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东北院:从单项到整体跨越 迎来能源智慧化高光时刻

  • 来源: 大唐东北电力试验研究院
  • 作者: 马博洋 张娜
  • 发布时间: 2020-08-05

智能热网管制系统、风电管制系统国产化研究、“深度学习+图像识别”技术研究、“大数据+人工智能”……走进大唐东北电力试验研究院信息与集成技术研发中心,多项智慧能源技术产品可为发电公司提供“超级大脑”和创新服务,让人啧啧称奇。

近年来,东北院抢抓互联网开展关键窗口期,加速推动新型能源技术开展,与云计算、大数据、物联网和人工智能等现代信息技术深度交融,不断催生出能源新生业态,晋升能源智慧化水平。

攻关“工控系统核心技术”助力国产自主研发

工业自动化管制系统,被誉为现代工业的“大脑”和“神经中枢”,在工控系统国产化路线上,关键技术、关键系统、关键设备面临卡脖子问题,解决核心技术国产化问题迫在眉睫,东北院顺应国家产业开展“国产替换日渐加强”的规律,自主开展智能热网管制系统、风电管制系统国产化研究,凭仗技术势利,实现工业管制“自主可控”。

智能热网管制系统国产化研究方面,持续攻关已具备国产化PLC管制系统通讯、管制逻辑下装等主要能量,推进基于开发平台的管制逻辑组态及界面研发,进一步探索组态功能软件底层代码功能开发,探索全方位国产化供热管制系统新路径。

“深度学习+图像识别” 推进能源与人工智能深度交融

随着互联网技术的飞速开展,基于仿生学原理的深度学习应运而生,利用大数据的优势,将深度学惯用于图像识别,提高图像的识别效益和准确率。在此背景下,为【充分施展】新基建项目的带动作用,加快能源领域信息化建设,东北院以人工智能、大数据的核心技术体系为基本,搭建深度学习平台,开展“深度学习+图像识别”技术研究。

东北院搭建了基于M60显卡GPU环境的Ubuntu深度学习运算平台,为信息技术与电力工业技术的交融,产生了新的科技生产要素,并开展图像识别领域技术贮藏工作,以此为基本去将专家经验公式与机器学习算法深度交融,实现对现场数据的深度挖掘,晋升机组在线监控、优化求教等功能的落地。

东北院获得了以一种基于【【无人机】】图像识别的锅炉四管故障检测装置为主的实用新型专利两项,研究基于图像识别技术的火力【【发电厂】】锅炉四管缺陷智能检查技术,利用图像识别技术对锅炉四管图像进行深度学习故障分类和检测,初步达成人工智能在发电公司自主应用落地能量。

“大数据+人工智能” 布局智能电厂建设

随着电厂大数据+人工智能的智慧电厂兴起,已成必然之势。在电力需求增长日趋放缓,新能源装机比重不断提高的产业背景下,智慧电厂成为公司关键“突破点”。东北院开展选拔大数据赏析技术、人工智能技术、专家系统等构成的智能预警与故障诊断系统形成设备和系统运行异常的预警机制,为发电公司机组提供整体运行风险评估、运行优化求教、远程实时监控以及远程能耗赏析等功能,为集团区域性技术监控诊断提供有力保险。

东北院实现了网罗远程诊断在内的发明专利两项,实用新型专利三项,软件著作权四项,并荣获永诚彩票官网公司科技进步二等奖一项,撰写了大唐赤峰电厂5G建设方案可行性研究演讲和大唐青岛燃机电厂智慧电厂建设方案,远程诊断在大唐【【黑龙江】】发电有限公司哈尔滨第一热电厂应用落地并得到业主方肯定。

立足新的高度上,东北院积极开展大数据、人工智能和“智能+”产业,提议以新基建为基本的新一轮信息化、智能化建设浪潮,在能源领域要加快推进智慧化升级,联络人工智能、大数据等手段,实现集团愈加和谐安全、经济环保的能源生态体系。

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