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Premier S1000设备安全运行智能预警系统

设备安全运行智能预警系统采用领先的工业大数据分析、模式识别和人工智能等高新技术,应用基于设备运行的海量历史/实时数据,实现设备运行状态的动态在线监测、早期潜在故障预警、诊断预分析。

  • 用户评分: ★★★★★ 5.00 分
  • 标签: 设备运营监控 |设备预警
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功能

设备安全运行智能预警系统主要功能包括:在线监测、故障预警、诊断分析。其主要功能模块逻辑关系如下图。集团侧可根据集团的管理要求,进一步定制应用。其主要工作模块如下:

I.设备运行模型的建立。根据该设备以前的历史运行数据,进行数据挖掘及大数据分析,建立该设备的运行模型。

II. 运行监测。该设备的运行状态数据定时送到系统与模型进行比对分析,在线监测设备的运行状态,跟踪并预测设备的劣化状况;并及时捕捉设备运行的异动。

III. 故障预警。根据设备的异动情况,结合预警规则引擎判断是否触发告警。如产生告警,则进入智能诊断分析阶段。

IV. 诊断分析及故障消除和故障诊断专家库的管理。根据智能诊断分析建议,结合现场检测,排除故障,完善故障诊断专家库,并进行设备运行规律及性能比较的纪录。

 

优势

(1)基于大数据分析的置信度逼近理论

基于大数据挖掘技术及统计概率理论,采用置信度逼近方法,分析每台设备多年的历史数据和参数间的统计关联关系,建立设备正常运行状态(即设备应有状态)的置信度区间,判断设备工作状况,分析设备劣化趋势,真正实现设备状态实时在线监测及故障预警。

(2)基于实时信息处理的模式识别技术

利用基于实时信息处理的模式识别技术,找出与设备当前运行状态模式类似的历史运行状态模式,进而判断设备当前状态是否正常。以此为基础,实时监测设备运行状态,捕捉设备早期异常征兆,为设备故障和劣化提供预警,让关键设备实时处于可控状态。

(3)基于报警规则引擎的误漏报免疫技术

基于单个设备在线监测的运行经验和当前运行状况,制定一套符合该设备的规则引擎进行报警,避免误报、漏报等现象的发生。在该规则引擎下,模型具有个性化、动态化、多变量相关性、抗外扰性等特点。

(4)基于故障关键表征的故障模式库技术

分析并记录设备主要故障的关键表征,建立故障模式库。当设备发生异常时,系统可以自动匹配故障模式库,对状态监测发现的异常征兆进行初步诊断,并给出相应的诊断结论。

案例

大唐国际天津盘山发电厂

华电国际山东邹县发电厂

大唐集团张家口发电厂


资质与案例

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使用指南

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售后支持范围

暂无内容,请等待更新

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(工作日8:30-19:00)

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