三合盛智慧电厂设备智能预警检修系统_智能设备故障预警系统

三合盛智慧电厂设备智能预警检修系统

基于对电厂设备边缘侧的数据采集、实时分析及数据智能应用，形成与控制系统高效协同，以数据中台为核心的数据资产沉淀，结合三合盛AICS工业大脑平台沉淀算法以及机理模型，以云平台为依托的运营效能提升，并以高质量的分析结论和决策建议支撑电厂生产运营。

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解决方案介绍智慧电厂的理解 icon

目标：建设更安全、更经济、更先进、更高效、更环保智慧电厂

解决方案介绍智慧电厂建设架构（1+2+N） icon

解决方案介绍全平台化的应用融合沉淀 icon

数采平台——基于三合盛IoT技术打造，完成对数据的实时采集、协议解析及边缘计算，实现设备与智能管控系统感知互联。

数据中台——基于三合盛数据中台技术打造，提供火电厂全域数据汇聚、数据融合加工、全面数据管理能力，实现对数据的全生命周期治理。

AI平台——基于三合盛人工智能技术打造，提供多变量系统控制优化能力及非线性系统控制能力等核心能力。

DTwin平台——基于三合盛数字孪生技术打造，应用高度融合模块化的可视化框架引擎、三合盛数据智能算法、全息影像等可视化技术。

解决方案介绍 AISS-应用算法平台 icon

视频AI为多层次AI分析需求提供一站式服务。客户可直接通过API调用标准算法，或将已有算法模型导入平台进行推理，还能以零技术门槛的方式通过上传并标注数据集，自助训练定制化模型。

基于电厂数据应用平台打造设备接入和边缘处理能力，实现云边协同 icon

电厂多源异构数据一站式管理方案，提供电厂资产数据采集、存储、融合、分发及应用的全面能力。

智慧预警设备智能预警解决方案 icon

智慧预警智能故障监测、诊断、预警 icon

智慧预警智能故障预警应用图例 icon

智慧预警价值体现

智慧检修设备智能检修 icon

基于设备机理建模、深度学习实现转机设备故障预测。通过故障早期预警、健康评估，实现状态状态为序，进一步提高设备可靠性，节约维护成本。通过智慧仓储建设，减少备品备件库存，提高管理效率、降低运营成本。

智慧检修

设备智能保养

实现设备生命周期管理

实现对设备从采购、投运、维修、报废全过程的协助循环管理；实现对设备质量全过程跟踪。

灵活的维护计划

采用维护模板，对不同设备制定不同维护计划；与工单管理系统相结合，对设备维护工单实现跟踪。

采用新的技术手段

采用RFID技术标识设备；采用具有GPS定位功能的手持设备或平板电脑作输入终端；采用GPS系统定位设备位置。

智慧检修检修排程

检修大纲-计划预测：支持各类检修计划模板管理，包括基于日历时间，季节，工作/非工作日，设备仪表读数等。能针对检修大纲进行预排和优化。可定义同一设备互相包含的检修工作，以利于工作排程。计划优化-窗口优化：提供基于甘特图和日历的年度月度排程预览，并辅助检测潜在计划优化机会。排程优化-冲突检测：关键性资源，工具占用，备件库存，人员可用等约束条件可以自动进行优化分析，能够按照资源约束进行工作的调度调整，以配合生产计划的统筹安排。大修技改项目高级排程优化：对于大修技改等复杂项目型检修工作，可以针对关键路径进行计算自动优化，并对资源、工期、约束条件进行统筹计算。对派工所需的工时计划进行资源平衡。图形化派工及人员调度优化：将排好的任务工种需求，匹配上实际的作业人员进行派工操作。管理需要加班的情况，对人员可用性进行调整和管理。对排程进行优化，自动考虑约束规则。

智慧检修设备健康管理手段 icon

智慧检修设备健康管理模型学习 icon

可实现自动/手动两种训练算法模式，无需专门的算法工程师，便可自行进行算法的训练。对异常信息进行告警，将告警信息推送到相关人员，合理安排检修，避免不必要的损失。

智慧检修设备状态健康监测 icon

对设备全生命周期的管控即使用-维修-更换的过程中设备健康情况管控。设备管控的核心是作及时的故障告警，把握维修机会，降低故障与事故。结合生产数据、AI智能识别结果，从单个测点到整个设备模型，多维度作设备健康状态判断。

