2023智慧水電基于大數(shù)據(jù)智慧化應(yīng)用功能

作者：職場(chǎng)人流域智慧水電應(yīng)用功能技術(shù)方案2022版目錄22425_WPSOffice_Level11.設(shè)備故障信息聚合分析功能 322134_WPSOffice_Level12.主設(shè)備工況趨勢(shì)分析與預(yù)警 928241_WPSOffice_Level13.主設(shè)備健康評(píng)價(jià) 1514749_WPSOffice_Level14.數(shù)據(jù)可視化 177893_WPSOffice_Level15.遠(yuǎn)程智能巡檢 201.設(shè)備故障信息聚合分析功能設(shè)備故障信息聚合功能概述智慧水電智能故障信號(hào)聚合監(jiān)視報(bào)警功能，是現(xiàn)有計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)、水情測(cè)報(bào)系統(tǒng)、大壩監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、機(jī)組在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)等實(shí)時(shí)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)的監(jiān)視報(bào)警功能的有效補(bǔ)充，在不增加運(yùn)行人員的監(jiān)盤(pán)任務(wù)的前提條件下，設(shè)計(jì)實(shí)現(xiàn)XXX流域集控中心智能故障信號(hào)聚合監(jiān)視報(bào)警功能。采用監(jiān)視設(shè)備運(yùn)行過(guò)程中異常、故障和事故信號(hào)，并對(duì)此類(lèi)信號(hào)進(jìn)行相關(guān)信號(hào)歸類(lèi)分析，查找相關(guān)性信息變化情況，同時(shí)朔源異常、故障和事故信號(hào)變化趨勢(shì)和報(bào)警次數(shù)，并推出相關(guān)的處置方案。監(jiān)盤(pán)人員在計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)或其他系統(tǒng)發(fā)現(xiàn)異常、故障和事故信號(hào)后，通過(guò)異常、故障和事故信號(hào)全面掌握觸發(fā)信號(hào)的設(shè)備裝備狀態(tài)，并追蹤相關(guān)信號(hào)的趨勢(shì)變化，實(shí)現(xiàn)診斷報(bào)警。XXX流域XX、XX、蒙自監(jiān)控中心使用的業(yè)務(wù)系統(tǒng)數(shù)量多，系統(tǒng)切換頻繁，操作繁瑣，規(guī)范性差以及任務(wù)與績(jī)效不對(duì)應(yīng)等問(wèn)題突出，平臺(tái)提供一個(gè)更加高效、簡(jiǎn)單、實(shí)用、規(guī)范的統(tǒng)一門(mén)戶。按照“簡(jiǎn)單、實(shí)用、高效”的原則，以及專(zhuān)業(yè)分工、專(zhuān)業(yè)管理的標(biāo)準(zhǔn)。通過(guò)管控一體化系統(tǒng)進(jìn)行集成整合和集中展現(xiàn)，提供WEB應(yīng)用門(mén)戶、移動(dòng)應(yīng)用門(mén)戶、個(gè)人工作臺(tái)實(shí)現(xiàn)“一站登錄，多點(diǎn)應(yīng)用，統(tǒng)一界面，智慧決策”。系統(tǒng)支持對(duì)設(shè)備各方面信息的全景展示，可以展示、查詢具體設(shè)備的全景數(shù)據(jù)聚合信息。系統(tǒng)支持通過(guò)自定義時(shí)間段，對(duì)設(shè)備的離線數(shù)據(jù)、在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、巡點(diǎn)檢數(shù)據(jù)的變化趨勢(shì)進(jìn)行查詢。系統(tǒng)支持對(duì)設(shè)備在線監(jiān)測(cè)測(cè)點(diǎn)的安裝信息、安裝情況、關(guān)聯(lián)的報(bào)警策略、報(bào)警值的便捷查詢。系統(tǒng)支持對(duì)不同機(jī)組不同展示模型的全域展示，可以顯示溫度、振動(dòng)、擺度、電流、電壓、壓力、負(fù)荷等實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)。圖：設(shè)備故障信息聚合分析功能框圖依托現(xiàn)代設(shè)備管理理念，將與設(shè)備全過(guò)程管理有關(guān)的生產(chǎn)經(jīng)營(yíng)活動(dòng)上下貫穿。將設(shè)備信息，水輪機(jī)組運(yùn)行及檢修數(shù)據(jù)，設(shè)備狀態(tài)監(jiān)視與分析、設(shè)備運(yùn)行特征挖掘、設(shè)備健康評(píng)估及運(yùn)行決策、設(shè)備故障智能預(yù)警等要素有機(jī)地結(jié)合在一起，實(shí)現(xiàn)日常生產(chǎn)活動(dòng)、檢修活動(dòng)等的設(shè)備全過(guò)程管理。圖：水電機(jī)組聚合信息故障分析過(guò)程設(shè)備故障信息聚合分析實(shí)現(xiàn)方案事件發(fā)生的過(guò)程中，對(duì)于一系列數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)特征的比較分析，從而將特征相近的數(shù)據(jù)聚合為一個(gè)類(lèi)，通過(guò)無(wú)監(jiān)督的聚合運(yùn)算將雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)進(jìn)行可能的分組識(shí)別。聚合分析的基本原理就是首先以自定義的分類(lèi)組數(shù)n為基礎(chǔ)隨機(jī)定義n個(gè)特征點(diǎn)，計(jì)算n組特征點(diǎn)周?chē)臄?shù)據(jù)均值，將離均值點(diǎn)最近的點(diǎn)作為新特征點(diǎn)進(jìn)行迭代運(yùn)算，最終在可接受的誤差范圍內(nèi)返回分類(lèi)結(jié)果。這是最基本的算法推演。對(duì)于一系列數(shù)據(jù)，通過(guò)對(duì)數(shù)據(jù)特征的比較分析，從而將特征相近的數(shù)據(jù)聚合為一個(gè)類(lèi)，通過(guò)無(wú)監(jiān)督的聚合運(yùn)算將雜亂無(wú)章的數(shù)據(jù)進(jìn)行可能的分組識(shí)別。在工程應(yīng)用上，聚合分析是對(duì)引起該事件的全域數(shù)據(jù)進(jìn)行分析。XXX流域智慧水電的聚合分析功能，是通過(guò)流域集控中心，針對(duì)三個(gè)水電站的異常、故障和事故信號(hào)進(jìn)行分析，聚合的意義是對(duì)引起異常、故障和事故信號(hào)全類(lèi)性的信息進(jìn)行分析，因?yàn)橐鹪O(shè)備的異常、故障和事故信號(hào)不會(huì)是單一的事件反應(yīng)，設(shè)備的缺陷故障一定會(huì)引起一系列的相關(guān)數(shù)據(jù)變化。因?yàn)槟吃O(shè)備故障缺陷異常，對(duì)于該設(shè)備全域數(shù)據(jù)引起的變化，就是信息聚合分析。故障信息，是集控中心值班人員了解設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)行狀況的重要途徑，是一種常見(jiàn)的信息來(lái)源，值班人員通過(guò)分析告警消息能及時(shí)準(zhǔn)確掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)，尤其是在流域集控和大型復(fù)雜的系統(tǒng)中，設(shè)備數(shù)量動(dòng)輒成千上萬(wàn)、各應(yīng)用系統(tǒng)緊密相連，各信號(hào)測(cè)點(diǎn)部署復(fù)雜，任何故障告警信號(hào)都可能引發(fā)一場(chǎng)設(shè)備事故。水電設(shè)備運(yùn)行中的告警信號(hào)，都不是單一信息表現(xiàn)，通過(guò)分析全局的故障告警信息，某個(gè)告警故障信號(hào)，一定會(huì)引起某種相關(guān)性是數(shù)據(jù)值發(fā)生變化，共同因素引發(fā)，互相之間存在一定關(guān)聯(lián)。大量同一事故源引發(fā)的告警信息會(huì)極大地干擾值班人員的工作，導(dǎo)致運(yùn)維人員疲于應(yīng)付大量的告警消息，耗費(fèi)更多時(shí)間排查和處理問(wèn)題，大大降低了運(yùn)維效率。更為嚴(yán)重的是，真正關(guān)鍵的告警信息可能淹沒(méi)其中，運(yùn)維人員無(wú)法第一時(shí)間發(fā)現(xiàn)根源問(wèn)題，延誤了故障處理時(shí)間。集控中心遺漏掉的設(shè)備告警信息都存在潛在且巨大的設(shè)備事故風(fēng)險(xiǎn)。丟失掉的告警往往會(huì)引發(fā)一系列的問(wèn)題，處理不掉就會(huì)很容易造成停工懈怠，所以，如何處理告警集控運(yùn)行過(guò)程中的故障信息，是當(dāng)前運(yùn)行值班工作中的挑戰(zhàn)。尤其是對(duì)于區(qū)域級(jí)新能源的集控的告警信息，動(dòng)輒百萬(wàn)級(jí)的實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)測(cè)點(diǎn)。使用告警聚合技術(shù)就能有效解決上述面臨的問(wèn)題。