电力变压器是支撑电能变换和传输的枢纽设备，设备缺陷甚至引发设备故障给电网的安全稳定运行带来了较大的挑战。

基于佰聆数据设备资产精益分析和智能运行决策技术，构建了缺陷贝叶斯预测模型、关联缺陷决策树预测模型、多元回归缺陷预测模型，并采用组合加权方式设计设备缺陷组合预测模型（MMF）；同时采用多主体海量数据标签计算与运行相关技术，设计设备缺陷标签体系，形成变压器缺陷画像；最终依托大数据分析工具“聆析”和“聆鉴”，建设变压器缺陷预测及诊断决策大数据应用，辅助设备监测评价人员及时获取缺陷预警信息并发布管控策略。

该项目有效提升了现场异常处置作业效率，支撑设备运维人员开展精细化、预测性设备管控，实现设备缺陷主动预警、提前预防、准确清除，减少设备故障的发生，提高电网安全稳定运行水平。