行业痛点
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数据采集成本高
传统变电站数据采集需要工作人员深入变电站进行采集海量数据,不仅人力成本高,而且容易出现遗漏,造成数据不完整。
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信息孤岛统筹难
变电站的各业务系统相互独立,缺乏统一的数据管理平台,在需要进行数据分析时,工作量大且缺乏联动影响决策。
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事件追溯困难
事件追溯依靠监控回放,监控盲区评断困难,多个管理系统基本相互独立,缺乏关联分析,更多依赖于现场或后台的人工管理,导致时间追溯困难。
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风险告警难预判
在运维作业区域划分时,无法对现场作业情况及设备状态实时了解,基本采用视频监控方式,无法对设备信息进行联动查看管理,导致设备风险难以预判。
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工作安全无保障
越界、误区、操作错误等危险行为无法实时告警,视频监控利用率低,检修主要采用围栏防护,准备工作繁琐,且有引电风险。
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数据采集成本高
传统变电站数据采集需要工作人员深入变电站进行采集海量数据,不仅人力成本高,而且容易出现遗漏,造成数据不完整。
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信息孤岛统筹难
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事件追溯困难
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风险告警难预判
在运维作业区域划分时,无法对现场作业情况及设备状态实时了解,基本采用视频监控方式,无法对设备信息进行联动查看管理,导致设备风险难以预判。
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工作安全无保障
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系统功能 提升电站运维水平
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设备状态全方位立体感知
整合站内主设备在线监测等存量系统,在站内次要设备安装成熟的感知终端、新型物联网传感装置和智能装备,包括主变、GIS断路器、开关柜、电缆层、变电站地网和变电站环境的感知传感器和巡检机器人,全面获取设备和环境的状态信息,推进站端设备状态的全方位立体感知能力。
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多系统数据交互联动
结合变电站实际需求,开展边缘智能汇聚平台设计开发和现场部署工作。遵循国网智慧物联体系标准规范,应用物联协议适配模块全面汇聚变电站各个离散系统、新型物联网感知终端等多源异构数据,开展边缘计算和数据就地处理,实现站内多元数据实时汇聚,设备状态自主快速感知,以及站内设备物联互动。
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设备状态全寿命数据分析
利用汇聚的站端实时感知数据,以及数据中心的跨专业、跨部门的设备全寿命数据、检修巡视数据、故障缺陷数据、外部气象数据等,深挖数据之间关联关系,解析、提取各系统库中同设备不同形态数据,按照特征、规则等建立各类大数据分析模型,最终实现变电设备状态深度感知、缺陷主动预警、故障智能决策和设备评价等。
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实现变电站全生命周期监控
利用实时感知数据和设备三维数字模型,在虚拟空间构建出变电站数字孪生体,融合汇聚换流站设备感知数据、运检信息、台账信息、三维模型等设备全量数据,通过设备精准定位、实时数据查看、部件级三维细节展示、异常告警提示等综合管理,开展研判分析和在线诊断设备健康状态,“对症下药”输出差异化、精细化检修策略,精准掌控设备状态。
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设备状态全方位立体感知
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多系统数据交互联动
结合变电站实际需求,开展边缘智能汇聚平台设计开发和现场部署工作。遵循国网智慧物联体系标准规范,应用物联协议适配模块全面汇聚变电站各个离散系统、新型物联网感知终端等多源异构数据,开展边缘计算和数据就地处理,实现站内多元数据实时汇聚,设备状态自主快速感知,以及站内设备物联互动。
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设备状态全寿命数据分析
利用汇聚的站端实时感知数据,以及数据中心的跨专业、跨部门的设备全寿命数据、检修巡视数据、故障缺陷数据、外部气象数据等,深挖数据之间关联关系,解析、提取各系统库中同设备不同形态数据,按照特征、规则等建立各类大数据分析模型,最终实现变电设备状态深度感知、缺陷主动预警、故障智能决策和设备评价等。
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实现变电站全生命周期监控
利用实时感知数据和设备三维数字模型,在虚拟空间构建出变电站数字孪生体,融合汇聚换流站设备感知数据、运检信息、台账信息、三维模型等设备全量数据,通过设备精准定位、实时数据查看、部件级三维细节展示、异常告警提示等综合管理,开展研判分析和在线诊断设备健康状态,“对症下药”输出差异化、精细化检修策略,精准掌控设备状态。
数字孪生变电站系统功能
全面了解设备运行状态,提升巡检作业效率
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变电主设备的状态深度感知
包含全寿命信息数据库建立、设备影子对象和变电主设备的状态深度感知这三项主要功能。
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变电设备缺陷主动预警
变电设备缺陷主动预警包含建立变电设备故障专家库、建立变电设备故障诊断规则集和建立变电设备故障预警模型这三项主要功能。
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变电设备故障智能决策
变电设备故障智能决策包含变电设备智能诊断算法和综合故障智能决策模型这两项主要功能。
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变电设备评价
主要包含变压器健康状态评价、变压器运行风险防范、变压器运行质量评价、设备技术寿命评价。
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