利用电网运行数据，采用卷积神经网络(LSTM-Cov)，对抗性神经网络(X2CT-GAN)、支持向量机(SVM)等机器学习算法，从电压演变、电压与负荷的变化轨迹、时间演变规律和热力图等非传统角度，对数以万计的配电变压器进行运行状态评价和分类管理，形成变压器运行健康报告。评估变压器轮转策略，在确保安全前提下，优化设备配置，提升配网资产使用效率。

变压器负载率预测

基于配电变压器自聚类的主导运行状态提取，采取置信区间法，实现全时间尺度的，从水平年-月前-周前的常规日和特殊日负载率精细化预测。

变压器运行健康状态评估

从电压演变、电压与负荷的变化轨迹及时间演变规律，电压变化、负荷变化的热力图等非传统角度观测配变运行状态，对数以万计的配电变压器进行运行状态的评价和分类管理。将存在不健康风险的变压器提出预警和响应措施。将运行状态相近的配变进行分类管理，实现设备从点及面的分层管理。

变压器轮转策略

根据年度实际负载率状态及下—水平年的预测负载率状态，结合健康评估结果，针对过载超过阈值或长期重载的变压器，提出可借鉴的年度变压器间轮转策略。

数据质量评估

基于FFT的运行特性周期模式识别方法与多因子概率分布统计的噪声源定位算法，结合缺失率、异常状态、信息不对称等，结合设备状态分析结果，形成数据源系统数据质量分析和问题定位的数据质量报告，为数据源的质量治理提供强有力的支撑。

(1)基于大数据分析技术,采用机器学习方法，自动学习和训练模型，自动建立特征库。

(2)数据可视化，可以提供直观的图形展示方式。

(3)支持多途径数据采集、抽取方式， 数据可来源于多个系统。

(4)从宏观和微观两个维度分析，既可提供变压器健康状态的统计数据，也可以分析单个变压器的健康状态。

(1)提升变压器运维效率:提供全面的专家级配变健康状态评估，给出健康、亚健康、不健康变压器清单，将日常运维从数万台变压器缩减至4%-7%存在不健康风险的设备群体，显著缩小运维范围;

(2)形成变压器健康评估基准:提取配电变压器非传统运行状态参数和运行特性，建立特征库,形成地区级健康评估基准;

(3)推荐变压器轮转策略，延长变压器使用寿命，提高变压器利用率;

(4)优化配网规划:提供配网建设中长期规划依据;

(5)优化客户服务:也可用于为专变用户提供变压器运行报告，优化客户服务。