亿可能源智能运维平台
(Epower Energy AI Platform)是面向能源行业的预测性维护与能效优化平台,基于数字孪生+AI算法,聚焦设备健康管理、负荷预测与冷热源优化,适用于电厂、电网、工业园区等场景。
一、核心功能与技术架构
1. “云-边-端”协同体系
层级 | 功能 | 技术实现 |
---|---|---|
端侧 | 智能传感器采集振动、温度、电流等数据 | 高精度振动传感器、非侵入式电流监测 |
边缘 | 本地化数据预处理(滤波、特征提取)、实时告警 | 边缘计算盒子(如华为Atlas 500) |
云端 | 数字孪生建模、AI故障诊断、跨系统数据融合 | 大数据平台(Hadoop/Spark)+AI模型推理 |
2. 数字孪生与可视化运维
虚拟电厂建模
整合SCADA、DCS系统数据,构建设备3D模型,实时映射运行状态(如锅炉压力、涡轮转速)。
交互式推演
模拟故障扩散路径(如轴承磨损导致连锁停机),辅助制定应急预案。
3. AI核心算法
技术 | 应用场景 | 算法亮点 |
---|---|---|
多尺度负荷预测 | 短期(15分钟)、中期(24小时)电力需求预测 | LSTM+Attention机制,误差<5% |
冷热源优化 | 中央空调/锅炉系统能效提升 | 强化学习动态调节参数,节能10%-15% |
故障预警诊断 | 轴承/齿轮箱异常检测 | 基于振动频谱的深度残差网络(ResNet) |
非侵入式负荷监测 | 用电设备分解识别(如空调、照明) | 高频电流特征提取+聚类算法 |
二、行业解决方案与案例
1. 火力发电厂
应用:
锅炉管壁温度实时监测 → AI预测积灰趋势 → 优化吹灰周期,热效率提升2%。
汽轮机振动分析 → 提前2周预警轴承磨损 → 避免非计划停机(单次节省50万元)。
2. 工业园区综合能源
应用:
冷热源优化:根据天气预报动态调整冰蓄冷系统运行策略,年省电费200万+。
负荷预测:平衡光伏、储能与电网购电,降低峰值电价支出。
3. 电网设备运维
应用:
变压器油色谱数据AI分析 → 预测绝缘老化风险 → 维修优先级排序。
非侵入式监测办公楼用电 → 识别异常设备(如24小时运行的故障冰箱)。
三、技术优势与竞品对比
✔️ 核心优势
垂直领域AI算法:
专为能源设备优化的故障模型(如针对风电齿轮箱的振动特征库)。
非侵入式技术:
无需改造现有设备,通过电流/振动信号实现状态监测。
国产化适配:
支持华为昇腾AI芯片、麒麟OS等信创生态。