减少机组非停
预计减少机组非计划停机1次/年。
智能监盘采用大数据分析、人工智能和专家系统等对电厂历史运行、试验调整等数据进行机器学习,将电厂运行知识和经验进行数字化、模型化,为电厂机组、设备和参数建立监督模型,通过模型预测实现多种工况下运行参数的智能预警和典型设备/工艺系统智能诊断,降低设备发生故障的概率和风险,实现智能监盘系统代替或部分代替人工监盘。
充分利用现场已积累的海量数据和新增的运行数据,基于专家知识、机器学习等先进算法,采用机理分析+数据建模方式
实现生产数据、算法、算力的深度融合通过低代码和无代码,为机组预警诊断、智能检测、管理辅助等功能提供稳定高效的底座支撑
工业互联网平台底座、专业适配
数据接口协议支持广泛,平滑接入
支持动态内存,满足历史数据快速计算
算法丰富,支持模块化、配置化组态
支持低代码定制开发和多种开发语言
分布式计算引擎,支持算力动态拓展
界面图形化支持拖拉拽、所见即所得
支持第三方功能接入,无缝融合
支持算法加密,保护知识产权
系统融合AI技术与专家知识库等,将专家经验转化为可复用的诊断规则,实现异常精准识别、趋势动态展示与诊断建议自动推送,变“被动响应”为“主动预警”,提升运维安全与效率。
覆盖性能、能耗、设备状态等六大模块,对关键参数与能效趋势进行可视化监测与分析,精准识别运行偏差,实现机组性能的量化评估与异常预警,为机组优化与管理提供数据支撑。
集成智能抄表、能耗统计、掺烧分析等功能,实现数据自动采集、能耗精准核算与绩效科学评估,提升管理效率与决策水平。
预计减少机组非计划停机1次/年。
设备劣化早期提前预警,延长设备使用寿命和维护周期。
机组性能上的优化指导,降低机组发电能耗。
建立运行专家知识库,降低运行人员培训投入成本。
降低人员工作压力和强度,延长集控值班员岗位专业年限。
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