告警聚合可以簡(jiǎn)單地理解為對(duì)系統(tǒng)中的原始告警進(jìn)行分析，并將具有相關(guān)性的告警聚合合并的這樣一個(gè)過(guò)程，聚合后的告警通常稱(chēng)為Incident。告警聚合可采用的方法有很多，實(shí)際運(yùn)用中，即使使用同一個(gè)聚合方法，實(shí)現(xiàn)方式也是可以各種各樣的，比如使用不同的算法、算法輸入使用不同的告警特征等。去重聚合分析去重是一種最簡(jiǎn)單的告警聚合方式，將大量重復(fù)的告警合并為一條。去重的關(guān)鍵措施是定義重復(fù)判斷的關(guān)鍵屬性，結(jié)合時(shí)間窗的范圍限定來(lái)做計(jì)算。比如監(jiān)控系統(tǒng)對(duì)網(wǎng)絡(luò)中的設(shè)備輪詢，如果設(shè)備通訊異常，那么監(jiān)控系統(tǒng)每次輪詢都可能會(huì)產(chǎn)生一條告警，長(zhǎng)時(shí)間累積的話，系統(tǒng)中就會(huì)產(chǎn)生大量重復(fù)告警，如果每收到一條告警都對(duì)其進(jìn)行轉(zhuǎn)發(fā)和處理，會(huì)有大量的重復(fù)工作，所以去重聚合是最基礎(chǔ)的也是必備的一種聚合方式。分析模型規(guī)則聚合分析不同的告警之間或者同一種告警但所含信息不同的告警之間可能是存在一定關(guān)聯(lián)的，比如，由于設(shè)備故障導(dǎo)致監(jiān)控系統(tǒng)檢測(cè)不到該設(shè)備時(shí)，系統(tǒng)會(huì)發(fā)出設(shè)備不可達(dá)的告警，同時(shí)會(huì)導(dǎo)致設(shè)備上的應(yīng)用出現(xiàn)可達(dá)性的故障告警，這兩個(gè)看似完全不同的告警，卻屬于同一種應(yīng)用場(chǎng)景，具備一定的相關(guān)性。所以基于告警之間的這種相關(guān)性，可以將不同的告警聚合在一起?；谀Ｐ偷木酆媳容^適合故障特征明顯、聚合需求明確或者是故障場(chǎng)景明確的情況，被聚合的告警或是由于業(yè)務(wù)之間的相互依賴、相互影響，或者是物理空間上的相互關(guān)聯(lián)，他們之間的故障關(guān)系是確定的，那么就可以通過(guò)當(dāng)前這種方式?；谀Ｐ鸵?guī)則的告警聚合實(shí)現(xiàn)方式是先建立告警之間的關(guān)聯(lián)規(guī)則，然后系統(tǒng)根據(jù)規(guī)則在每個(gè)時(shí)間窗內(nèi)去進(jìn)行分析和聚合。告警關(guān)聯(lián)模型規(guī)則的建立主要依賴告警信息，可用的告警信息分為兩種：一種是告警直接屬性，另一種是渲染屬性。直接屬性一般是指告警的原生屬性，比如告警源、告警名稱(chēng)、告警級(jí)別、告警描述、產(chǎn)生時(shí)間、持續(xù)時(shí)間、告警類(lèi)型、告警參數(shù)等；渲染屬性一般是經(jīng)過(guò)再計(jì)算的屬性，目的是為了豐富告警信息?；诜治瞿Ｐ鸵?guī)則的告警聚合的優(yōu)點(diǎn)是配置足夠靈活，運(yùn)維人員可根據(jù)自己的實(shí)際需求配制出特定的規(guī)則，同時(shí)這種方法更易于理解和實(shí)現(xiàn)，規(guī)則的建立可以理解為故障場(chǎng)景用新的“語(yǔ)義”去直譯表達(dá)，同時(shí)基于規(guī)則的聚合結(jié)果準(zhǔn)確度高，因?yàn)檫@種規(guī)則配置更偏向于是一種以結(jié)果為導(dǎo)向的配置。當(dāng)然，優(yōu)點(diǎn)也可能成為缺點(diǎn)，基于模型規(guī)則的聚合由于足夠靈活，所以配置復(fù)雜，同時(shí)不同的故障場(chǎng)景可能需要配置不同的規(guī)則，并且需要一定的運(yùn)維知識(shí)來(lái)提煉和構(gòu)建故障場(chǎng)景，聚合規(guī)則多不易維護(hù)，新增故障場(chǎng)景需要新增規(guī)則適配，所以適應(yīng)性差。基于時(shí)序的告警聚合分析基于時(shí)序的告警聚合是站在時(shí)間維度來(lái)分析告警之間的相關(guān)性。由于來(lái)源于同一故障的告警通常在時(shí)序上是相鄰的，會(huì)在同一個(gè)時(shí)間窗內(nèi)同時(shí)出現(xiàn)，那么，就可以通過(guò)基于多個(gè)告警的時(shí)序關(guān)聯(lián)性，來(lái)對(duì)告警進(jìn)行聚合，反映出不同的告警在時(shí)間維度上的相關(guān)性，若兩個(gè)告警的時(shí)序關(guān)聯(lián)性越大，表明兩個(gè)告警關(guān)聯(lián)程度越強(qiáng)，它們同時(shí)出現(xiàn)或幾乎同時(shí)出現(xiàn)的概率越大。找出各個(gè)告警發(fā)生時(shí)間的時(shí)間差關(guān)系，并利用這種關(guān)系構(gòu)造任一告警與其他告警之間新的關(guān)系向量，找出向量之間的相似度進(jìn)行有效聚類(lèi)?；谥R(shí)庫(kù)的告警聚合分析基于知識(shí)庫(kù)的告警聚合主要依賴專(zhuān)家知識(shí)，通過(guò)領(lǐng)域?qū)＜艺?、總結(jié)場(chǎng)景，系統(tǒng)再把這些知識(shí)預(yù)定義到系統(tǒng)的分析模塊中，從而作為系統(tǒng)的知識(shí)庫(kù)。此種方式無(wú)需用戶配置、聚合準(zhǔn)確度高，根因告警明確，難點(diǎn)就是知識(shí)本身的提取。XXX流域智慧水電采用以上三種聚合信息分析處理方案，實(shí)現(xiàn)告警信息分析，解決當(dāng)前流域集控中心故障信息的最佳方案，通過(guò)建立設(shè)備故障信息關(guān)聯(lián)性分析模型，大數(shù)據(jù)分析方式，甄別報(bào)警信息類(lèi)型，對(duì)全部故障信息進(jìn)行分析，同時(shí)推出故障信息后處置方案。圖：數(shù)據(jù)聚合方式診斷設(shè)備故障分析預(yù)警主設(shè)備工況趨勢(shì)分析與預(yù)警水電站主設(shè)備狀態(tài)工況趨勢(shì)分析預(yù)警技術(shù)，是水電機(jī)組故障診斷與運(yùn)營(yíng)維護(hù)最為重要的技術(shù)手段。對(duì)水電機(jī)組運(yùn)行趨勢(shì)劣化狀態(tài)檢測(cè)、掌握機(jī)組的健康狀態(tài)及發(fā)電性能尤為重要。及時(shí)制定維護(hù)維修策略和采取提升發(fā)電性能的技改措施、減少機(jī)組停機(jī)時(shí)間、避免重大故障發(fā)生、節(jié)省維修成本、提高機(jī)組發(fā)電能力。因此，水電機(jī)組主設(shè)備工況趨勢(shì)分析是針對(duì)機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)技術(shù)上，應(yīng)用了大數(shù)據(jù)分析功能，通過(guò)機(jī)組在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和運(yùn)行、維護(hù)日常大數(shù)據(jù)，開(kāi)展集中主設(shè)備工況的分析和預(yù)警。實(shí)現(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)、運(yùn)行數(shù)據(jù)、制造數(shù)據(jù)、日常運(yùn)維數(shù)據(jù)，進(jìn)行多系統(tǒng)融合，大數(shù)據(jù)分析和挖掘功能。從狀態(tài)檢測(cè)設(shè)備和軟件集成化、狀態(tài)檢測(cè)智能化和標(biāo)準(zhǔn)化等方面解決設(shè)備運(yùn)行所面臨的問(wèn)題。主設(shè)備工況趨勢(shì)分析與預(yù)警功能概述針對(duì)發(fā)電設(shè)備多，隱性缺陷識(shí)別困難，運(yùn)行工況趨勢(shì)無(wú)法分析；設(shè)備故障診斷缺乏量化指標(biāo)，診斷體系不健全，設(shè)備健康評(píng)價(jià)功能不足的現(xiàn)狀，擬以XX電站為試點(diǎn)單位，在統(tǒng)一平臺(tái)的基礎(chǔ)上，開(kāi)展設(shè)備狀態(tài)智能分析應(yīng)用建設(shè)，主要建設(shè)思路如下。在設(shè)備運(yùn)行工況的設(shè)備趨勢(shì)分析預(yù)警功能，通過(guò)生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，基于設(shè)備運(yùn)行的機(jī)理模型分析主設(shè)備的運(yùn)行工況趨勢(shì)變化，并對(duì)主輔設(shè)備的重要監(jiān)視的模擬量，進(jìn)行趨勢(shì)跟蹤分析，通過(guò)越復(fù)限數(shù)據(jù)、報(bào)警頻次、時(shí)長(zhǎng)、關(guān)聯(lián)量變化等交聯(lián)耦合因素，進(jìn)行設(shè)備趨勢(shì)劣化分析。并進(jìn)行同類(lèi)設(shè)備同運(yùn)行條件下的同類(lèi)數(shù)據(jù)比較分析，判斷設(shè)備運(yùn)行工況趨勢(shì)，繪制運(yùn)行工況曲線，指導(dǎo)運(yùn)行人員優(yōu)化機(jī)組運(yùn)行。通過(guò)建立主設(shè)備的分析模型，進(jìn)行量化數(shù)據(jù)指標(biāo)類(lèi)分析。