2026年5月21日，廣東省測量控制技術與裝備應用促進會、廣州市儀器儀表學會在廣州組織并主持召開由廣東電網有限責任公司東莞供電局完成的“基于多模態深度學習異常檢測的輸配電設備預測性維護技術研究與應用”新產品新技術鑒定會。由來自中國科學院廣州電子技術研究所、國家智能電網輸配電設備質量監督檢驗中心、華南理工大學、中國質量認證中心、廣東省計量科學研究院、廣東電網有限責任公司數智運營中心、廣東省通用儀器儀表產業計量技術委員會等單位7位專家組成鑒定委員會。鑒定會以騰訊視頻會議方式線上召開。
 

　　項目針對輸配電設備定期維護、事后維修模式存在的問題，開展多模態數據融合與智能診斷預警關鍵技術研發與應用。創新構建融合振動、噪聲、溫度、圖像等多模態數據的CNN+LSTM模型，引入注意力機制及自適應分配模態權重，提高故障診斷準確率和速度；優化支持深度學習加速的邊緣計算硬件平臺，結合輕量級Linux操作系統與容器化部署技術，實現在邊緣設備上高效運行復雜深度學習模型；提出采用生成對抗網絡(GAN)+變分自編碼器(VAE)的數據合成方法并建立評估體系，通過在潛在空間擾動正常數據生成符合物理邏輯的異常樣本，提高故障早期檢測準確率。產品具有多模態豐富信息、故障診斷與預測快速、智能化程度高等特點。項目申請發明專利7件，軟件著作權登記2項，發表論文6篇(SCI論文2篇),擁有自主知識產權。
 

　　產品已小批量試產，并已在供電變壓器部署試用，成功預警出變壓器繞組輕微松動的隱患，避免故障惡化，產品具有廣闊的應用前景，具備必要的生產條件和檢驗能力，可以批量生產。鑒定委員會一致認為，該產品與技術對輸配電設備安全運行、高效運維具有重要意義，同意通過新產品新技術鑒定，建議掛網試運行。
 

　　這次新產品新技術鑒定會充分發揮了科技社團的第三方科技評價作用，助力科技成果轉化，提升學會創新和服務能力，推進承接政府轉移職能工作。