水電站的能耗如何實(shí)現(xiàn)生產(chǎn)設(shè)備全面物聯(lián)，大數(shù)據(jù)集中管控是新基建政策下勢(shì)必迎來井噴的一個(gè)細(xì)分領(lǐng)域。用能設(shè)備的狀態(tài)檢測(cè)、優(yōu)化運(yùn)行、指標(biāo)監(jiān)管等是水電站日常生產(chǎn)管理的重要任務(wù)，受制于人力資源和技術(shù)手段，這些工作的開展難度巨大。大數(shù)據(jù)與人工智能技術(shù)為安全生產(chǎn)提供了革命性的方法和技術(shù)，適時(shí)引入這些技術(shù)和方法，對(duì)提升發(fā)電企業(yè)的技術(shù)管理水平有重要的意義。
人工智能模塊的技術(shù)關(guān)鍵在于建立系統(tǒng)模型，包括結(jié)構(gòu)與辨識(shí)兩部分。模型結(jié)構(gòu)的確認(rèn)由領(lǐng)域工程師完成，模型參數(shù)的辨識(shí)由機(jī)器學(xué)習(xí)（算法）完成。人工智能的算法應(yīng)用提供了多種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，可用于各種模型的在線學(xué)習(xí)。
在華X能集團(tuán)公司所屬水電站、火電站部署大數(shù)據(jù)分布式采集服務(wù)節(jié)點(diǎn)，完成現(xiàn)場(chǎng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)的采集、存儲(chǔ)、傳輸和共享。在華能集團(tuán)公司本部及下屬區(qū)域公司部署AI計(jì)算引擎服務(wù)和應(yīng)用展示服務(wù)端，用于大數(shù)據(jù)的智能分析、預(yù)警和故障診斷等智能算法的部署運(yùn)算和應(yīng)用展示。
基于工業(yè)大數(shù)據(jù)和人工智能的數(shù)據(jù)處理方法及模型計(jì)算方式，結(jié)合機(jī)器學(xué)習(xí)的動(dòng)態(tài)建模理論，設(shè)計(jì)開發(fā)用于水電站、火電站主設(shè)備的趨勢(shì)預(yù)警、故障診斷、運(yùn)行優(yōu)化、運(yùn)行特性的多種人工智能模塊，部署至華X能集團(tuán)公司本部的AI計(jì)算引擎服務(wù)端，完成安全生產(chǎn)決策支持所需的在線智能數(shù)據(jù)分析任務(wù)。
針對(duì)設(shè)備異常、復(fù)雜工況等風(fēng)險(xiǎn)因素，使用基于大數(shù)據(jù)的安全預(yù)警模型，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的異常檢測(cè)和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估。及時(shí)發(fā)送風(fēng)險(xiǎn)預(yù)警信息，提高檢修運(yùn)維效率，減少因設(shè)備異常而產(chǎn)生的經(jīng)濟(jì)損失?，F(xiàn)已開發(fā)水電設(shè)備診斷模塊128個(gè)，應(yīng)用模型258個(gè)，可取代20%以上的常規(guī)設(shè)備巡檢任務(wù)，通過設(shè)備模型已成功預(yù)測(cè)100多次故障，通過及時(shí)報(bào)警檢修，為電廠節(jié)省了500萬元。