XXX流域智慧水電項(xiàng)目主要對(duì)以下三類(lèi)設(shè)備進(jìn)行工況趨勢(shì)分析（一）水輪發(fā)電機(jī)組趨勢(shì)分析預(yù)警（1）振動(dòng)運(yùn)行工況趨勢(shì)分析（2）擺度運(yùn)行工況趨勢(shì)分析（3）溫度運(yùn)行工況趨勢(shì)分析（4）油位（液位）運(yùn)行工況趨勢(shì)分析（二）變壓器類(lèi)運(yùn)行工況趨勢(shì)分析預(yù)警（1）主變鐵芯、繞組溫度運(yùn)行工況趨勢(shì)分析（2）主變油溫運(yùn)行工況趨勢(shì)分析（3）主變絕緣值、介損、主變鐵芯、夾件泄漏電流趨勢(shì)分析（4）主變油位運(yùn)行工況趨勢(shì)分析（5）主變油色譜趨勢(shì)分析（6）主變油擊穿電壓、水分運(yùn)行分析（三）輔機(jī)類(lèi)設(shè)備工況趨勢(shì)分析預(yù)警（1）輔助設(shè)備油系統(tǒng)運(yùn)行工況趨勢(shì)分析（2）輔助設(shè)備水系統(tǒng)運(yùn)行工況趨勢(shì)分析（3）輔助設(shè)備氣系統(tǒng)運(yùn)行工況趨勢(shì)分析設(shè)備故障預(yù)測(cè)預(yù)警設(shè)備故障預(yù)測(cè)是通過(guò)設(shè)備生產(chǎn)是數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，基于多維趨勢(shì)分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過(guò)挖掘設(shè)備故障機(jī)理的交聯(lián)耦合關(guān)系，借助深度數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，查找設(shè)備故障特征數(shù)據(jù)，借助設(shè)備工況分析數(shù)據(jù)、日常運(yùn)維數(shù)據(jù)、制造安裝數(shù)據(jù)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，動(dòng)態(tài)計(jì)算設(shè)備由缺陷向故障轉(zhuǎn)化的概率，預(yù)測(cè)設(shè)備某部件發(fā)生故障的可能性，提前向可視化展示界面、XXX流域集控中心、云南公司大數(shù)據(jù)中臺(tái)推送預(yù)警消息，提前消缺，防范重大設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)。并可自動(dòng)生成診斷報(bào)告。主設(shè)備運(yùn)行工況趨勢(shì)劣化分析，是利用生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析和挖掘功能，通過(guò)識(shí)別分析主設(shè)備生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)，建立主設(shè)備的關(guān)鍵監(jiān)測(cè)指標(biāo)，量化指標(biāo)變化趨勢(shì)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行趨向工況劣化分析。主設(shè)備運(yùn)行工況分析模型，依靠水電生產(chǎn)的專(zhuān)業(yè)知識(shí)，建立主設(shè)備可靠有效的分析模型，分析設(shè)備關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)指標(biāo)，通過(guò)時(shí)間維度、環(huán)境因素、異同工況的實(shí)現(xiàn)主設(shè)備的運(yùn)行工況劣化趨勢(shì)分析。主設(shè)備的運(yùn)行工況包括水輪發(fā)電機(jī)組、主變壓器、重要輔助設(shè)備等。設(shè)備運(yùn)行工況劣化趨勢(shì)分析首先應(yīng)建立符合現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備運(yùn)行工況的分析模型。設(shè)備故障趨勢(shì)分析是通過(guò)設(shè)備生產(chǎn)是數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，基于多維趨勢(shì)分析的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)，通過(guò)挖掘設(shè)備故障機(jī)理的交聯(lián)耦合關(guān)系，借助深度數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)，查找設(shè)備故障特征數(shù)據(jù)，借助設(shè)備工況分析數(shù)據(jù)、日常運(yùn)維數(shù)據(jù)、制造安裝數(shù)據(jù)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，動(dòng)態(tài)計(jì)算設(shè)備由缺陷向故障轉(zhuǎn)化的概率，預(yù)測(cè)設(shè)備某部件發(fā)生故障的可能性，提前向可視化展示界面、防范重大設(shè)備風(fēng)險(xiǎn)。并可自動(dòng)生成預(yù)警診斷報(bào)告。設(shè)備運(yùn)行工況趨勢(shì)劣化分析，是利用生產(chǎn)大數(shù)據(jù)分析和挖掘功能，通過(guò)識(shí)別分析主設(shè)備生產(chǎn)歷史數(shù)據(jù)，建立主設(shè)備的關(guān)鍵監(jiān)測(cè)指標(biāo)，量化指標(biāo)變化趨勢(shì)，對(duì)設(shè)備運(yùn)行趨向工況劣化分析。故障預(yù)警包括工況預(yù)警、趨勢(shì)預(yù)警、指標(biāo)預(yù)警、效率等（1）水輪發(fā)電機(jī)組故障預(yù)警（2）變壓器類(lèi)設(shè)備故障預(yù)警（3）輔助設(shè)備類(lèi)故障預(yù)警主設(shè)備工況趨勢(shì)分析與預(yù)警功能實(shí)現(xiàn)方案水電設(shè)備的故障是一種長(zhǎng)期運(yùn)行的劣化趨勢(shì)過(guò)程，發(fā)現(xiàn)設(shè)備故障缺陷方式常規(guī)方式是閾值（如固定閾值、動(dòng)態(tài)閾值、梯度閾值、函數(shù)閾值等）診斷、趨勢(shì)診斷等功能,趨勢(shì)診斷采用的動(dòng)態(tài)閾值診斷，系統(tǒng)應(yīng)能根據(jù)設(shè)備一段較長(zhǎng)時(shí)間的正常運(yùn)行數(shù)據(jù)，并結(jié)合專(zhuān)業(yè)機(jī)理知識(shí)，自動(dòng)獲取診斷定值，并能根據(jù)工況實(shí)時(shí)調(diào)整相應(yīng)定值（例如軸瓦溫度趨勢(shì)預(yù)警，閾值總是以當(dāng)前的溫度值（隨著運(yùn)行時(shí)間改變）為基礎(chǔ)，再加上一個(gè)量值）。具備工況關(guān)聯(lián)的狀態(tài)特征值的相關(guān)趨勢(shì)分析功能，本系統(tǒng)所說(shuō)特征系指檢測(cè)量經(jīng)關(guān)聯(lián)參數(shù)計(jì)算得出。水電機(jī)組通常所處的運(yùn)行環(huán)境惡劣，其設(shè)備維修與更換的費(fèi)用昂貴，因此及時(shí)準(zhǔn)確地對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估，做到合理安排機(jī)組的運(yùn)行與檢修計(jì)劃，對(duì)于延長(zhǎng)機(jī)組壽命、避免嚴(yán)重故障、節(jié)約維護(hù)成本非常重要。目前研究多集中在對(duì)機(jī)組重要部件的運(yùn)行狀態(tài)檢測(cè)上。水電機(jī)組是由水動(dòng)、機(jī)械、電機(jī)、電控等諸多子系統(tǒng)構(gòu)成，僅對(duì)其中某一子系統(tǒng)進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè)的結(jié)果往往難以表征風(fēng)電機(jī)組整體的運(yùn)行狀態(tài)和健康程度，研究水電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)全面監(jiān)測(cè)及綜合評(píng)價(jià)方法十分必要?；谒姍C(jī)組在線監(jiān)測(cè)信息建立了并網(wǎng)風(fēng)電機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的物元評(píng)估模型。在線監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)為例進(jìn)行狀態(tài)分析。但是該方法需要機(jī)組正常狀態(tài)下的大量歷史數(shù)據(jù)作為先驗(yàn)?zāi)Ｐ?，?yīng)用模糊評(píng)價(jià)方法對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行綜合評(píng)價(jià)分析，所采用評(píng)價(jià)體系具有合理性。在各種狀態(tài)評(píng)價(jià)方法中，模糊綜合評(píng)價(jià)方法相對(duì)而言不過(guò)多依賴先驗(yàn)數(shù)據(jù)，使其更適合針對(duì)包括機(jī)組在內(nèi)的，運(yùn)行于復(fù)雜環(huán)境及工況中的設(shè)備進(jìn)行狀態(tài)評(píng)價(jià)及故障診斷。因此基于趨勢(shì)分析的模糊綜合評(píng)價(jià)方法對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評(píng)估。首先分析并歸納了該機(jī)組的重要運(yùn)行狀態(tài)參數(shù)，采用層次分析法構(gòu)建評(píng)價(jià)模型。