解决方案

智能透明风场运营驾驶舱

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将以[人]为核心的设备管理，变成以[数据]为核心的设备管理

风场级运维集控中心，数据可视化管理

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风场级运维BI数据可视化InsightV

多数据源

静态数据、动态数据、WebSocket、设备数据和脚本数据。

所见即所得

内置大量的图形化组件，拖曳式设计，无代码开发，满足炫酷的大屏灵活定制。

高效开发

大屏支持以json格式导出及导入，相似大屏支持大屏复制功能，与Media引擎集成，实时展示视频。

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支持设备组态模拟运行，在模拟运行状态下，提供了物模型参数功能，您可通过随时采集的变量值来观察设备本身的运行状况。

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风场级运维指标BI分析

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发电量指标

包括发电量、上网电量、出力率、机组利用小时数等。

经济指标

包括发电成本、燃料成本、人工成本、折旧费用等。

安全指标

无事故数。

环保指标

CDM碳排放量。

设备指标

包括设备完好率、设备利用率、设备故障率、设备检修率等。


VPN安全APP登陆

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场景联动组态配置现场报警

事件灵活组合、节点灵活配置、规则灵活定义

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  √ 支持邮件、短信、微信、语音、钉钉、网络组件。

  √ 内置规则引擎和可视化编辑支持，快速业务开发。

  √ 通知模板支持导入、导出应用，满足垮平台迁移。

  √ 支持在线调试和通知历史记录查询。

 

风场级运维设备监管

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  1. AI算法支持数据预测，发现数据趋势和分布范围(置信区间)；

  2. 智能学习发现复杂数据异常，包括突发异常，渐变异常，周期异常等设备健康指数评估和预测；

  3. 提前发现可能出现故障的设备，提前维护；

  4. 避免对正常的设备过度维护；

  5. 通过对健康指数曲线的预测,有效计算设备RUL(剩余使用周期)。

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智能识别

人工智能识别直观显示故障部位和类型，减少人工干预成本，提高机组运维效率。

在线管理

实时在线健康状态管理,做到预知性维修、视情维护,避免过剩维修,防控机组出现重大故障。

提高利用

提高发电量,提高设备利用率。

优化管理

优化管理备品备件,减小库存成本、提高效率。

实时性

掌握整个风电场的各机组主要部件运行状态监测，实现故障趋势总体评估。

准确性

人工智能深度学习、多模态特征融合的精确监测等先进算法对运行安全提供准确判断。

大数据

测点的时序数据、机组故障报警历史数据与机组信息管理结合，便于企业管理和资源统一调度。

预知性

采用深度回归预测分析给出机组状态趋势判断，并开展一些系列问题处置预警。


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