智慧电厂数字化转型建设方案（电力企业数字化、发电企业数字化）

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智慧电厂

依托“云大物移智”等新一代信息技术，实现风电、光伏、水电生产运营的智慧化管理，搭建整合电力生产工艺流程的数字孪生生产系统，实现智能运营和智能工业；通过与生产经营管理的深度融合和协同提升，实现管理模式的变革与创新；通过高度自动化、功能融合、信息共享的一体化平台管控，推动可再生能源生产智能化，实现电厂生产、安全、经济和环保指标综合最优目标，赋能企业提质增效。

智慧电厂应用构架分为两个层级：通用智慧应用系统和适应各水电、风电、光伏特点的智慧化应用，整体规划图如下：

智慧电厂应用功能规划

通用智慧业务

智慧安全-人员定位

通过三维建模手段，建立电厂高精度、等比例的三维模型，与实际厂区布置、设备高度吻合。在此基础上，利用人员定位技术，在三维场景中，对全厂人员进行精准定位的展示，通过全场覆盖的人员定位基站，以及现场人员所佩戴的定位标签，实现对整个生产区人员活动轨迹的监控及有效的安全生产管控。

（一）采用先进技术构建电厂定位系统

基于UWB技术的RedBat定位系统，其与其他定位技术的对比如下表：RedBat定位技术兼具射频识别和精确定位两种技术的特点，支持多种定位模式，还可以与三维可视化技术进行融合，非常适合在水电与光伏电厂使用。基于GIS的定位系统，具有适用大规模、成本低的特点，适合于通过GIS数据建立真实的地形，建立三维虚拟风电电站。

（二）三维仿真技术与人员定位技术融合实现精准定位

本次规划的人员定位系统主要将三维仿真技术与人员定位技术进行融合，实现三维空间的立体式定位，通过对人员X/Y/Z坐标的准确定位，再结合三维模型，就能准确的定位人员的实时空间位置，大大提高人员定位的精确度。

（三）区域权限设定实现区域告警

支持设定权限区域，通过对定位标签授权，当厂区内无权限人员进入该区域后，系统自动生成提醒和报警，提示人员迅速离开，对长时间逗留的无权限人员系统自动记录报警信息。该功能为业务管理系统提供区域所需的数据支持。

智慧安全-智能两票

在电力企业中，工作票、操作票管理是日常安全管理工作的重心，也是保证人身安全、设备安全的有力手段。在两票管理模块中可以实现电厂所需要的各种工作票和操作票以及操作卡的业务处理，并且能把两票之间以及两票与工单相关联，也可以由工单中或其他工作票触发生成、检索相应的票据。用户可以根据各自企业内部规定定制两票流程，还可以将常用的操作票生成典型票，以后需要使用类似的票，只需提取典型票，稍加修改，生成新的票。采用富客户端技术，使电子票样和纸质票样完全一致，提升用户体验。

建设目标：通过电子工作票、门禁、视频关联实现作业智能化管控，围绕工作票业务流程，从开票到签发，一直到现场作业，终结工作票，对作业人员身份、进入区域授权、作业设备身份进行控制、确认。借助智能化手段，整个过程都进行安全的控制。

建设重点如下：

（一）智能工作票

以电厂“两票”信息系统为核心，围绕工作票业务流程，在各业务节点（如：签发、安措办理、许可、进厂开工、完工撤离、终结），与门禁系统进行闭锁逻辑控制；对作业人员身份、进入区域授权、作业设备身份进行控制、确认。

借助智能化手段，强化以工作票为核心，对现场检修作业工作防护。

序号	传统工作票管理存在的问题	智能化的解决手段
1	无票进入现场工作	实现工作票与门禁系统授权的集成。工作票签发时对工作票对应工作组成员授权可进入的区域授权。在工作时间内工作组成员可授权进入，工作结束或工作时间到期，自动解除授权。
2	工作负责人不在现场或工作组成员擅离、滞留现场	通过门禁及电子围栏，实现对现场工作人员的管理。工作负责人未进入区域前，工作组成员无权进入；工作组成员进出自动统计，所有工作组成员未撤离前无法销票；通过电子围栏划定工作范围，工作组成员擅离区域自动报警。
3	现场隔离仅挂牌，未进行物理隔离，导致隔离误恢复	采用钥匙箱隔离闭锁方式，确保现场作业时，设备隔离绝对安全
4	未在正确的设备上作业	为每一个设备张贴二维码，只有扫码匹配设备通过之后才可开始作业。
5	交叉作业导致的隔离误恢复	系统支持基于隔离点的工作票交叉验证功能，存在交叉互锁工作票必须按顺序解锁后才能恢复安措。
6	现场风险不了解	扫描设备时，自动弹出在该设备作业需要注意的危险，确认之后才能开始工作。

