基于数字孪生的电力设备预测运检解决方案

依托数字孪生和人工智能技术,实现电力设备的状态预测和智能运检。

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方案背景

方案背景
“十四五”是碳达峰的关键期、窗口期,电力系统“双高”“双峰”特征凸显,对保障设备安全运行、提高资产运营绩效提出更高要求,亟须牢牢把握电力行业低碳化、数字化、智能化的新形态、新趋势、新特点,推进设备管理数字化转型,助力电网向能源互联网升级。企业现代设备管理体系,通过设备数字化、作业数字化、管理数字化和协同数字化,实现现代设备管理体系全面落地。

方案概述

整合各类孪生数据和设备监测数据,利用激光建模、三维建模等技术,实现数字孪生数据中心的数据融合、数据建模;基于完整的机器学习平台,利用行为检测、声纹检测等核心技术,结合电力设备特点,构建行业模型库,打造数字孪生智能中心;提供孪生场景开发工具、可视化工具、服务门户和应用接口,打造数字孪生服务中心。依托数字孪生平台三中心,构建电力设备预测运检应用,实现变电站/换流站数字化全景监控、智能决策、设备状态管理、设备检测评价以及实施作业培训演练等业务开展。

方案概述

方案优势

  • 01
    完整的数字孪生服务能力

    从零构建孪生体。从数据孪生体的数据融合、数据建模到数据管理,到基于数据的行业模型构建,再到孪生场景开发、可视化及服务门户和应用接口等服务能力。

  • 02
    多维空间时序大数据

    构建真数字孪生体。在数字孪生环境中,映射设备的温度、局放、电流、电压、有功、无功等信息,对现实世界每个采集点持续监测,形成时序数据,构建时空结构化大数据。

  • 03
    全栈人工智能平台

    丰富行业算法模型。全栈人工智能台,提供机器学习全过程支撑和丰富的框架支持与封装,对各类深度学习模型框架进行了封装,提供端到端的服务能力而非张量的输入输出。提供容器化弹性服务发布能力,支持水平动态扩展。内置多种行业算法模型,多种设备故障与寿命预测数据积累。

  • 04
    声纹识别监测

    准确率更高、性能更稳健。通过嵌入式边缘芯片+智能算法,利用声音/超声频段中蕴含的细微特征检测更早期的故障振动,通过提取振动+声音融合的宽频数据中的表征故障早期的细微特征,使得到的模型能在更早阶段做出故障预测。

  • 05
    仿真演练

    数字孪生提升精益化管理。在数字孪生环境中进行任务模拟,找出最优巡检方案,并在真实世界中下达巡检任务并执行;依托数字孪生环境,通过VR实训提高操作水平,降低现场操控失误风险。

  • 成功案例

    涉及产品

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