智慧电厂建设指标分析 icon

智慧电厂建设指标分析 icon

（1）控制精度：1ms、I/O接口精度：±0.25%；

（2）软测量精度达到90%；

（3）非故障停机降低80%，安全生产率提高20-30%；深度调峰能力提升10%；变负荷能力提升20%；

（4）煤耗降低8-9g/Kwh左右；汽机效率提高1%；

（5）环保达标排放原料使用量降低15-20%；

（6）发电效率提升至少0.5%；

（7）劳动力减少50%；

（8）成本基数每台机组降低1500万/年。

落地项目案例

核心问题：垃圾燃烧生产不稳定

人工经验操作，蒸汽量产能不佳，蒸汽量稳定性不足。生产不稳定对设备寿命有影响，致使维修率较高。垃圾焚烧操作对人的精力消耗较高，长时间下人工操作的表现不够稳定。

产品应用：垃圾焚烧稳定性优化

燃烧优化产品应用于垃圾焚烧领域，通过DCS系统将历史数据和测点数据实时上云；提供智能燃烧优化产品，锅炉的设备测点数据作为状态数据，通过SAAS应用，实时提供焚烧工艺参数；从2000+个测点中，通过数据分析，沉淀出50+个核心测点。

产品价值：蒸汽量稳定性提升约25%

构建垃圾焚烧发电工艺优化算法模型，综合考虑环保指标、成本指标前提下，主动推荐工艺参数组合。利用锅炉当前蒸气流量，一次风出口压力，一次风室压力，省煤器氧量，推料器正在前进信号等特征变量，以蒸气量的偏差的降低为目标，输出准确的推料时间。根据对比测试，蒸汽量稳定性比人工整体操作提升约25%。

落地项目案例在一汽红旗 icon

借助工业物联网，数字孪生，AICS和数据中台技术，打造操控一体化，管控数字化，决策智能化的一汽红旗繁荣工厂。新型IT基础设施助力红旗繁荣工厂智慧化建设。工业物联平台覆盖冲、焊、涂、总、电池五大车间，实现一体化中控系统。基于一体化的数据体系，建立了焊接点质量预测，涂装车间能耗优化，设备预测性维护等智能应用，并建立了整个工厂的数字孪生和管理驾驶舱。

数据接入
冲，焊，涂，总，电池5个大型车间

150万属性点接入

10ms 级延迟

转发中控和大数据平台通

产线智能
焊点质量监测 95% 预测准确率

能耗APC -10% 空调能耗

设备预测性维护+10%

设备在线时间

指标计算
200个核心管理指标

层级关联展开

支撑工厂生产的

精细化管理和精益生产

资源弹性
2条涂装产线，全流程3000台相关设备，s级实时同步

落地项目案例在合盛硅业 icon

将信息化系统（IT）数据，和自动化系统（OT）数据在数据中台上汇聚治理，形成集财务、生产、营销、市场于一体的经营分析管控平台。合盛硅业是我国有机硅行业中生产规模最大的企业之一，拥有从上游原材料到下游深加工产品的完整产业链；在业已取得的技术与市场优势下，合盛硅业希望借助数字化转型，建立企业“集成服务”、“资本运作”。

IT/OT数据融合
汇聚集团ERP，SRM，CRM，OA等各个IT系统数据。汇聚四大园区，十多个工厂的六十万点位的设备数据。

精细化管理场景
建设财务，运营，生产，采购，营销，人力等六大领域的指标管控体系。

多层级数据呈现
集团领导和职能部室领导分权限、分层级的实时查看生产经营信息。车间管理人员现场决策及集团调度中心团队提供数据支持。

落地项目案例工业驾驶舱 icon

落地项目案例智能混合现实指挥平台 icon

2021年在广西南宁发电有限公司部署了我司智能混合现实指挥平台，以“融视频、融系统、融数据、融业务、融管理”为理念的实景式、智能化立体防控系统，以重点区域的高点视频、三维GIS为载体，打造出视频实景地图效果，实现在统一门户下完成重点区域的防控指挥作战业务，以直观、便捷的体验解决重点防护区域多部门多业务多系统的协同指挥、统一调度问题。

落地项目案例智能配电间巡检系统 icon

该项目配电间使用的是环形轨道机机器人，根据现场情况，轨道布置为O型。机器人沿着轨道对现场配电柜进行移动巡检。对柜子上指示灯、表计、分合闸、压板开关等结合后台自主开发算法进行识别分析。并且后台可设置巡检路线，一键巡航。

配电间智能巡检系统基于AISS，致力于设备管理科学化，以全生命周期为主线，预防性维护为中心，兼顾设备档案、备品备件的管理，同时引入物联技术实现设备状态的实时监控与故障预警，帮助国家能源集团南宁电厂实现设备的规范化、科学化、智能化管理，降低设备故障率，保持设备稳定性，实现企业资产效益的全面提升。

落地项目案例输送装置智能管控系统 icon

乌海老石旦输送装置智能管控系统是一款输送装置智能保护系统，系统可对输送装置进行运行状态监测和故障诊断分析，智能诊断输送装置“撕裂”、“跑偏”、“异物”等故障原因与故障严重程度，发出异常实时告警，并联动PLC闭锁停机，实现输送装置的数字化、智能化、科学化、系统化的管理，有效杜绝由于输送装置跑偏、撕裂造成的生产事故，避免输送装置非计划停机带来的重大损失。