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智慧电厂智能电厂智慧运行平台方案
集中
展现
数据
整合
万物互联
人工智能
云计算
智能
分析
数据
分析
数据应用
智能
预警
虚拟
现实
大数据
2017 Lenovo Internal. All rights reserved.
议题
联想集团与3S战略
数据智能赋能智慧电厂
电力辅控系统
运行规范化管理平台
联想形成五大智慧平台
联想大数据 Leap
联想研发、制造和供应链、国家邮政总局、宝钢、衡阳钢管、武汉石化、长飞光纤、康德乐、交行等
联想人工智能 LiCO-AI
北京大学、南方科技大学、自然资源保护局等
联想晨星 AR/VR
商飞、金风科技等
联想物联网平台 GLA
摩拜、蔚蓝汽车、徐工等
联想区块链平台
在联想 DCG 、PCG 全球供应链中已经使用、作为核心企业协同招商、华夏提为近万家企业提供区块链供应链金融服务
大量行业落地案例
2017 Lenovo Internal. All rights reserved.
议题
联想集团与3S战略
数据智能赋能智慧电厂
电力辅控系统
运行规范化管理平台
新型技术及能源战略催生行业进行智慧化变革
电改带来了机会,发电侧需要自我变革
数据智能:赋能基于数据+算法的科学决策
发生了什么?(Descriptive)
为什么会发生?(Diagnostic)
将会发生什么?(Predictive)
应该怎么办?(Decision)
数据+算法驱动的新品开发助力新品数量爆发及上新周期缩短。
各行业上新周期日益缩短(2015-2018)
3C:从一年上新到每年上新2次以上;
美妆:从每半年~一年上新到每月上一款旗舰商品;
个护:从18-24个月缩短到9个月;
电器:从2-3年上新到每年上新2次;
服装:从每季度上新到部分快时尚每周更新。
数据+算法+算力定义新生产力
新一代数据分析方向的转变,构建从数据( Data )到行动(Action)闭环过程
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数据发现
数据探查
数据接入
数据整合
数据增强
数据建模
演练验证
业务洞察
应用试点
业务决策
业务举措
系统固化
新数据源
传统分析:问题—结论
新一代分析:数据—行动
问题驱动
数据驱动
结合传统数据仓库和大数据应用,让“智能” 成为业务的核心运行要素
智慧化为电厂业务赋能
智慧生产-全主辅设备健康监测与预测维护
综合各类设备的优化与监测形成基于生产大数据分析的经济性提升
智慧生产-人工智能与设备机理相结合,优化生产性能与运行效率
汽轮机优化
滑压优化
背压优化
阀门诊断
经济性在线监测
性能退化漏气监测
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设备预测维护
设备运行数据采集点
利用风电机组的温度、油压、转速、有功功率、风速等各项指标数据,通过机器学习和数据挖掘技术探索风机发生故障时与哪些参数有关,进而从海量的风机运行数据中发现设备故障特征,形成故障诊断模型,应用故障诊断模型进行实时故障预警、故障诊断、预测设备健康度。
业务需求
落实清洁能源消纳要求,靠近大规模新能源基地就近建设云数据中心,通过人工智能学习优化。
创新点
实现风机设备在未来时间段的故障预警、分析故障问题并诊断故障发生原因、进而研判设备健康情况,为风机启停提供技术支撑,提升风机设备可靠运行能力。
测点名
测点描述
time
时间
instrument_id
风机
AI0005
风速1
AI0006
风速2
AI0012
转速
AI0013
转子转速(控制用)
AI0038
齿轮箱输入轴1温度
AI0039
齿轮箱输出轴2温度
AI0040
齿轮箱入口油温
AI0041
齿轮箱油温
AI0045
发电机U1绕组温度
AI0046
发电机U2绕组温度
AI0052
发电机轴承a温度
AI0053
发电机轴承b温度
DI0135
初始化
DI0136
待机
…
样本数据
模型训练
设备维护
预测
能源行业多模型协同分析,助力智慧风电建设
因机组设计、制造、安装、调试等工作中的遗留缺陷造成运行设备故障率偏高,风电场人员专业素质和管理能力尚处于积累阶段,提前预判设备缺陷的技术手段不足,智慧风电建设陷入瓶颈。
算法模型
故障树
业务痛点
技术方案
应用效果
利用LeapAI开展设备建模、功率预测、调度优化等服务,提高发电效率1%、降低运维成本10%。
依托LeapAI研发的诊断模型和风机智能化故障信息分析模型,平均风机寿命预计提升10%-15%
联动遥信数据
许继遥信数据
东气遥信数据
故障原因
故障原因
故障原因
联动遥信数据
许继遥信数据
东气遥信数据
原始遥信数据
故障诊断依据
故障诊断结果
智慧发电-智能调频提升电厂电力辅助服务能力
调频优化:基于电厂火电机组全负荷段锅炉效率、汽机热耗率、厂用电率的历史运行数据,
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