其次，針對(duì)各子項(xiàng)目層中不同狀態(tài)參數(shù)的統(tǒng)一評(píng)價(jià)需要，采用劣化度分析法，提出了一種狀態(tài)參數(shù)模糊趨勢(shì)預(yù)測(cè)策略。如對(duì)于水電機(jī)組的轉(zhuǎn)動(dòng)部件，主要通過(guò)各軸承溫度及油溫來(lái)反映軸承系統(tǒng)的整體工作狀況。并根據(jù)軸系潤(rùn)滑油溫間接反映其工作狀況是經(jīng)濟(jì)可行的解決方案。對(duì)于發(fā)電機(jī)系統(tǒng)，主要考慮軸承溫度和定子繞組溫度，其中軸承溫度表征機(jī)組軸承磨損程度，繞組溫度表征發(fā)電機(jī)負(fù)荷。通過(guò)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)自動(dòng)生成診斷分析報(bào)告，報(bào)告模板、內(nèi)容應(yīng)可定制；并具備診斷分析結(jié)果查詢功能。系統(tǒng)能自動(dòng)發(fā)現(xiàn)設(shè)備或系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)與歷史同工況運(yùn)行情況下的變化，及時(shí)發(fā)出異動(dòng)預(yù)警。圖：基于機(jī)組開(kāi)機(jī)過(guò)程曲線分析預(yù)警水電設(shè)備的工況變化趨勢(shì)圖是做好設(shè)備傾向管理的工具。趨勢(shì)圖是按照一定的周期,將設(shè)備的性能進(jìn)行測(cè)量，在趨勢(shì)圖上標(biāo)記測(cè)量點(diǎn)的高度（任何性能量綱都可以換算成長(zhǎng)度單位），一個(gè)個(gè)周期地描出所有的點(diǎn),把這些點(diǎn)再用光滑的曲線連接起來(lái),就可以大體分析出下一個(gè)周期的設(shè)備性能劣化走向。圖：設(shè)備工況趨勢(shì)分析預(yù)警圖：設(shè)備工況趨勢(shì)分析典型流程通過(guò)大數(shù)據(jù)分析挖掘的方式，建立分析模型，開(kāi)展模型訓(xùn)練與修正，利用數(shù)據(jù)量化的方式，實(shí)現(xiàn)判斷設(shè)備未來(lái)的運(yùn)行趨勢(shì)，實(shí)時(shí)地進(jìn)行設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)展示。本項(xiàng)目依據(jù)工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺(tái)，創(chuàng)新性地采用大數(shù)據(jù)與機(jī)理相結(jié)合的方式進(jìn)行模型的建設(shè)，編制機(jī)組運(yùn)行工況狀態(tài)指標(biāo)體系；基于水輪機(jī)、變壓器、輔助設(shè)備部件管理樹(shù)原則，構(gòu)建電站主設(shè)備工況趨勢(shì)分析指標(biāo)，實(shí)現(xiàn)對(duì)主設(shè)備的全域數(shù)據(jù)狀態(tài)的監(jiān)測(cè)與故障的預(yù)警，同時(shí)，結(jié)合大數(shù)據(jù)可以實(shí)現(xiàn)對(duì)故障的可預(yù)見(jiàn)性，實(shí)現(xiàn)資源的合理利用。主設(shè)備健康評(píng)價(jià)主設(shè)備健康評(píng)價(jià)概述智慧水電故障診斷是通過(guò)設(shè)備生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)，建立分析模型對(duì)設(shè)備進(jìn)行故障診斷分析，設(shè)備生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和歷史數(shù)據(jù)包含設(shè)備運(yùn)行的全部信息，通過(guò)大數(shù)據(jù)分析和挖掘功能，查找設(shè)備故障特征數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)故障診斷功能。借助設(shè)備工況分析數(shù)據(jù)、日常運(yùn)維數(shù)據(jù)、安裝數(shù)據(jù)和行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)，對(duì)設(shè)備的進(jìn)行診斷和分析，依照行業(yè)評(píng)價(jià)指標(biāo)，量化分析運(yùn)行數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備健康評(píng)價(jià)功能，輸出診斷與評(píng)價(jià)報(bào)告。水輪發(fā)電機(jī)組旋轉(zhuǎn)設(shè)備的故障診斷主要是機(jī)組在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，診斷機(jī)組在不同工況下的溫度、振動(dòng)擺度等數(shù)值，防止水輪機(jī)組在非正常工況運(yùn)行，指導(dǎo)機(jī)組最優(yōu)工況調(diào)度。通過(guò)設(shè)備趨勢(shì)分析、故障預(yù)測(cè)預(yù)警、智能輔助監(jiān)盤(pán)及其消缺記錄等多種因素，結(jié)合電站實(shí)際情況，建立設(shè)備部件級(jí)和設(shè)備整體的健康評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，功能建設(shè)原則如下：部件健康狀態(tài)評(píng)估：依據(jù)設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)標(biāo)準(zhǔn)，建立設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)是算法模型和評(píng)價(jià)規(guī)則。結(jié)合設(shè)備狀態(tài)量的橫向（同類(lèi)型設(shè)備）和縱向（歷史數(shù)據(jù)）比較結(jié)果，對(duì)影響設(shè)備各組成部件健康的狀態(tài)量逐項(xiàng)評(píng)分，量化評(píng)價(jià)設(shè)備各部件健康狀態(tài)。設(shè)備整體健康狀態(tài)評(píng)估：根據(jù)部件狀態(tài)評(píng)價(jià)結(jié)果，結(jié)合部件對(duì)設(shè)備整體功能的影響程度，采用適當(dāng)?shù)乃惴ǖ贸鲈O(shè)備整體健康狀態(tài)等級(jí)。評(píng)價(jià)信息查詢：可查詢?cè)O(shè)備及各部件健康評(píng)價(jià)結(jié)果，并可詳細(xì)了解評(píng)價(jià)過(guò)程及各狀態(tài)量評(píng)價(jià)信息。利用特征值，通過(guò)邏輯規(guī)則和變權(quán)重設(shè)置，實(shí)現(xiàn)發(fā)電機(jī)組的各重要部件的健康狀態(tài)評(píng)價(jià)，并給出評(píng)價(jià)結(jié)果。主設(shè)備健康評(píng)價(jià)實(shí)現(xiàn)方案水電站主設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的智能識(shí)別、智能評(píng)估、趨勢(shì)預(yù)測(cè)、決策支持等技術(shù)的研發(fā)和工程應(yīng)用，是智慧水電站建設(shè)過(guò)程關(guān)鍵技術(shù)難點(diǎn)和主要研究方向?；赬XX流域智慧水電建成的主設(shè)備工況趨勢(shì)分析和故障診斷等智慧應(yīng)用，開(kāi)展水電站主設(shè)備健康評(píng)價(jià)工作研究。當(dāng)前水電企業(yè)迫切需要利用大數(shù)據(jù)、數(shù)據(jù)分析挖掘、機(jī)器自學(xué)習(xí)等先進(jìn)技術(shù)和手段，全面挖掘及應(yīng)用發(fā)電生產(chǎn)數(shù)據(jù)，促進(jìn)設(shè)備健康度評(píng)估體系的建設(shè)，減輕運(yùn)檢人員勞動(dòng)強(qiáng)度，為設(shè)備科學(xué)管理提供有力的依據(jù)和支撐。圖：設(shè)備健康評(píng)價(jià)方案水電站主設(shè)備健康評(píng)價(jià)，一是基于大數(shù)據(jù)分析設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)結(jié)果進(jìn)行分析評(píng)價(jià)，二是按照設(shè)備管理辦法開(kāi)展評(píng)價(jià)工作。保護(hù)數(shù)據(jù)性的分析評(píng)價(jià)和管理性的評(píng)價(jià)。設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)的結(jié)果可為管理人員進(jìn)行設(shè)備管理、生產(chǎn)計(jì)劃、資產(chǎn)管理等宏觀決策提供有力的依據(jù)。通過(guò)健康度模型、劣化模型可準(zhǔn)確的判斷出設(shè)備的故障發(fā)生時(shí)間及故障原因。設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)即根據(jù)設(shè)備系統(tǒng)運(yùn)轉(zhuǎn)過(guò)程中的各種特征參數(shù)，對(duì)設(shè)備整機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的健康狀況進(jìn)行評(píng)估，并對(duì)其運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行狀態(tài)等級(jí)劃分。