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建设方向
1
基础数据:基于设备全方位、全透明感知下的多维度、多层次感知与分析
2
趋势分析及预警:通过对运行特征值的解剖及机理分析,实现劣化和故障的早期干预
3
故障诊断:劣化趋势、故障告警、人工触发等方式,确定故障类型、部位,提供解决方案,实现故障快速诊断和精确定位
4
健康状态评估:基于状态评估标准、大数据自学习,实现设备的科学评估
5
智能决策:为机组的经济运行、事故抢修、状态检修等提供精准、高效的决策支持
6
能效分析:综合考虑机组效率、水耗、状态、辅助服务等参数,进行性能指标计算和分析
方案架构

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核心内容
m28
工况识别
基于大数据智能分析,能够对正常工况和试验工况等工况下,更细致的机组状态进行识别。包括正常工况下:空载、机组起励过程、机组空转、并网过程等。并通过识别后的结果分析出关键性能指标
工况识别
基于大数据智能分析,能够对正常工况和试验工况等工况下,更细致的机组状态进行识别。包括正常工况下:空载、机组起励过程、机组空转、并网过程等。并通过识别后的结果分析出关键性能指标
m27
趋势分析及故障预测
基于机器学习算法,提供摆渡、上机架位移振动、定子机架振动、顶盖振动、上导瓦温、磁场强度等48种趋势分析。预测机组未来健康情况
趋势分析及故障预测
基于机器学习算法,提供摆渡、上机架位移振动、定子机架振动、顶盖振动、上导瓦温、磁场强度等48种趋势分析。预测机组未来健康情况
mk4
故障诊断
基于FTA/FMEA分析过程,形成机组设备/部件缺陷库,按照树状结构进行故障溯源,形成电厂机组设备故障树
故障诊断
基于FTA/FMEA分析过程,形成机组设备/部件缺陷库,按照树状结构进行故障溯源,形成电厂机组设备故障树
b42
检修指导
将各个节点的实时测点数据进行接入,通过故障诊断模型进行故障智能预警,同时对于故障类型提供维修指导
检修指导
将各个节点的实时测点数据进行接入,通过故障诊断模型进行故障智能预警,同时对于故障类型提供维修指导
摄图网_600483882_科技感的操作界面(企业商用)
机组健康评估
基于水电站设备状态检修导则、国家标准/行业标准、缺陷分析、趋势分析、检修经验,研究形成机组状态评价标准/维度评价标准。形成各类设备的评价维度/评价方法/评价权重
机组健康评估
基于水电站设备状态检修导则、国家标准/行业标准、缺陷分析、趋势分析、检修经验,研究形成机组状态评价标准/维度评价标准。形成各类设备的评价维度/评价方法/评价权重
内核
健康评估报表
自动生成机组开停机/电能质量监督/机组振摆/机组温度油系统/排水系统/气系统等设备的健康状态报告。
健康评估报表
自动生成机组开停机/电能质量监督/机组振摆/机组温度油系统/排水系统/气系统等设备的健康状态报告。
图片16
经济运行指导
提供实时变损率分析指导/实时厂用电率统计分析/实时高效率区间运行指导/不同水头下电气开限的分析指导/电网辅助服务考核分析等多种运行指导,为全枢纽设备的运行工况进行整体评价,分析经济指标可提升空间,并对偏离经济运行区间的工况进行报警
经济运行指导
提供实时变损率分析指导/实时厂用电率统计分析/实时高效率区间运行指导/不同水头下电气开限的分析指导/电网辅助服务考核分析等多种运行指导,为全枢纽设备的运行工况进行整体评价,分析经济指标可提升空间,并对偏离经济运行区间的工况进行报警
人工智能1
异常状态指导
当系统检测出设备出现异常,并且通过故障诊断和故障预警得出结论设备状态并严重,并未达到严重劣化的程度,设备暂时不具备停运条件时,系统对设备故障发展趋势进行预测,根据趋势预测结论提供设备运行建议,结合数据挖掘,自动计算出设备优化运行工况等参数,并给出建议,指导设备在较优的工况下运行
异常状态指导
当系统检测出设备出现异常,并且通过故障诊断和故障预警得出结论设备状态并严重,并未达到严重劣化的程度,设备暂时不具备停运条件时,系统对设备故障发展趋势进行预测,根据趋势预测结论提供设备运行建议,结合数据挖掘,自动计算出设备优化运行工况等参数,并给出建议,指导设备在较优的工况下运行
b49
方案优势

提高故障诊断的准确性和效率

提高设备的可靠性和安全性

提升生产运行经济效益

提升电厂智能化管理水平

方案价值
1
通过采集和分析大量的实时数据,结合专业的故障诊断算法和模型,快速准确地识别和定位故障原因,提高故障诊断的准确性和效率
2
通过对设备的智能监测和预警,及时发现和处理设备故障和异常情况,保障电站的安全运行
3
基于人工智能分析模型,对变损率/效率等智能分析,实现最优工况的经济运行指导,从而提高电能服务质量和经济效益。
4
通过人工智能/大数据等技术应用,实现对电站的智能监测和管理,提高电站的管理水平和运行效率。
让资产更安全、更经济、更智能
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