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數(shù)字電廠

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水電站故障診斷系統(tǒng)

水電站一般地處偏遠,有很多大型、復雜的機械、電力設(shè)備,其工作受到水力、氣候、電氣、機械等眾多復雜的因素影響,運維難度大、成本高,行業(yè)內(nèi)對于信息化、自動化、智能化有著非常高的需求。恒天故障診斷系統(tǒng)對發(fā)電主要設(shè)備的遠程狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷分析,對設(shè)備運行、健康、能效等狀態(tài)實時評價,對潛在的故障進行預警和診斷分析,通知人工及時檢修,做到重點機組重點關(guān)注。 核心功能 分析對象:電廠發(fā)電主設(shè)備,包括發(fā)電機、水輪機、主變、GIS 狀態(tài)監(jiān)測:運行、主保護、能效、健康及其關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)的實時展示、橫向比較、縱向分析 趨勢預警:對狀態(tài)量的歷史數(shù)據(jù)進行挖掘分析,識別趨勢征兆;預測未來一段時間的設(shè)備狀態(tài)參數(shù)值,提前發(fā)出預警信息 故障診斷:典型故障與對應(yīng)狀態(tài)量關(guān)聯(lián)模型的故障數(shù)據(jù)庫;自動診斷和人工輔助診斷功能;故障信息的全過程管理 實現(xiàn)效果 設(shè)備狀態(tài)的實時在線監(jiān)測、趨勢預警和綜合評價,自動生成設(shè)備狀態(tài)評估分析診斷報告及機組優(yōu)化運行建議、檢修建議等  

02

水庫優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)

當前,新一輪能源技術(shù)革命正如火如荼地開展,能源電力行業(yè)面臨全方位、全鏈條式產(chǎn)業(yè)升級、業(yè)態(tài)創(chuàng)新和生態(tài)重構(gòu)的機遇與挑戰(zhàn)。恒天水庫優(yōu)化調(diào)度系統(tǒng)可為電廠提供徑流預報、調(diào)度計算、實時監(jiān)視、水務(wù)計算、數(shù)據(jù)查詢等高級應(yīng)用服務(wù),預測不同時間尺度的來水情況,并根據(jù)采集的雨量數(shù)據(jù),滾動預報洪水總量、洪峰相關(guān)數(shù)據(jù),從而提升水資源的利用率和發(fā)電效率,做到盡量不棄水、實時矯正水位和后續(xù)發(fā)電計劃,從而優(yōu)化發(fā)電調(diào)度。   主要功能 徑流預報:根據(jù)提供的原型圖實現(xiàn)不同時間尺度(長期、中期、短期、洪水)的徑流預報業(yè)務(wù)流程,并利用系統(tǒng)的擴展性,集成已有的長期、中期、短期、洪水預報模型算法,實現(xiàn)模型與數(shù)據(jù)層、模型與展示層的高效互動。 調(diào)度計算:發(fā)電優(yōu)化調(diào)度以提高水資源利用率和發(fā)電效益為目標,兼顧水位、流量、出力等約束,構(gòu)建并求解模型,形成不同時間尺度的梯級電站發(fā)電運行過程,制作完成發(fā)電計劃,旨在實現(xiàn)梯級電站發(fā)電效益最大化。 實時監(jiān)視:對接入的電力、閘門狀態(tài)、計算出的水務(wù)數(shù)據(jù)進行前端綜合展示,包括水情綜合監(jiān)視、機組閘門監(jiān)視、流域圖監(jiān)視、流量監(jiān)視、出力監(jiān)視、水位監(jiān)視等。 水務(wù)計算:了解水電站日運行情況、檢查運行完成情況的依據(jù),也是制定、調(diào)整水電站短期運行計劃、分析運行情況,提高經(jīng)濟調(diào)度水平和工作效率的需要。 數(shù)據(jù)查詢:雨量、水位、流量、負荷及發(fā)電量等各類型數(shù)據(jù)的查詢和導出。 系統(tǒng)管理:包括數(shù)據(jù)監(jiān)視、數(shù)據(jù)維護、基礎(chǔ)資料、權(quán)限管理、用戶管理、角色管理、日志管理。  

03

數(shù)字大壩系統(tǒng)

