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國(guó)內(nèi)首個(gè)風(fēng)機(jī)功率曲線AI模型上線

發(fā)布時(shí)間:2023-08-28 15:30:00來源: 科技日?qǐng)?bào)

  科技日?qǐng)?bào)訊 (徐越 袁偉 記者陸成寬)8月25日,記者從國(guó)家能源集團(tuán)獲悉,該集團(tuán)龍?jiān)措娏こ碳夹g(shù)公司上線國(guó)內(nèi)首個(gè)風(fēng)電機(jī)組功率曲線圖像識(shí)別AI模型,率先實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組功率曲線特性分析篩查的自動(dòng)化和智能化,填補(bǔ)了行業(yè)空白。

  風(fēng)電機(jī)組功率曲線是考核風(fēng)電機(jī)組性能、評(píng)估機(jī)組發(fā)電能力的一項(xiàng)重要指標(biāo),功率曲線異常不僅會(huì)導(dǎo)致電量損失,也會(huì)降低設(shè)備發(fā)電效率、縮短部件運(yùn)行周期。功率曲線篩查的常規(guī)方法依賴專業(yè)人員個(gè)人經(jīng)驗(yàn),效率不高,準(zhǔn)確度參差不齊。

  為解決上述問題,龍?jiān)措娏こ碳夹g(shù)公司深耕計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,收集標(biāo)注上萬張典型功率曲線異常圖片,依托主流圖像識(shí)別模型自主訓(xùn)練AI模型,通過不斷優(yōu)化模型算法,調(diào)整一階和二階優(yōu)化函數(shù),使模型的正樣本分配策略達(dá)到最優(yōu),實(shí)現(xiàn)了針對(duì)不同機(jī)型風(fēng)電機(jī)組功率曲線8類典型問題的識(shí)別。此外,該公司還將該模型應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組其他控制圖譜,建立關(guān)聯(lián)模型并不斷迭代。經(jīng)過場(chǎng)站3個(gè)月運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該模型在近1.4萬臺(tái)風(fēng)電機(jī)組中檢測(cè)出異常機(jī)組數(shù)量1860臺(tái),準(zhǔn)確率超過80%,工作效率提升3倍以上。

  該技術(shù)首次實(shí)現(xiàn)了圖像識(shí)別技術(shù)在風(fēng)機(jī)功率曲線篩查分析領(lǐng)域的應(yīng)用,完成分析結(jié)果的自動(dòng)化展示,有效提升了問題機(jī)組的定位速度與故障分析效率,為提高設(shè)備發(fā)電性能、推進(jìn)場(chǎng)站智能化運(yùn)維提供了有力支撐。

(責(zé)編:陳濛濛)

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