1. 安全風險分析預控系統(tǒng)
縮進將工業(yè)無線WIFI、智能識別、虛擬現(xiàn)實、人員定位、移動互聯(lián)、大數(shù)據(jù)等設備和先進技術，融入到安全管理體系，構建安全風險管控平臺，實現(xiàn)安全業(yè)務閉環(huán)管控、現(xiàn)場管理流程規(guī)范、安全數(shù)據(jù)深度挖掘、風險有效監(jiān)控預防，確保作業(yè)過程安全、作業(yè)行為安全和系統(tǒng)設備安全。
2. 檢修過程智能管控系統(tǒng)
縮進構架本質安全型的檢修過程智能管控體系，以檢修標準化為核心，結合線上線下交互模式，為設備檢修提供多維度的指導支持，對發(fā)電設備維護和檢修過程各環(huán)節(jié)進行科學化、標準化的管理，對檢修工藝、流程、人員安排不斷優(yōu)化提升，奠定安全文明生產標準化基礎。
3. 設備全生命周期管理系統(tǒng)
縮進以設備完好標準化為核心，構建基于互聯(lián)網(wǎng)+的設備全生命周期管控平臺，對發(fā)電設備點檢、運行、維護及檢修各個過程進行標準化、移動化、智能化、可視化管理，確保現(xiàn)場生產設備的運行、維護等相關管理規(guī)程落到實處，保證設備可靠性運行。
1. 性能分析與診斷系統(tǒng)
縮進基于完整的設備數(shù)據(jù)采集，以提高設備運行性能為目標，結合設備健康狀態(tài)診斷模型，進行主、輔機設備性能在線監(jiān)控及性能劣化原因的分析，實現(xiàn)設備狀態(tài)監(jiān)測、故障診斷、預防性維護及狀態(tài)檢修。包含水輪機運行性能在線分析、水輪機故障預警、設備故障預警、發(fā)電機定子堵塞診斷、設備三維可視化等功能。
1). 水輪機運行性能在線分析
縮進應用大數(shù)據(jù)挖掘算法，對水頭、導葉開度、效率、出力、空化系數(shù)、壓力脈動等參數(shù)或指標的歷史數(shù)據(jù)與實時數(shù)據(jù)進行計算和分析，得到水輪機最佳運行性能與實時運行性能。實時在線監(jiān)測水輪機運行情況，指導運行人員。
2). 水輪機故障預警
縮進利用設備歷史數(shù)據(jù)、實時數(shù)據(jù)，結合專家?guī)?，運用機器學習算法，對水輪機振動、調速等方面進行在線故障診斷。實時對設備參數(shù)和指標進行監(jiān)測和預測，預估報警和保護動作時間。對異常參數(shù)進行標識，提醒運行人員。
3). 設備故障預警
縮進設備故障在線預警平臺應用先進的智能檢測設備和大數(shù)據(jù)技術，對影響設備安全運行的新監(jiān)測數(shù)據(jù)和傳統(tǒng)監(jiān)測指標進行長周期分析和大數(shù)據(jù)建模，根據(jù)檢測參數(shù)變化和發(fā)展趨勢，結合故障診斷模型給出預警信息，實時協(xié)助運行值班員判斷故障，杜絕重大事故。
2. 智能無人機
縮進針對水電生產環(huán)境復雜性，如配電室、輸電線路金具檢查，形成集成現(xiàn)場檢測與數(shù)據(jù)無線傳輸、信號分析、故障檢測等功能的一體化智能巡檢解決方案，提高檢測精度與效率，減少巡檢盲區(qū)。
縮進巡點檢無人機可搭載可見光、紅外等檢測設備，并可根據(jù)需求融合氣體、聲音等多傳感器技術，全方位滿足輸電線路巡檢、設備基礎資料收集、故障調查取證、設備環(huán)境勘查、設備驗收、勘探設計、清理異物等現(xiàn)場設備巡點檢需求。
1. 智慧運行監(jiān)控系統(tǒng)
