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智慧电厂解决方案所依托的是何种技术呢?

发布时间 :

2020-12-22

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传统电厂智慧化升级的背后是各类科技技术的快速发展与成熟应用,要建设“安全、环保、高效、灵活”的智慧电厂,需要拥有“自分析、自学习、自优化、自诊断、自采集”的能力。那么哪些技术能够赋予智慧电厂此类能力?在各类智慧电厂解决方案中所依托的又是何种技术呢?本文结合市场上主流的智慧电厂解决方案,并对目前各智慧电厂中所应用到的技术进行整理,方便大家更深入的了解智慧电厂,整理的技术包括三维可视化、UWB定位、大数据、云计算、物联网、智慧机器人、深度学习、声音感知。

三维可视化

在传递信息的过程中,图像的效率大于图片,图片的效率大于文字,只因为人类的本性就是喜欢不需要思考的、直观的信息传递。VR三维可视化技术能够将平面的、文字性的数据资料进行三维建模转换,这从某种程度上来说,就是高效传递信息的方式转变。对于电厂来说,通过对电厂厂区进行三维转换,不仅可以将真实环境形象逼真地展现于眼前,更可以将生产实际业务无缝融合与三维模型中中,实现企业智能化、精细化管理。

三维可视化

UWB定位

超宽带(Ultra Wide Band,UWB)技术是一种无线载波通信技术,主要作用在于厘米级的高精度定位,电厂通过UWB定位技术,可以实时定位现场作业人员的具体位置,通过危险区域的电子围栏隔离,可以实现即时报警,避免员工的误操作引发安全隐患。云酷科技在电厂人员安全管理方面采用的就是UWB技术,具体可查看:智慧电厂人员定位解决方案

UWB定位

数字孪生

所谓数字孪生(Digital twin)模型,即物理资产、流程或系统以及供我们了解性能并对性能进行建模的工程信息的数字化表示,数字孪生模型是“实时的”或可持续更新的,它跨越了设备的全生命周期。在电厂中,数字孪生模型能够优化设备、系统和生产流程的运营和维护。数字孪生技术的着眼点在于怎么让彼此孤立数据建立联系,通过现代化的手段,让数据从设计延伸到施工运营,以产生更多的价值。

数字孪生

大数据

大数据(Big data)是由数据集组成,通过计算机进行统计、对比、解析,形成海量、高增长率、多样化的信息资产。大数据技术的战略意义不在于掌握庞大的数据信息,而在于对这些含有意义的数据进行专业化处理。换而言之,如果把大数据比作一种产业,那么这种产业实现盈利的关键,在于提高对数据的“加工能力”,通过“加工”实现数据的“增值”。通过对这些信息资产的专业化处理,能够为电厂运行的可靠性、经济性提供帮助。

大数据

云计算

从技术上看,云计算(cloud computing)与大数据的关系就像一枚硬币的正反面一样密不可分。大数据必然无法用单台的计算机进行处理,必须采用分布式架构。依托云计算的分布式处理、分布式数据库和云存储、虚拟化技术才能挖掘大数据的价值。通过云计算,可以在短短几秒钟内完成对数以万计的数据的处理,实现强大的网络服务,用户通过网络就可以不受时间和空间的限制轻松获取无限的资源。

云计算

物联网

物联网(IoT)即“万物相连的互联网”,是互联网基础上的延伸和扩展的网络,将各种信息传感设备与互联网结合起来而形成的一个巨大网络,实现在任何时间、任何地点,人、机、物的互联互通  。“物联网就是物物相连的互联网”。

电厂通过物联网技术进行数据收集、交换和分析,从而促进生产力和效率的提高以及产生其他经济利益。物联网是分布式控制系统的演进,它通过使用云计算来完善和优化过程控制,从而实现了更高程度的自动化。与其他技术相比,物联网技术是各类技术的综合应用,是智慧电厂必然要用到的技术,具有非同一般的意义。

物联网

智能机器人

智能机器人在电厂的应用主要包括感知环境因素、识别和解决问题,如表计的智慧识别、红外测温、气体检测、振动检测、声音分析、高清视频监测等,达到电厂关键设备状态全覆盖,辅助电厂运维人员,使运维人员及时掌控设备运行状态。

智能机器人

深度学习

深度学习是机器学习中一种基于对数据进行表征学习的算法。至今已有数种深度学习框架,如深度神经网络、卷积神经网络和深度置信网络和递 归神经网络已被应用在语音识别、自然语言处理、音频识别与生物信息学等领域并取得了极好的效果。

深度学习

声音感知

声音感知技术是结合物联网、大数据分析、深度学习等技术上的深层次技术应用,其作用在于提取设备声音特征值并建立声音识别模型,实现设备状态监测和故障告警,保障设备安全稳定运行。

机器声音具有唯一性和入微性,通过智能声纹识别技术,辅助电厂作业人员进行早期故障判断。

声音感知

各类技术相辅相成,互相独立又相互关联,涵盖了智慧电厂的设计、制造、基建直至运营的各个区间段,为电厂的设备智能化、控制智慧化、管理自动化、连接网络化、信息共享化提供了扎实的底层基石,满足时代对电厂更安全可靠、清洁高效、低碳环保、经济灵活的要求。


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