設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)是一個(gè)復(fù)雜的過(guò)程，包括評(píng)價(jià)目標(biāo)對(duì)象的選擇，評(píng)價(jià)目的的確定，評(píng)價(jià)指標(biāo)體系的建立，指標(biāo)權(quán)重的確定及評(píng)價(jià)模型的選擇等多個(gè)方面。水電站應(yīng)用中，需要及時(shí)的掌握設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)。對(duì)設(shè)備的狀態(tài)評(píng)價(jià)是一個(gè)綜合評(píng)價(jià)過(guò)程。綜合評(píng)價(jià)過(guò)程中將涉及到多個(gè)因素及指標(biāo)，設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)即是綜合多個(gè)狀態(tài)指標(biāo)的信息，對(duì)設(shè)備狀態(tài)做出的一種綜合判斷。圖：水電機(jī)組月度健康評(píng)價(jià)表數(shù)據(jù)可視化為了清晰有效地傳遞信息，數(shù)據(jù)可視化使用統(tǒng)計(jì)圖形、圖表、信息圖表和其他工具?？梢允褂命c(diǎn)、線或條對(duì)數(shù)字?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行編碼，以便在視覺(jué)上傳達(dá)定量信息。有效的可視化可以幫助用戶分析和推理數(shù)據(jù)和證據(jù)。使復(fù)雜的數(shù)據(jù)更容易理解和使用。用戶可能有特定的分析任務(wù)（如進(jìn)行比較或理解因果關(guān)系），以及該任務(wù)要遵循的圖形設(shè)計(jì)原則。表格通常用于用戶查找特定的度量，而各種類(lèi)型的圖表用于顯示一個(gè)或多個(gè)變量的數(shù)據(jù)中的模式或關(guān)系。圖：數(shù)據(jù)可化實(shí)現(xiàn)過(guò)程數(shù)據(jù)可視化功能概述大數(shù)據(jù)可視化功能是基于水電數(shù)據(jù)平臺(tái)實(shí)現(xiàn)可視化，包含多維度的監(jiān)視和展示功能，并可按具體的應(yīng)用場(chǎng)景實(shí)現(xiàn)可視化的定制功能?？梢暬山柚趫D形化手段。同時(shí)智慧水電大數(shù)據(jù)可視化功能可按不同的環(huán)境、用戶、場(chǎng)景和維度實(shí)現(xiàn)可視化功能。具體到水電站可實(shí)現(xiàn)流域、應(yīng)用系統(tǒng)、設(shè)備類(lèi)別、趨勢(shì)變化等實(shí)現(xiàn)可視化功能。并針對(duì)不同的崗位實(shí)施可視化數(shù)據(jù)一張圖功能。更好符合水電站各級(jí)管理人員的要求?？梢暬δ軐?shù)據(jù)庫(kù)中每一個(gè)數(shù)據(jù)項(xiàng)作為單個(gè)圖元元素表示，大量的數(shù)據(jù)集構(gòu)成數(shù)據(jù)圖像，同時(shí)將數(shù)據(jù)的各個(gè)屬性值以多維數(shù)據(jù)的形式表示，可以從不同的維度觀察數(shù)據(jù)，從而對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行更深入的觀察和分析。智慧水電可視化打破各系統(tǒng)數(shù)據(jù)的孤島，搭建基于智慧水電多系統(tǒng)數(shù)據(jù)匯聚，整合各類(lèi)數(shù)據(jù)資源實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的有效異構(gòu)、深度融合，展示智慧水電應(yīng)用的數(shù)據(jù)展現(xiàn)。大數(shù)據(jù)可視化功能應(yīng)實(shí)現(xiàn)整個(gè)XXX流域集控中心受控電站多維度監(jiān)視和展示功能，并按照各專(zhuān)業(yè)崗位要求實(shí)現(xiàn)個(gè)性化可視化展顯。數(shù)據(jù)可視化功能實(shí)現(xiàn)方案數(shù)據(jù)可視化主要旨在借助于圖形化手段，清晰有效地傳達(dá)與溝通信息。數(shù)據(jù)：聚焦于解決數(shù)據(jù)的采集，清理，預(yù)處理，分析，挖掘。圖形：聚焦于解決對(duì)光學(xué)圖像進(jìn)行接收、提取信息、加工變換、模式識(shí)別及顯示?？梢暬壕劢褂诮鉀Q將數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成圖形，并進(jìn)行交互處理。圖：數(shù)據(jù)可化邏輯數(shù)據(jù)可視化技術(shù)包含以下幾個(gè)基本概念：數(shù)據(jù)空間：是由n維屬性和m個(gè)元素組成的數(shù)據(jù)集所構(gòu)成的多維信息空間；數(shù)據(jù)開(kāi)發(fā)：是指利用一定的算法和工具對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行定量的推演和計(jì)算；數(shù)據(jù)分析：指對(duì)多維數(shù)據(jù)進(jìn)行切片、塊、旋轉(zhuǎn)等動(dòng)作剖析數(shù)據(jù)，從而能多角度多側(cè)面觀察數(shù)據(jù)；數(shù)據(jù)可視化：是指將大型數(shù)據(jù)集中的數(shù)據(jù)以圖形圖像形式表示，并利用數(shù)據(jù)分析和開(kāi)發(fā)工具發(fā)現(xiàn)其中未知信息的處理過(guò)程。數(shù)據(jù)可視化已經(jīng)提出了許多方法，這些方法根據(jù)其可視化的原理不同可以劃分為基于幾何的技術(shù)、面向像素技術(shù)、基于圖標(biāo)的技術(shù)、基于層次的技術(shù)、基于圖像的技術(shù)和分布式技術(shù)等等。信息可視化就是利用計(jì)算機(jī)支撐的、交互的、對(duì)抽象數(shù)據(jù)的可視表示，增強(qiáng)人們對(duì)這些抽象信息的認(rèn)知。是將非空間數(shù)據(jù)的信息對(duì)象的特征值抽取、轉(zhuǎn)換、映射、高度抽象與整合，用圖形、圖像、動(dòng)畫(huà)等方式表示信息對(duì)象內(nèi)容特征和語(yǔ)義的過(guò)程。信息對(duì)象包括文本、圖像、視頻和語(yǔ)音等類(lèi)型，它們的可視化分別采用不同模型方法實(shí)現(xiàn)。認(rèn)知數(shù)據(jù)人們對(duì)數(shù)據(jù)的認(rèn)知，一般都經(jīng)過(guò)從數(shù)據(jù)模型到概念模型的過(guò)程，最后得到數(shù)據(jù)在實(shí)際中的具體語(yǔ)義。在處理數(shù)據(jù)時(shí)，最初接觸的是數(shù)據(jù)模型，數(shù)據(jù)模型是對(duì)數(shù)據(jù)的底層描述及相關(guān)操作。概念模型是對(duì)數(shù)據(jù)的高層次描述，對(duì)應(yīng)于人們對(duì)數(shù)據(jù)的具體認(rèn)知。對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行進(jìn)一步處理之前，需要定義數(shù)據(jù)的概念和它們之間的聯(lián)系，同時(shí)定義數(shù)據(jù)的語(yǔ)義和它們所代表的含義。原始數(shù)據(jù)繪圖原始數(shù)據(jù)繪圖用于可視化原始數(shù)據(jù)的屬性值，直觀呈現(xiàn)數(shù)據(jù)特征，其代表性方法包括：數(shù)據(jù)軌跡、柱狀圖、折線圖、直方圖、餅圖、等值線圖、散點(diǎn)圖、氣泡圖、維恩圖、熱力圖和雷達(dá)圖等。多視圖協(xié)調(diào)關(guān)聯(lián)多視圖協(xié)調(diào)關(guān)聯(lián)將不同類(lèi)型的繪圖組合起來(lái)，每個(gè)繪圖單元可以展現(xiàn)數(shù)據(jù)某方面的屬性，并且通常允許用戶進(jìn)行交互分析，提升用戶對(duì)數(shù)據(jù)的模式識(shí)別能力。在多視圖協(xié)調(diào)關(guān)聯(lián)應(yīng)用中，“選擇”操作作為一種探索方法，可以是對(duì)某個(gè)對(duì)象和屬性進(jìn)“取消選擇”的過(guò)程，也可以是選擇屬性的子集或?qū)ο蟮淖蛹?，以查看每個(gè)部分之間的關(guān)系的過(guò)程。簡(jiǎn)單統(tǒng)計(jì)值標(biāo)繪發(fā)明的通過(guò)標(biāo)繪簡(jiǎn)單的統(tǒng)計(jì)值來(lái)呈現(xiàn)一維和二維數(shù)據(jù)分布的一種方法。它的基本形式是用一個(gè)長(zhǎng)方形盒子表示數(shù)據(jù)的大致范圍，并在盒子中用橫線標(biāo)明均值的位置。同時(shí)，在盒子上部和下部分別用兩根橫線標(biāo)注最大值和最小值。盒須圖在實(shí)驗(yàn)數(shù)據(jù)的統(tǒng)計(jì)分析中很有用。針對(duì)二維數(shù)據(jù)，標(biāo)準(zhǔn)的一維盒須圖可以根據(jù)需要擴(kuò)充為二維盒須圖。圖：水電站大數(shù)據(jù)可視化遠(yuǎn)程智能巡檢遠(yuǎn)程智能巡檢功能概述金河四級(jí)水電站實(shí)施遠(yuǎn)程智能巡檢功能，為提高金河四級(jí)水電站運(yùn)行巡檢信息化、智能化管理水平和巡檢覆蓋率，全面提升運(yùn)維工作的質(zhì)量和效率，不斷提升電廠設(shè)備巡檢的智能化程度，保障電廠設(shè)備長(zhǎng)周期高效穩(wěn)定運(yùn)行和電力系統(tǒng)穩(wěn)定，建設(shè)遠(yuǎn)程智能巡檢系統(tǒng)。