隨著數(shù)字化改革如火如荼地開展,能源電力行業(yè)也加入到數(shù)字化改革的大軍之中。恒天軟件采用機器學習算法模型,在滿足電力系統(tǒng)安全區(qū)原則的前提下,打造數(shù)據(jù)收集、加工、算法管理、算法測試、數(shù)據(jù)治理、任務(wù)調(diào)度、數(shù)據(jù)可視化等十大模塊于一體的數(shù)據(jù)算法中臺,為水電站提供核心數(shù)據(jù)及算法支撐,并以中臺為基礎(chǔ),運用物聯(lián)網(wǎng)、人工智能、區(qū)塊鏈、數(shù)據(jù)中臺等技術(shù),建設(shè)故障診斷、智能檢修、遠程試驗、數(shù)字大壩及優(yōu)化調(diào)度等多個業(yè)務(wù)方向的數(shù)字電廠智能應(yīng)用。 數(shù)字大壩系統(tǒng)實現(xiàn)了對發(fā)電大壩的遠程安全監(jiān)控、運行分析,代替人工開展數(shù)據(jù)采集、計算、整編等大量繁瑣工作,協(xié)助開展大壩注冊定檢,提升工作質(zhì)量和效率,提高了大壩安全管控水平。   主要功能 數(shù)據(jù)分析:數(shù)據(jù)分析包括數(shù)據(jù)分析功能,數(shù)據(jù)分析形式應(yīng)滿足大壩監(jiān)測數(shù)據(jù)資料分析的規(guī)范要求,包括趨勢分析、相關(guān)性分析、對比分析等 數(shù)據(jù)處理:包括數(shù)據(jù)查詢、數(shù)據(jù)計算、數(shù)據(jù)審核、測值狀態(tài)判定、數(shù)據(jù)修改等功能,同時同步記錄數(shù)據(jù)處理的相關(guān)信息,包括處理時間、人員、類型等 數(shù)據(jù)采集:包括外觀數(shù)據(jù)采集、內(nèi)部傳感器數(shù)據(jù)采集、水清數(shù)據(jù)采集、邊坡變形監(jiān)測、巡檢信息采集及強震系統(tǒng)等數(shù)據(jù)采集 資料整編:按照規(guī)范要求或用戶自定義完成模板、圖表的制作,進行模板組合后生成月度和年度報告、水工建筑物詳查報告、汛前、汛中和訊后報告等各類報告 模型分析:系統(tǒng)具備模型分析的存貯、組合、修正、優(yōu)選功能。包括常用的統(tǒng)計模型、確定性模型和混合模型,后期具備非線性預測模型的擴充功能;同時可根據(jù)大壩運行數(shù)據(jù)建立參數(shù)反演模型和計算分析模型,進行有限元仿真計算。 三維可視化:系統(tǒng)具備大壩安全三維模型的建立與運行狀態(tài)三維可視化的功能。  

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水輪機遠程試驗系統(tǒng)

目前,我國水電廠已普遍裝備了計算機監(jiān)控系統(tǒng)、水情水調(diào)、繼電保護等系統(tǒng),機組狀態(tài)監(jiān)測、大壩監(jiān)測計量等自動化系統(tǒng)也初具規(guī)模,但水輪發(fā)電機組相關(guān)試驗卻仍然采用現(xiàn)地試驗的方式。因開展現(xiàn)地試驗需要另安裝試驗設(shè)備,試驗周期長、地點偏遠,雖然電廠做了充分的安措,但仍具有一定的安全隱患,因試驗設(shè)備安裝拆除成本高、試驗期間不能正常發(fā)電,直接影響電廠的經(jīng)濟效益。   主要功能 試驗項目設(shè)計:基于水輪發(fā)電機機組試驗基本流程,可進行試驗數(shù)據(jù)配置。 數(shù)據(jù)傳輸及處理:收集水電廠在線數(shù)據(jù),進行數(shù)據(jù)標準化及數(shù)據(jù)質(zhì)量治理,為機組遠程試驗及在線分析提供高質(zhì)量的數(shù)據(jù)。 遠程試驗:在特定的時間段和儀表精度滿足要求的情況,機組自動按照機組相關(guān)試驗條件及系統(tǒng)設(shè)置要求,采集所需要的機組運行數(shù)據(jù),采集的數(shù)據(jù)在線自動生成試驗報告,為技術(shù)監(jiān)督服務(wù)提供有力的支撐。

