中波发射台站智慧运维故障预警模型应用探讨

摘要

针对中波发射台站传统固定阈值告警难以识别缓慢漂移、间歇异常及多参数耦合征兆的问题，构建规则判断与XGBoost融合的智慧运维故障预警模型。基于台站连续24个月运行数据，从18项参数中筛选12项有效特征，利用5 min、15 min和30 min滑动窗口提取统计与趋势特征，并结合风险分级、事件归并、工单处置及样本回写形成运维闭环。后6个月试运行结果表明，融合模型召回率、精确率和F1值分别达到91.7%、88.0%和89.8%，平均预警提前时间达到18.6 min，月均事件级误报次数降至0.5次，非计划停机总时长下降60.8%。该模型能够提高故障征兆识别能力，为台站连续播音保障和运维决策提供支持。