同時(shí)，該智能巡檢系統(tǒng)能夠與AI服務(wù)中心對(duì)接，支持遠(yuǎn)程AI算法模型部署，能夠把智能安防類(lèi)（人臉識(shí)別、人證對(duì)比、崗位事件分析等）、設(shè)備智能巡檢類(lèi)（工業(yè)測(cè)溫、設(shè)備缺陷檢測(cè)、音頻診斷等）、智能安全生產(chǎn)類(lèi)（違章作業(yè)行為識(shí)別、人員行為分析等）、水生態(tài)保護(hù)類(lèi)（水環(huán)境監(jiān)測(cè)、水尺識(shí)別等）違章、故障等模型適配在巡檢系統(tǒng)前端設(shè)備，滿足巡檢系統(tǒng)模型擴(kuò)充的需要。遠(yuǎn)程智能巡檢系統(tǒng)建設(shè)內(nèi)容有：將金河四級(jí)水電站內(nèi)按照現(xiàn)場(chǎng)設(shè)備實(shí)際情況、技術(shù)條款的規(guī)定和應(yīng)遵循的規(guī)范標(biāo)準(zhǔn)，設(shè)計(jì)并配置金河四級(jí)水電站智能巡檢系統(tǒng)，包括智能監(jiān)測(cè)設(shè)備、配套的智能巡檢系統(tǒng)所需的軟件、服務(wù)器及軟件等。開(kāi)發(fā)智能巡檢后臺(tái)分析系統(tǒng)，通過(guò)圖像、視頻、數(shù)據(jù)等信息的識(shí)別、處理及深度學(xué)習(xí)，準(zhǔn)確診斷設(shè)備異常狀況，結(jié)合電站內(nèi)監(jiān)控系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)信息進(jìn)行組態(tài)判斷，實(shí)現(xiàn)巡檢系統(tǒng)的綜合分析能力，形成指示燈、表計(jì)、液位計(jì)、漏液、放電等設(shè)備異常的圖像識(shí)別、視頻流識(shí)別等算法模塊。根據(jù)電站巡檢標(biāo)準(zhǔn)要求，在發(fā)電機(jī)層、球閥層、水輪機(jī)層、機(jī)組水車(chē)室、技術(shù)供水室、風(fēng)洞層、升壓站等部位合理布置高清攝像頭，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的智能巡檢要求，并接入工業(yè)電視系統(tǒng)。通過(guò)已投運(yùn)工業(yè)電視系統(tǒng)，選取可用于設(shè)備監(jiān)視攝像機(jī)接入智能巡檢系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)指示燈、漏液、放電、著火等設(shè)備異常的圖像識(shí)別。負(fù)責(zé)智能巡檢系統(tǒng)與集控?cái)?shù)據(jù)平臺(tái)的接口開(kāi)發(fā)，實(shí)現(xiàn)智能巡檢系統(tǒng)與數(shù)據(jù)平臺(tái)間的數(shù)據(jù)交互。系統(tǒng)巡檢結(jié)果以圖片、視頻、數(shù)據(jù)、報(bào)告等形式進(jìn)行存儲(chǔ)，并上傳至一體化平臺(tái)。智能巡檢系統(tǒng)在運(yùn)行中發(fā)現(xiàn)異常情況，可以通過(guò)一體化平臺(tái)，將異常信息以短信等方式發(fā)布至現(xiàn)場(chǎng)值班人員手機(jī)。設(shè)備發(fā)生故障報(bào)警時(shí)，可以通過(guò)一體化平臺(tái)，將報(bào)警信息發(fā)送給智能巡檢系統(tǒng)，智能巡檢系統(tǒng)通過(guò)驅(qū)動(dòng)工業(yè)電視攝像頭，對(duì)故障設(shè)備進(jìn)行拍照及錄像。分別實(shí)現(xiàn)金河二級(jí)廠區(qū)及生活區(qū)大門(mén)、金河四級(jí)廠區(qū)大門(mén)共計(jì)三道大門(mén)的人臉識(shí)別及車(chē)輛識(shí)別自動(dòng)開(kāi)關(guān)門(mén)系統(tǒng)建設(shè)。智能巡檢系統(tǒng)基本功能：設(shè)備巡檢：通過(guò)對(duì)選定的重要設(shè)備制定規(guī)劃巡檢路線，直接在巡檢路線中涉及到的攝像頭采取視頻融合技術(shù)，達(dá)到立體全息監(jiān)控效果，既可以按規(guī)定路線自動(dòng)巡檢也可以指定巡檢路線人員跟蹤：通過(guò)視頻捕捉人員，實(shí)時(shí)定位人員具體位置設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)：設(shè)備狀態(tài)識(shí)別，比如設(shè)備發(fā)生變化，如漏水、漏油、溫度異常、設(shè)備附件變化等自動(dòng)識(shí)別運(yùn)行狀態(tài)診斷：結(jié)合PI系統(tǒng)數(shù)據(jù)以及視頻采集的外部狀態(tài)情況，進(jìn)行初步的設(shè)備診斷，生成巡檢報(bào)表。本項(xiàng)目應(yīng)滿足但不限于下表中所列功能：巡檢區(qū)域監(jiān)測(cè)內(nèi)容現(xiàn)場(chǎng)情況發(fā)電機(jī)層區(qū)域（1）發(fā)電機(jī)層設(shè)備著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；（2）發(fā)電機(jī)層安裝間增加攝像頭監(jiān)視作業(yè)及現(xiàn)場(chǎng)物資；（3）1、2號(hào)發(fā)電機(jī)滑環(huán)勵(lì)磁電纜接頭測(cè)溫監(jiān)測(cè)；（4）發(fā)電機(jī)消防管壓力監(jiān)測(cè)。（5）機(jī)組勵(lì)磁屏功率柜電流表、溫度表讀數(shù)識(shí)別；（6）機(jī)組勵(lì)磁功率柜散熱風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式及故障識(shí)別；（7）機(jī)組滅磁柜滅磁開(kāi)關(guān)分合指示燈識(shí)別；（8）機(jī)組LCU屏柜水機(jī)保護(hù)壓板狀態(tài)讀數(shù)識(shí)別；（9）機(jī)組LCU屏柜各指示燈狀態(tài)識(shí)別；（10）以上設(shè)備著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；已部署2臺(tái)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)；需新增無(wú)線測(cè)溫傳感器發(fā)電機(jī)機(jī)坑（風(fēng)洞）（1）機(jī)組上導(dǎo)（推力）、下導(dǎo)、空冷及其相關(guān)管路等部位漏液、著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；（2）基坑內(nèi)油管泄漏監(jiān)測(cè)。（3）檢測(cè)大量煙塵（主要檢測(cè)風(fēng)閘在高轉(zhuǎn)速下誤投，制動(dòng)閘板磨損，大量煙塵識(shí)別）。每臺(tái)機(jī)組已安裝6臺(tái)球型和筒型攝像機(jī)水輪機(jī)層機(jī)組壓油罐及回油箱磁翻板油位讀數(shù)識(shí)別；電子數(shù)顯壓力表（傳感器）、顯示屏、壓力、油位、回油箱油位顯示上傳；壓油罐罐體機(jī)械壓力表計(jì)讀數(shù)識(shí)別；噴針控制方式識(shí)別；調(diào)速器油壓裝置故障識(shí)別，漏油識(shí)別?，F(xiàn)場(chǎng)工業(yè)電視4臺(tái)攝像機(jī)水車(chē)室水車(chē)室內(nèi)發(fā)電機(jī)組下蓋板、油管路、接力器漏油識(shí)別；接力器機(jī)械指示讀數(shù)識(shí)別；漏水檢測(cè)（技術(shù)供水系統(tǒng)漏水，從風(fēng)洞內(nèi)流下）水車(chē)室異常聲音監(jiān)測(cè)。折向器接力器油跡識(shí)別；現(xiàn)場(chǎng)每臺(tái)機(jī)組水車(chē)室已安裝1臺(tái)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)球閥層球閥位置指示；人孔門(mén)漏水監(jiān)測(cè)；地面水位監(jiān)測(cè)；噴針漏水（油）監(jiān)測(cè)管漏液監(jiān)測(cè)。球閥接力器、油管及檢修、工作密封油管漏液監(jiān)測(cè)。球閥旁通管、反噴管路、球閥排污管及相關(guān)設(shè)備等泄漏監(jiān)測(cè)?，F(xiàn)場(chǎng)已安裝4臺(tái)網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)空壓機(jī)室氣罐壓力表計(jì)識(shí)別；安全閥狀態(tài)識(shí)別讀??；控制屏柜指示燈、表計(jì)識(shí)別已有1臺(tái)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)油處理室油罐漏油檢測(cè)及火災(zāi)檢測(cè)。區(qū)域內(nèi)冒煙等異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)有2臺(tái)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)低壓室1、2號(hào)廠變高低壓側(cè)電纜接頭溫度監(jiān)測(cè)；區(qū)域內(nèi)設(shè)備著火、放電、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)已布置1臺(tái)攝像機(jī)高壓室機(jī)組發(fā)電機(jī)共箱母線進(jìn)線電壓、電流、出線電壓、10kV進(jìn)線電壓讀??