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國內(nèi)首個(gè)風(fēng)機(jī)功率曲線圖像識別AI模型上線

中國電力網(wǎng)發(fā)布時(shí)間:2023-08-29 10:53:28

8月25日,記者從國家能源集團(tuán)獲悉,該集團(tuán)龍?jiān)措娏こ碳夹g(shù)公司上線國內(nèi)首個(gè)風(fēng)電機(jī)組功率曲線圖像識別AI模型,率先實(shí)現(xiàn)風(fēng)電機(jī)組功率曲線特性分析篩查的自動(dòng)化和智能化,填補(bǔ)了行業(yè)空白。

圖片風(fēng)電機(jī)組功率曲線是考核風(fēng)電機(jī)組性能、評估機(jī)組發(fā)電能力的一項(xiàng)重要指標(biāo),功率曲線異常不僅會導(dǎo)致電量損失,也會降低設(shè)備發(fā)電效率、縮短部件運(yùn)行周期。功率曲線篩查的常規(guī)方法依賴專業(yè)人員個(gè)人經(jīng)驗(yàn),效率不高,準(zhǔn)確度參差不齊。

為解決上述問題,龍?jiān)措娏こ碳夹g(shù)公司深耕計(jì)算機(jī)視覺領(lǐng)域,收集標(biāo)注上萬張典型功率曲線異常圖片,依托主流圖像識別模型自主訓(xùn)練AI模型,通過不斷優(yōu)化模型算法,調(diào)整一階和二階優(yōu)化函數(shù),使模型的正樣本分配策略達(dá)到最優(yōu),實(shí)現(xiàn)了針對不同機(jī)型風(fēng)電機(jī)組功率曲線8類典型問題的識別。此外,該公司還將該模型應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組其他控制圖譜,建立關(guān)聯(lián)模型并不斷迭代。經(jīng)過場站3個(gè)月運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證,該模型在近1.4萬臺風(fēng)電機(jī)組中檢測出異常機(jī)組數(shù)量1860臺,準(zhǔn)確率超過80%,工作效率提升3倍以上。

該技術(shù)首次實(shí)現(xiàn)了圖像識別技術(shù)在風(fēng)機(jī)功率曲線篩查分析領(lǐng)域的應(yīng)用,完成分析結(jié)果的自動(dòng)化展示,有效提升了問題機(jī)組的定位速度與故障分析效率,為提高設(shè)備發(fā)電性能、推進(jìn)場站智能化運(yùn)維提供了有力支撐。

來源:科技日報(bào)


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