國(guó)家能源集團(tuán)全場(chǎng)景AI技術(shù)賦能智慧風(fēng)電場(chǎng)

　　近日，國(guó)家能源集團(tuán)龍?jiān)垂こ碳夹g(shù)公司風(fēng)電機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)項(xiàng)目正式啟動(dòng)。此次在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)，是以工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)“云霧邊端”融合技術(shù)為基礎(chǔ)，創(chuàng)新性地設(shè)計(jì)風(fēng)電場(chǎng)全場(chǎng)景AI技術(shù)框架，為風(fēng)電場(chǎng)的數(shù)字化和信息化建設(shè)深度賦能。

圖為技術(shù)人員確定傳感器安裝測(cè)點(diǎn)

　　

　　“云霧邊端”即云計(jì)算、霧計(jì)算、邊緣計(jì)算，以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備終端。在普通的云計(jì)算模型下，數(shù)據(jù)處理會(huì)有延時(shí)性，數(shù)據(jù)傳輸也會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)帶寬的局限，而在此基礎(chǔ)上利用邊緣計(jì)算、霧計(jì)算，處理過(guò)程則可以在本地邊緣計(jì)算層完成，進(jìn)而極大的提升處理效率，減輕云端負(fù)荷，使網(wǎng)絡(luò)延時(shí)變得不再成為問(wèn)題，能夠更及時(shí)地做出最優(yōu)決策。通過(guò)全場(chǎng)景AI技術(shù)，可以將深度學(xué)習(xí)技術(shù)快速應(yīng)用在不同場(chǎng)景下的硬件設(shè)備上，從而實(shí)現(xiàn)“端”“邊”“霧”“云”各層級(jí)硬件設(shè)備的快速部署、高效運(yùn)行、端云協(xié)同，實(shí)現(xiàn)各層級(jí)硬件設(shè)備在風(fēng)電機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)中的有機(jī)統(tǒng)一。

　　

　　該項(xiàng)目在“端”側(cè)，規(guī)劃了多種傳感器，以保證對(duì)風(fēng)電機(jī)組各類物理量的全面感知；在“邊”側(cè)，利用智能數(shù)據(jù)采集器，將數(shù)據(jù)采集與邊緣計(jì)算集于一體，對(duì)多物理量進(jìn)行采集，實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地化處理，大大減輕了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載以及云、霧端服務(wù)器的計(jì)算壓力；在“霧”端，利用風(fēng)電場(chǎng)服務(wù)器對(duì)機(jī)組進(jìn)行7*24小時(shí)的全天候監(jiān)測(cè)，實(shí)現(xiàn)機(jī)組健康狀態(tài)預(yù)警功能；在“云”端，通過(guò)部署在服務(wù)器集群的各類分析診斷工具及機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法，進(jìn)行機(jī)組故障精密診斷工作，使得機(jī)組健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)智能看護(hù)成為可能。

　　

　　以“云霧邊端”一體化融合技術(shù)為基礎(chǔ)打造的風(fēng)電機(jī)組，在線狀態(tài)監(jiān)測(cè)全場(chǎng)景AI技術(shù)框架，充分利用和挖掘“云霧邊端”各層級(jí)設(shè)備的潛力，實(shí)現(xiàn)各層級(jí)設(shè)備的優(yōu)勢(shì)互補(bǔ)和整合，降低了項(xiàng)目的建設(shè)成本，為數(shù)字化、信息化風(fēng)場(chǎng)的建成，打造強(qiáng)勁引擎。