縮進采用工業(yè)大數(shù)據(jù)挖掘算法，結合先進的監(jiān)測技術和手段，對全廠重要經(jīng)濟指標進行準確計算和可視化監(jiān)視，有效且直觀地對現(xiàn)場生產狀況進行實時反饋，為機組能耗指標的監(jiān)控和診斷分析提供準確的數(shù)據(jù)支持。
1). 生產信息監(jiān)視
縮進利用真實、完整的實時及歷史數(shù)據(jù)實現(xiàn)指標管理，對各子公司指標進行監(jiān)督、對標、分析、經(jīng)營決策。將各子公司的機組參數(shù)上傳至集團的中心監(jiān)控室，實現(xiàn)集團總覽、生產概覽、實時監(jiān)視畫面、歷史曲線查詢、歷史回放、工況分析、設備狀態(tài)監(jiān)測、指標參數(shù)統(tǒng)計等功能。
2). 攔污柵堵塞監(jiān)測
縮進運用高清視覺分析攝像頭，內置圖像識別智能大數(shù)據(jù)算法，自動對攔污閘水上及水下監(jiān)視圖像實時分析上傳，判別閘口積污程度及攔污閘堵塞情況，當積污程度和堵塞狀況達到一定程度時，系統(tǒng)自動發(fā)出清污、清堵告警信息，有效指導清污防堵工作。
2. 運行尋優(yōu)操作指導系統(tǒng)
縮進采集機組實時在線監(jiān)測數(shù)據(jù)和大量歷史數(shù)據(jù)，并利用機組的設計參數(shù)和現(xiàn)場試驗數(shù)據(jù)，應用機理模型辨識、機器學習、大數(shù)據(jù)分析等技術，對機組復雜非線性系統(tǒng)的全工況精確狀態(tài)重構，建立包含混雜數(shù)據(jù)預處理、能耗決策規(guī)則與知識提取，實際可達優(yōu)化目標值確定與在線診斷應用的智能運行優(yōu)化管控體系。
1). 年末消落水位預測與優(yōu)選
縮進通過對來水和發(fā)電進行統(tǒng)計與分析，將年末消落水位進行模式分類。在專家知識庫和數(shù)據(jù)庫的基礎上，針對各種模式，采用大數(shù)據(jù)分析、最優(yōu)規(guī)劃、神經(jīng)網(wǎng)絡預測等方式進行消落水位預測模型與優(yōu)選模型的建立。通過模型計算指導水電站對水庫年末消落水位進行預測與優(yōu)選，以使經(jīng)濟效益最大化。
2). 負荷經(jīng)濟調度優(yōu)化
縮進結合基于來流量預報信息和電力系統(tǒng)負荷需求，制定對水電站可用水量或電量進行分配，實現(xiàn)發(fā)電量最大，經(jīng)濟效率最優(yōu)或調峰效益最高的水調優(yōu)化方案?；谡{度需求，以一定的發(fā)電量為目標，制定最優(yōu)的機組啟停組合與負荷分配，實現(xiàn)總耗水量最小的電調優(yōu)化方案。結合水調優(yōu)化方案和電調優(yōu)化方案，制定調峰效益大、總發(fā)電水耗小的綜合最優(yōu)調度方案，實現(xiàn)總運行效益最高。
3). 水庫運行優(yōu)化
縮進采用大數(shù)據(jù)挖掘算法，建立包含水電站水頭、引用流量、尾水位、機組出力的非線性回歸模型，科學計算出機組運行與水庫運行的耦合關系?？紤]機組最大過水能力、水庫容量、區(qū)間入流以及階梯水庫間的相互影響，采用數(shù)學規(guī)劃和智能算法建立水庫群運行優(yōu)化調度模型，指導水庫最優(yōu)運行。
縮進通過對分析數(shù)據(jù)進行條件篩選，開展典型工況下的數(shù)據(jù)縱橫對比，解決生產管理人員開展能效分析時受到負荷變動、天氣變化等問題帶來的干擾，實現(xiàn)設備性能診斷、性能分析、指標參數(shù)評價、檢修前后考評等功能，并出具相應診斷報告。
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