护盾

来源：中能传媒研究院2025-11-25

还是美国的核反应堆虚拟镜像，都通过虚实结合实现了实时监控与优化；数据驱动成为核心逻辑，欧美均将打破数据壁垒、建立共享机制作为战略重点，为ai模型训练提供高质量“燃料”；预测性能力成为关键突破，ai在风光发电预测、设备故障预警

来源：北极星电力网2025-11-21

同时结合冬季低温、雨雪天气特点，工作人员还重点检查了充电桩机柜的密封性能及加热除湿装置运行状况，对暴露的管道和接口落实保温防冻措施，严防内部结冰导致设备故障。

来源：北极星电力网2025-11-21

与此同时，该公司将供暖企业用户涉及的配电线路、台区纳入“提级管控区”，组织人员定期特巡，及时消除设备故障和隐患，让用户真正用上“安全电、可靠电、无忧电”，全力以赴保障电网迎峰度冬期间安全稳定。

来源：国能神福（龙岩）发电有限公司2025-11-20

此外，该公司扎实做好低温天气的应急管理工作，针对低温天气、设备故障、供热中断等不同突发性事故，做好相应的事故演练，并利用仿真机进行事故处理，有效提高员工应对突发事件的处理能力。

来源：固德威GOODWE2025-11-20

ai 算法优化能源分配，最大化消纳光伏清洁能源，减少化石能源消耗，从源头降低碳排放；故障预警：通过大数据分析预判设备隐患，及时发出告警，实现 “主动管控” 替代 “被动运维”，既降低维护成本，又避免因设备故障导致的额外能耗与排放

来源：北极星电力网2025-11-19

为避免线路老化、设备故障影响居民取暖，该公司提前制定专项方案，组建13支共产党员服务队，全面启动“电采暖”地区线路的特巡和回访工作。

来源：江苏省盐城供电公司2025-11-19

同时，在当前复杂多变的能源形势下，电网面临着自然灾害、设备故障等多种极端风险的挑战。

来源：中国广核集团2025-11-18

系统通过智能运维场景对核电站设备实施全天候健康监测，借助健康管理模型智能比对参数，可对50%以上的潜在故障进行提前预警，并能在设备故障时精准定位问题源头，显著降低平均故障修复时间。

来源：江苏省盐城供电公司2025-11-18

他们加快推进变电智巡系统实用化，强化正负样本融合、大小模型协同等技术攻关，为设备缺陷检测安装了一个“超级大脑”，大幅提升设备严重及以上缺陷识别的准确性，使得公司能够在设备故障萌芽阶段就精准捕捉，提前制定维修策略

来源：德力西电气2025-11-17

谐波污染不仅会增加电能损耗，还可能引发设备故障、缩短设备寿命，甚至影响整个电网的稳定运行。

来源：北极星电力网2025-11-17

康保县地处坝上高原，村落分散，且众多留守孤寡老人们普遍年事已高、行动不便，并缺乏用电安全常识，冬季取暖设备使用频繁时易受线路老化、设备故障等问题影响。

来源：能源新媒2025-11-17

事后证明，系统采取的多次采用相同的抑制振荡措施(降联络线、脱开并联电抗器)，实际降低了系统的电压稳定防御能力,叠加设备故障导致过电压脱网。ree在事前策略整定时缺乏足够风险认知。

来源：陕西能源电力运营有限公司2025-11-17

去年冬天，厂里 4号汽轮机组给水泵出现了振动异常的情况，若不及时检修，可能会引发严重的设备故障。

来源：北极星电力网2025-11-17

即便发生设备故障，数字虚拟体可迅速定位问题源头，使平均故障修复时间缩短50%。这标志着核电站运维由“被动维护”迈入“主动预警、精准运维”的新阶段。

来源：大唐南京发电厂2025-11-17

一旦发现设备故障或异常情况，立即启动应急处理流程，迅速组织抢修，将故障影响降到最低，保障电力、热力供应不受影响。...组织开展应急演练，模拟极端天气下可能出现的设备故障、燃料供应中断等突发情况，检验和提升应急队伍的快速响应能力和协同作战能力。

来源：电联新媒2025-11-14

备用辅助服务旨在应对负荷突增、设备故障或可再生能源出力波动等意外事件，通过预留调节能力并在规定时间内响应调度指令，以维持电力系统的频率稳定和供电可靠性。

来源：真锂研究2025-11-14

行业头部企业山东亘元因设备故障启动停产检修，已暂停部分vc（碳酸亚乙烯酯）产品发货，引发市场连锁反应。

来源：国家能源集团2025-11-13

，坚决遏制重复缺陷和重大缺陷；提升巡检质效、增加巡检频次，强化关键参数监测，对于异常参数及时进行分析，纳入缺陷管理并闭环消缺；严管运行操作，严格执行“三票三制”，加强业务能力培训，杜绝因操作不当引发的设备故障与非停

来源：中能传媒研究院2025-11-10

高质量标注数据成本高昂且专业性强，尤其在设备故障等稀缺样本场景下，难以构建满足ai训练要求的高质量数据集。二是数据共享机制缺失。