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建设背景

作为发电行业自动化、信息化和智慧化技术引领者,紧跟行业发展趋势,聚焦水电、风电、光伏等主力产业运营中的痛点及需求,基于自主技术推出智慧运行解决方案,助力发电企业数字化转型发展,在“少人化、无人化”的同时实现“智慧运行”,让发电更安全、更稳定、更高效。

b39
建设方向
1
设备感知:设备的状态、位置、运行环境等数据
2
三维建模,构建虚拟现实的展示方式。
3
全息分析,构建全息监测的分析展示系统。
4
巡检策略:巡检策略标准化、线上化。
5
智能巡检 :无人机、机器人、智能表计。
6
隐患预警:为设备健康运行提供隐患预警保障。
方案架构

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核心内容
m28
智慧监盘
通过设置规则、逻辑、函数计算和判断,将正常运行监屏关注的监控系统数据及工业电视数据,通过AI巡盘代替人自动执行,并将相应报警阈值前置,提前发现设备异常。巡视AI预警实时结论,进行巡视结论分析汇总,给出巡盘结论
智慧监盘
通过设置规则、逻辑、函数计算和判断,将正常运行监屏关注的监控系统数据及工业电视数据,通过AI巡盘代替人自动执行,并将相应报警阈值前置,提前发现设备异常。巡视AI预警实时结论,进行巡视结论分析汇总,给出巡盘结论
m27
故障诊断
基于故障树的故障诊断方法,建立一套完善的、与电厂机组结构及运行方式相适应的故障诊断知识库,对故障进行分析和诊断,可生成故障样本,利于后续的故障诊断,故障树为开放的结构,可根据运行经验、设备维护管理水平不断丰富、完善;故障诊断的置信度能根据历次故障产生的实际原因自动调整、手动调整,不断完善。
故障诊断
基于故障树的故障诊断方法,建立一套完善的、与电厂机组结构及运行方式相适应的故障诊断知识库,对故障进行分析和诊断,可生成故障样本,利于后续的故障诊断,故障树为开放的结构,可根据运行经验、设备维护管理水平不断丰富、完善;故障诊断的置信度能根据历次故障产生的实际原因自动调整、手动调整,不断完善。
mk4
趋势分析
趋势分析是从数据底层获取数据,通过机器学习对大量历史数据进行训练,得到预测模型,基于理论计算、专家判断逻辑和大数据AI算法对实时数据进行单参的各类异常分析和趋势预警
趋势分析
趋势分析是从数据底层获取数据,通过机器学习对大量历史数据进行训练,得到预测模型,基于理论计算、专家判断逻辑和大数据AI算法对实时数据进行单参的各类异常分析和趋势预警
b42
辅助决策
构建事前运行监测、事发多渠道报送、事中联合调度、事后总结分析值班监控模式,旨在辅助提高运行人员突发事件应急指挥能力,提升危机管理水平
辅助决策
构建事前运行监测、事发多渠道报送、事中联合调度、事后总结分析值班监控模式,旨在辅助提高运行人员突发事件应急指挥能力,提升危机管理水平
内核
经济运行
根据运行风险、EDC策略及设备诊断结果等,综合判断机组状况,形成智能AGC策略,根据负荷曲线,调整机组负荷分配,执行最优开停机及负荷分配策略,提高发电效益
经济运行
根据运行风险、EDC策略及设备诊断结果等,综合判断机组状况,形成智能AGC策略,根据负荷曲线,调整机组负荷分配,执行最优开停机及负荷分配策略,提高发电效益
图片18
传感器终端监测
对设备运行情况以及设施环境情况的实时在线监测,可按要求传输相关信息到指定系统,也可直接传输到后台智能数据分析,实现对设备设施内部及运行环境的巡视,发现外观监测不容易发现的异常问题,辅助完成巡视工作
传感器终端监测
对设备运行情况以及设施环境情况的实时在线监测,可按要求传输相关信息到指定系统,也可直接传输到后台智能数据分析,实现对设备设施内部及运行环境的巡视,发现外观监测不容易发现的异常问题,辅助完成巡视工作
图片16
机器人巡检
以智能机器人为核心,整合 机器人技术、非接触检测技术、多传感器融合技术、模式识别技术、导航定位技术等,打造电力巡检机器人,实现对场站的全方位、全自主智能巡检和监控
机器人巡检
以智能机器人为核心,整合 机器人技术、非接触检测技术、多传感器融合技术、模式识别技术、导航定位技术等,打造电力巡检机器人,实现对场站的全方位、全自主智能巡检和监控
PHM
实景超融合
视频实景超融合利用视频标签、人工智能算法技术,实现电厂内设备属性标签展示,以高位点视频监控为据点,通过高、低视频联动增强现实技术,构建电厂实时、动态、立体的实景展示
实景超融合
视频实景超融合利用视频标签、人工智能算法技术,实现电厂内设备属性标签展示,以高位点视频监控为据点,通过高、低视频联动增强现实技术,构建电厂实时、动态、立体的实景展示
内核
设备健康状态评估
建立数据模型,自动进行经济运行指导,试验及分析,故障诊断与预警,趋势分析,设备健康状态评估,依据评估规范生成设备评估报告
设备健康状态评估
建立数据模型,自动进行经济运行指导,试验及分析,故障诊断与预警,趋势分析,设备健康状态评估,依据评估规范生成设备评估报告
方案价值
1
值守少人化:构建适用于少人、无人的监盘模式,支撑模拟运行集控人员在监盘过程中对生产流程的全局把控,提升监盘效率
2
操作自学习:能自主持续学习运行人员的日常操作,在积累一定经验后可对运行人员操作做出正确性评估,提出操作建议,可对错误操作做出报警,规避人为误操作
3
运行智慧化:对知识和经验进行系统化和计算机化,建立知识图谱,通过数据库、算法库、知识库和模型库的四库联动,建立智慧运行的大脑,实现趋势分析、故障诊断、设备评估等应用场景
4
指标最优化:结合“双碳”发展的新形势,结合生产指标及机组运行工况,实现电厂的经济运行,推进机组在现有条件的经济创收
让资产更安全、更经济、更智能
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