；斷路器、電壓互感器、接地開(kāi)關(guān)位置狀態(tài)監(jiān)測(cè)勵(lì)磁變溫度表讀數(shù)讀取及電纜接頭測(cè)溫；發(fā)電機(jī)出口斷路器柜、廠用變、壩區(qū)變、斷路器柜內(nèi)部溫度監(jiān)測(cè)；開(kāi)關(guān)柜進(jìn)線側(cè)、高壓電纜頭測(cè)溫；上述設(shè)備的著火、放電、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；現(xiàn)場(chǎng)已布置3臺(tái)攝像機(jī)升壓站出線異物監(jiān)測(cè)；主變油枕油位、主變套管油位監(jiān)測(cè)；呼吸器外觀、硅膠變色監(jiān)視；中性點(diǎn)套管油位計(jì)、外絕緣、套管引線、爬電痕跡識(shí)別；低壓套管外絕緣、套管外橡膠套污穢、爬電痕跡識(shí)別,溫度監(jiān)測(cè)161六氟化硫斷路器壓力監(jiān)視主變壓器聲音監(jiān)測(cè)；主變器及金二線電纜接頭溫度監(jiān)測(cè)；各鋼芯鋁絞線（線路、母線、主變、CT）接頭溫度監(jiān)測(cè)?，F(xiàn)場(chǎng)已布置4臺(tái)攝像機(jī)電纜夾層電纜溫度監(jiān)測(cè)電纜著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)?，F(xiàn)有1臺(tái)槍機(jī)柴油發(fā)電機(jī)室柴油發(fā)電機(jī)室著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)現(xiàn)有1臺(tái)防爆球機(jī)危化品室?；肥抑?、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)現(xiàn)有1防爆球機(jī)技術(shù)供水室技術(shù)供水室管道供水重要壓力表計(jì)讀數(shù)供水室管道漏水監(jiān)測(cè)；區(qū)域內(nèi)冒煙等異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；現(xiàn)有1臺(tái)槍機(jī)倉(cāng)庫(kù)監(jiān)視倉(cāng)庫(kù)1、倉(cāng)庫(kù)2庫(kù)存物資區(qū)域內(nèi)冒煙等異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)倉(cāng)庫(kù)1、倉(cāng)庫(kù)2各需新增1臺(tái)高清攝像機(jī)，共計(jì)2臺(tái)焊接欄桿門(mén)金河二級(jí)前池1副、大壩2副、升壓站1副，金河四級(jí)前池1副、大壩1副，升壓站1副。金河二級(jí)前池1副、大壩2副、升壓站1副，金河四級(jí)前池1副、大壩1副，升壓站1副。防火門(mén)金河二級(jí)低壓室2副，高壓室4副，金河四級(jí)低壓室2副，高壓室4副，電纜夾層室1副。金河二級(jí)低壓室2副，高壓室4副，金河四級(jí)低壓室2副，高壓室4副，電纜夾層室1副。玻璃門(mén)金河四級(jí)水電站主廠房玻璃門(mén)。金河四級(jí)水電站主廠房玻璃門(mén)。普通鐵門(mén)金河二級(jí)前池沖砂閘啟閉室1副，進(jìn)水閘起閉室1副，大壩沖砂閘起閉室1副，沖砂閘起閉室1副。金河四級(jí)前池沖砂閘啟閉室1副，進(jìn)水閘起閉室1副，大壩閘門(mén)起閉室1副。金河二級(jí)前池沖砂閘啟閉室1副，進(jìn)水閘起閉室1副，大壩沖砂閘起閉室1副，沖砂閘起閉室1副。金河四級(jí)前池沖砂閘啟閉室1副，進(jìn)水閘起閉室1副，大壩閘門(mén)起閉室1副。伸縮門(mén)同時(shí)具備車(chē)牌識(shí)別與人臉識(shí)別的自動(dòng)開(kāi)閉。金河二級(jí)廠區(qū)及生活區(qū)大門(mén)、金河四級(jí)廠區(qū)大門(mén)共計(jì)三道門(mén)巡檢區(qū)域監(jiān)測(cè)內(nèi)容現(xiàn)場(chǎng)情況發(fā)電機(jī)層區(qū)域（1）發(fā)電機(jī)層設(shè)備著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；（2）發(fā)電機(jī)層安裝間增加攝像頭監(jiān)視作業(yè)及現(xiàn)場(chǎng)物資；（3）1、2號(hào)發(fā)電機(jī)滑環(huán)勵(lì)磁電纜接頭測(cè)溫監(jiān)測(cè)；（4）發(fā)電機(jī)消防管壓力監(jiān)測(cè)。（5）機(jī)組勵(lì)磁屏功率柜電流表、溫度表讀數(shù)識(shí)別；（6）機(jī)組勵(lì)磁功率柜散熱風(fēng)機(jī)運(yùn)行方式及故障識(shí)別；（7）機(jī)組滅磁柜滅磁開(kāi)關(guān)分合指示燈識(shí)別；（8）機(jī)組LCU屏柜水機(jī)保護(hù)壓板狀態(tài)讀數(shù)識(shí)別；（9）機(jī)組LCU屏柜各指示燈狀態(tài)識(shí)別；（10）以上設(shè)備著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；已部署2臺(tái)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)；需新增無(wú)線測(cè)溫傳感器發(fā)電機(jī)機(jī)坑（風(fēng)洞）（1）機(jī)組上導(dǎo)（推力）、下導(dǎo)、空冷及其相關(guān)管路等部位漏液、著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；（2）基坑內(nèi)油管泄漏監(jiān)測(cè)。（3）檢測(cè)大量煙塵（主要檢測(cè)風(fēng)閘在高轉(zhuǎn)速下誤投，制動(dòng)閘板磨損，大量煙塵識(shí)別）。每臺(tái)機(jī)組已安裝6臺(tái)球型和筒型攝像機(jī)水輪機(jī)層機(jī)組壓油罐及回油箱磁翻板油位讀數(shù)識(shí)別；電子數(shù)顯壓力表（傳感器）、顯示屏、壓力、油位、回油箱油位顯示上傳；壓油罐罐體機(jī)械壓力表計(jì)讀數(shù)識(shí)別；噴針控制方式識(shí)別；調(diào)速器油壓裝置故障識(shí)別，漏油識(shí)別?，F(xiàn)場(chǎng)工業(yè)電視4臺(tái)攝像機(jī)水車(chē)室水車(chē)室內(nèi)發(fā)電機(jī)組下蓋板、油管路、接力器漏油識(shí)別；接力器機(jī)械指示讀數(shù)識(shí)別；漏水檢測(cè)（技術(shù)供水系統(tǒng)漏水，從風(fēng)洞內(nèi)流下）水車(chē)室異常聲音監(jiān)測(cè)。折向器接力器油跡識(shí)別；現(xiàn)場(chǎng)每臺(tái)機(jī)組水車(chē)室已安裝1臺(tái)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)球閥層球閥位置指示；人孔門(mén)漏水監(jiān)測(cè)；地面水位監(jiān)測(cè)；噴針漏水（油）監(jiān)測(cè)管漏液監(jiān)測(cè)。球閥接力器、油管及檢修、工作密封油管漏液監(jiān)測(cè)。球閥旁通管、反噴管路、球閥排污管及相關(guān)設(shè)備等泄漏監(jiān)測(cè)。現(xiàn)場(chǎng)已安裝4臺(tái)網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)空壓機(jī)室氣罐壓力表計(jì)識(shí)別；安全閥狀態(tài)識(shí)別讀??；控制屏柜指示燈、表計(jì)識(shí)別已有1臺(tái)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)油處理室油罐漏油檢測(cè)及火災(zāi)檢測(cè)。區(qū)域內(nèi)冒煙等異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)有2臺(tái)高清網(wǎng)絡(luò)攝像機(jī)低壓室1、2號(hào)廠變高低壓側(cè)電纜接頭溫度監(jiān)測(cè)；區(qū)域內(nèi)設(shè)備著火、放電、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)現(xiàn)場(chǎng)已布置1臺(tái)攝像機(jī)高壓室機(jī)組發(fā)電機(jī)共箱母線進(jìn)線電壓、電流、出線電壓、10kV進(jìn)線電壓讀?。粩嗦菲?、電壓互感器、接地開(kāi)關(guān)位置狀態(tài)監(jiān)測(cè)勵(lì)磁變溫度表讀數(shù)讀取及電纜接頭測(cè)溫；發(fā)電機(jī)出口斷路器柜、廠用變、壩區(qū)變、斷路器柜內(nèi)部溫度監(jiān)測(cè)；開(kāi)關(guān)柜進(jìn)線側(cè)、高壓電纜頭測(cè)溫；上述設(shè)備的著火、放電、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；現(xiàn)場(chǎng)已布置3臺(tái)攝像機(jī)升壓站出線異物監(jiān)測(cè)；主變油枕油位、主變套管油位監(jiān)測(cè)；呼吸器外觀、硅膠變色監(jiān)視；中性點(diǎn)套管油位計(jì)、外絕緣、套管引線、爬電痕跡識(shí)別；低壓套管外絕緣、套管外橡膠套污穢、爬電痕跡識(shí)別,溫度監(jiān)測(cè)161六氟化硫斷路器壓力監(jiān)視主變壓器聲音監(jiān)測(cè)；主變器及金二線電纜接頭溫度監(jiān)測(cè)；各鋼芯鋁絞線（線路、母線、主變、CT）接頭溫度監(jiān)測(cè)?