05

智慧風電管控平臺

未來我國電力需求仍將保持較快的增長態(tài)勢,到2025年全國新能源裝機規(guī)模預計將達到8.5億千瓦,屆時新能源裝機容量將占全國總裝機的30%左右。伴隨著新能源的爆發(fā)式增長,我國電力市場化交易也日趨成熟,市場競爭進一步加劇,這對新能源的生產(chǎn)經(jīng)營提出了更高要求。 目前各能源企業(yè)不僅紛紛提高未來一個時期新能源發(fā)電裝機建設(shè)目標,同時相繼謀篇布局數(shù)字化轉(zhuǎn)型工作,從新型數(shù)字基礎(chǔ)設(shè)施建設(shè)、推進業(yè)務(wù)數(shù)字化轉(zhuǎn)型、拓展數(shù)字產(chǎn)業(yè)化、提升數(shù)字化保障能力等方面推動企業(yè)數(shù)字化轉(zhuǎn)型發(fā)展。 恒天智慧新能源數(shù)字化解決方案,建設(shè)以新能源數(shù)字化平臺為核心的數(shù)字化底座,融合云平臺、大數(shù)據(jù)、人工智能等前沿技術(shù),打造以”數(shù)智經(jīng)營、智能診斷、智能運維“為核心的數(shù)字化應(yīng)用體系,提升新能源企業(yè)生產(chǎn)效能,降低生產(chǎn)成本。 核心功能 1、智能診斷 云邊協(xié)同,分級診斷。以高效計算引擎為支撐,利用物聯(lián)網(wǎng)、大數(shù)據(jù)、5G、人工智能等技術(shù),連接發(fā)電機組、場站、區(qū)域公司、集團公司,建立完整的多級診斷體系。通過開發(fā)、訓練、部署智能診斷模型,對生設(shè)備進行診斷預警,提前消除故障隱患,提升設(shè)備可利用率,保障安全生產(chǎn)。 場景描述:現(xiàn)有診斷系統(tǒng)普遍針對前日離線數(shù)據(jù),可用數(shù)據(jù)量小,時效性差,診斷效率低。因此診斷算法停留在閾值判斷等簡單應(yīng)用層面,能識別的故障類型單一。 解決方案:依托高效計算引擎作為診斷算法的執(zhí)行器,支持多種數(shù)據(jù)源接入,大規(guī)模并發(fā)計算,可實現(xiàn)多場站秒級數(shù)據(jù)分鐘級診斷計算,提高了算法執(zhí)行效率。同時可利用海量歷史數(shù)據(jù),結(jié)合靈活的算法執(zhí)行方式,為開發(fā)更多樣的診斷算法帶來可能。 2、智能運維 主動運維。作為智能診斷的延伸,結(jié)合大數(shù)據(jù)分析,設(shè)備全生命周期管理,企業(yè)檢修知識庫等業(yè)務(wù)領(lǐng)域積累,將知識進一步轉(zhuǎn)成生產(chǎn)力,構(gòu)建全新的主動運維體系。合理編排檢修任務(wù),管理備件庫存,降低發(fā)電量損失。 場景描述:風電行業(yè)發(fā)展多年,部分早期投產(chǎn)的機組已出質(zhì)保,部分運維工作的主體由新能源企業(yè)承擔。主要部件損壞,而備件無法短時間到位,為企業(yè)生產(chǎn)帶來了一定損失。 解決方案:結(jié)合智能診斷應(yīng)用,為機組健康狀態(tài)打分,動態(tài)安排檢修周期,結(jié)合實際生產(chǎn)情況,選擇開展運維的最優(yōu)時間節(jié)點,從被動的事后或定期運維模式,向事前及可變周期的主動運維模式轉(zhuǎn)變,同時結(jié)合設(shè)備全生命周期管理系統(tǒng),對設(shè)備備件進行合理管理。 3、數(shù)智經(jīng)營 數(shù):新能源企業(yè)全領(lǐng)域數(shù)據(jù),智:豐富多樣的AI輔助決策模型。 以企業(yè)數(shù)字化平臺為底座,匯聚企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營各方面業(yè)務(wù)數(shù)據(jù),基于MTO(Make To Order)的生產(chǎn)理念,從用電側(cè)—》售電側(cè)—》發(fā)電側(cè)進行反向延伸,洞悉電力市場需求,匹配最佳銷售策略,組織優(yōu)化生產(chǎn)過程。利用數(shù)字化手段,賦能企業(yè)生產(chǎn)經(jīng)營決策。