，F(xiàn)場(chǎng)已布置4臺(tái)攝像機(jī)電纜夾層電纜溫度監(jiān)測(cè)電纜著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)?，F(xiàn)有1臺(tái)槍機(jī)柴油發(fā)電機(jī)室柴油發(fā)電機(jī)室著火、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)現(xiàn)有1臺(tái)防爆球機(jī)危化品室?；肥抑?、冒煙異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)現(xiàn)有1防爆球機(jī)技術(shù)供水室技術(shù)供水室管道供水重要壓力表計(jì)讀數(shù)供水室管道漏水監(jiān)測(cè)；區(qū)域內(nèi)冒煙等異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)；現(xiàn)有1臺(tái)槍機(jī)倉(cāng)庫(kù)監(jiān)視倉(cāng)庫(kù)1、倉(cāng)庫(kù)2庫(kù)存物資區(qū)域內(nèi)冒煙等異常狀態(tài)監(jiān)測(cè)倉(cāng)庫(kù)1、倉(cāng)庫(kù)2各需新增1臺(tái)高清攝像機(jī)，共計(jì)2臺(tái)焊接欄桿門(mén)金河二級(jí)前池1副、大壩2副、升壓站1副，金河四級(jí)前池1副、大壩1副，升壓站1副。金河二級(jí)前池1副、大壩2副、升壓站1副，金河四級(jí)前池1副、大壩1副，升壓站1副。防火門(mén)金河二級(jí)低壓室2副，高壓室4副，金河四級(jí)低壓室2副，高壓室4副，電纜夾層室1副。金河二級(jí)低壓室2副，高壓室4副，金河四級(jí)低壓室2副，高壓室4副，電纜夾層室1副。玻璃門(mén)金河四級(jí)水電站主廠房玻璃門(mén)。金河四級(jí)水電站主廠房玻璃門(mén)。普通鐵門(mén)金河二級(jí)前池沖砂閘啟閉室1副，進(jìn)水閘起閉室1副，大壩沖砂閘起閉室1副，沖砂閘起閉室1副。金河四級(jí)前池沖砂閘啟閉室1副，進(jìn)水閘起閉室1副，大壩閘門(mén)起閉室1副。金河二級(jí)前池沖砂閘啟閉室1副，進(jìn)水閘起閉室1副，大壩沖砂閘起閉室1副，沖砂閘起閉室1副。金河四級(jí)前池沖砂閘啟閉室1副，進(jìn)水閘起閉室1副，大壩閘門(mén)起閉室1副。伸縮門(mén)同時(shí)具備車(chē)牌識(shí)別與人臉識(shí)別的自動(dòng)開(kāi)閉。金河二級(jí)廠區(qū)及生活區(qū)大門(mén)、金河四級(jí)廠區(qū)大門(mén)共計(jì)三道門(mén)遠(yuǎn)程智能巡檢實(shí)現(xiàn)方案金河四級(jí)水電站實(shí)施遠(yuǎn)程智能巡檢系統(tǒng)，實(shí)現(xiàn)智能巡檢系統(tǒng)能夠與AI服務(wù)中心對(duì)接，支持遠(yuǎn)程AI算法模型部署，能夠把智能安防類(lèi)（人臉識(shí)別、人證對(duì)比、崗位事件分析等）、設(shè)備智能巡檢類(lèi)（工業(yè)測(cè)溫、設(shè)備缺陷檢測(cè)、音頻診斷等）、智能安全生產(chǎn)類(lèi)（違章作業(yè)行為識(shí)別、人員行為分析等）、水生態(tài)保護(hù)類(lèi)（水環(huán)境監(jiān)測(cè)、水尺識(shí)別等）違章、故障等模型適配在巡檢系統(tǒng)前端設(shè)備，滿足巡檢系統(tǒng)模型擴(kuò)充的需要。圖：遠(yuǎn)程智能巡檢系統(tǒng)（1）產(chǎn)品背景點(diǎn)巡檢管理系統(tǒng)提供專(zhuān)業(yè)設(shè)備點(diǎn)巡檢平臺(tái)，通過(guò)對(duì)設(shè)備重要位置的巡檢，檢測(cè)，收集設(shè)備運(yùn)行狀況，可以掌握設(shè)備故障的初期信息，以便及時(shí)采取對(duì)策，將故障消滅在萌芽階段，避免設(shè)備的保養(yǎng)維修不足或保養(yǎng)檢修過(guò)剩，提高設(shè)備的利用率，運(yùn)行的可靠性、降低維修成本。傳統(tǒng)點(diǎn)巡檢系統(tǒng)由點(diǎn)巡檢人員采用巡檢儀、移動(dòng)設(shè)備App等終端，親臨設(shè)備安裝現(xiàn)場(chǎng)開(kāi)展點(diǎn)巡檢工作，通過(guò)檢儀器的檢測(cè)和人員的主觀判斷手段進(jìn)行，并將檢測(cè)數(shù)據(jù)和判斷的結(jié)果輸入巡檢終端，由巡檢終端將數(shù)據(jù)傳輸至點(diǎn)巡檢管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)巡檢功能。隨著智能化設(shè)備的技術(shù)發(fā)展，智能攝像頭、無(wú)線設(shè)備、巡檢機(jī)器人等大量應(yīng)用，，傳統(tǒng)點(diǎn)巡檢方式已無(wú)法滿足水電站無(wú)人值班、集中運(yùn)維的要求。基于智能遠(yuǎn)程點(diǎn)巡檢系統(tǒng)產(chǎn)品為解決虛擬遠(yuǎn)程智能點(diǎn)巡檢設(shè)計(jì)。利用現(xiàn)場(chǎng)安裝的攝像頭、巡檢機(jī)器人、智能傳感器代替巡檢儀和人工判讀，利用內(nèi)部網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)傳輸，采用地圖虛擬真實(shí)場(chǎng)景模擬現(xiàn)場(chǎng)巡檢?；诖髷?shù)據(jù)的遠(yuǎn)程智能遠(yuǎn)程智能巡檢系統(tǒng)，采用大數(shù)據(jù)分析功能，利用生產(chǎn)數(shù)據(jù)、運(yùn)維數(shù)據(jù)、安裝制造、技術(shù)標(biāo)準(zhǔn)等多維數(shù)據(jù)建立分析模型，實(shí)現(xiàn)了傳統(tǒng)點(diǎn)巡檢系統(tǒng)無(wú)法實(shí)現(xiàn)功能。實(shí)現(xiàn)被點(diǎn)巡設(shè)備的運(yùn)行趨勢(shì)判斷，開(kāi)展設(shè)備健康狀態(tài)評(píng)價(jià)?；诖髷?shù)據(jù)遠(yuǎn)程智能遠(yuǎn)程智能巡檢系統(tǒng)，解決現(xiàn)場(chǎng)精密點(diǎn)檢人員缺乏、管理不到位，設(shè)備分布廣泛或不適應(yīng)開(kāi)展日常點(diǎn)巡檢的場(chǎng)景。利用遠(yuǎn)程視頻技術(shù)，實(shí)現(xiàn)真正做到親臨現(xiàn)場(chǎng)點(diǎn)巡檢的應(yīng)用。（2）智能遠(yuǎn)程巡檢系統(tǒng)應(yīng)用目前，基于傳統(tǒng)功能的點(diǎn)巡檢系統(tǒng)已應(yīng)用成熟，公司已推出完善的點(diǎn)巡檢系統(tǒng)。由點(diǎn)巡檢人員采用巡檢儀、移動(dòng)設(shè)備App等終端，親臨設(shè)備安裝現(xiàn)場(chǎng)開(kāi)展點(diǎn)巡檢工作，通過(guò)檢儀器的檢測(cè)和人員的主觀判斷手段進(jìn)行，并將檢測(cè)數(shù)據(jù)和判斷的結(jié)果輸入巡檢終端，由巡檢終端將數(shù)據(jù)傳輸至點(diǎn)巡檢管理系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)巡檢功能。傳統(tǒng)點(diǎn)巡檢系統(tǒng)是以點(diǎn)檢定修制為理論基礎(chǔ)，結(jié)合國(guó)內(nèi)設(shè)備管理的現(xiàn)狀，采用了數(shù)據(jù)庫(kù)、網(wǎng)絡(luò)、紅外測(cè)溫、振動(dòng)測(cè)量、轉(zhuǎn)速測(cè)量、身份識(shí)別等先進(jìn)的軟、硬件技術(shù)，將設(shè)備的點(diǎn)檢管理、缺陷管理、數(shù)據(jù)分析處理、設(shè)備檔案管理、現(xiàn)場(chǎng)作業(yè)管理和工作質(zhì)量考核等有效地集成在一個(gè)管理平臺(tái)。傳統(tǒng)點(diǎn)巡檢系統(tǒng)包含巡檢資料庫(kù)、巡檢規(guī)劃方式、巡檢資料收集、巡檢分析等部分。采用巡檢儀實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)采集，通過(guò)巡檢管理平臺(tái)實(shí)現(xiàn)日常點(diǎn)巡檢功能。遠(yuǎn)程智能巡檢系統(tǒng)，可利用發(fā)電場(chǎng)站實(shí)景虛擬地圖三維場(chǎng)景，結(jié)合生產(chǎn)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)和管理數(shù)據(jù)，同時(shí)利用生產(chǎn)現(xiàn)場(chǎng)智能攝像頭、智能傳感器、巡視機(jī)器人等獲取現(xiàn)場(chǎng)生產(chǎn)數(shù)據(jù)和實(shí)景圖像音影數(shù)據(jù)。在場(chǎng)站實(shí)景三維中實(shí)現(xiàn)巡檢功能。巡檢路線按虛擬三維場(chǎng)景規(guī)劃，自動(dòng)生成巡檢報(bào)告。報(bào)告內(nèi)容包含點(diǎn)巡檢數(shù)據(jù)、現(xiàn)場(chǎng)實(shí)景圖像音影、歷史趨勢(shì)變化數(shù)據(jù)和分析功能?；诖髷?shù)據(jù)的三維地圖的遠(yuǎn)程智能巡檢系統(tǒng)，擺脫傳統(tǒng)現(xiàn)場(chǎng)實(shí)施的點(diǎn)巡檢方式，可在三維實(shí)景地圖中實(shí)現(xiàn)傳統(tǒng)的點(diǎn)巡檢功能；利用大數(shù)據(jù)和三維地圖相結(jié)合，自動(dòng)實(shí)現(xiàn)點(diǎn)巡檢數(shù)據(jù)獲取和巡檢路徑規(guī)劃；利