（二）智能操作防护

辅助操作监护：在操作票应用基础上，借助物联网、移动互联网等技术手段，实现现场智能操作管理。操作票执行过程中，可实时调取全厂正在进行的移动视频操作，双击操作票信息，跳转到实时移动视频页面，辅助现场安全措施监护。同时，可展示操作票相关文字信息，同时呈现现场实时画面。

防误操作统计：基于数据模型，建立对现场操作人员的防误操作统计，对扫码错误等情况进行排名。

移动作业：实现操作票的移动作业管理，在线流程审批和办结。提升操作票办理的效率。

（三）现场二维码扫码作业

智能两票与全厂信息系统中设备管理模块集成，获取设备管理相关信息，包括如设备编码、名称、规格、安装日期、残值等，并在设备台账创建完成后，在设备铭牌制作时，增加设备的二维码信息，现场挂牌设备都可以实现二维码扫码操作。

智慧安全-电子围栏

结合现场实际情况，再三维场景中对重点区域进行划分，通过人员定位系统，可以对整个划定区域的人员、车辆进行统计，再利用监控系统对相关的人员和车辆进行监测和查看。电子围栏的功能点主要包括三维呈现、三维定位与展示、电子围栏与告警、信息查询与展示、沟通交流、系统工具等几大功能。

建设重点如下：

三维呈现。主要用于展示与电厂一致的GIS地图或全厂三维建模呈现，并作为电厂安全信息的载体及门户。

三维定位与展示。主要用于接收及展示现场的定位设备传回的信息，并通过三维方式进行展示，信息包括人员、车辆，分别以不同的图标进行展示。

电子围栏与告警功能。与工作票系统及检修工程管理模块集成，实现电子围栏功能。工作票开票或工程创建时，指定工作组成员及工作区域，开始工作时，激活工作区域，当人员坐标不在指定的区域范围内时，系统将自动告警。

信息查询与展示。该功能主要提供地图全局搜索功能，通过关键字搜索出地图内与关键字拼配的人员、车辆、区域、危险源、监控等信息，并以数字进行顺序标识，在搜索结果或地图中点击相应的对象时，展现与人员、车辆、区域、危险源、监控相关的信息。

沟通交流。主要提供在地图上的沟通交流功能。可扩展移动APP结合，可通过沟通模块向现场的手持设备发送消息，对方也可以通过手持设备进行回复进行双向沟通。在未实现APP前，沟通功能主要用于短信单向发送功能。可向地图中的人员、车辆发送短信通知。

系统工具。主要提供系统设置及相关的辅助小工具，例如地图刷新频率设置、报警时间设置、常用工具、截图取证等。

智慧安全-智能识别

随着人脸识别技术的成熟，在重点区域应用视频识别技术实现对区域的重点监控和人像分析，除了提供传统数字摄像头功能外，还能提供对人员及人员行为的人工智能分析，为后期厂区视频监控平台及综合管理平台提供扩展数据。

通过对现场摄像头智能识别，搭建机器视觉AI视频分析平台：实现智能人脸识别和行为识别能力。包括：本厂员工照片获取、承包商人员照片获取、临时访客照片获取、访客管理、摄像机管理、视频区域管理、厂区智能监控、人员通行记录、抓拍统计、报警记录等业务功能。

智慧运行-智能监盘

智能监盘是利用大数据分析、智能算法的方法对电厂历史运行、试验调整等数据进行机器学习，为电厂大部分或全部系统和参数建立机器监督模型，实现大部分工况下运行参数的智能预警、和优化诊断、健康评估、云端远程监视、数字孪生等功能。

建设重点如下：

1）智能预警：从底层数据点做起，再到单个设备、再到单个系统，以少积多，最终实现整个水电厂生产发电系统的全盘监督。

2）优化诊断：诊断模型发现问题报警后，运行人员根据报警查找历史数据，进行分析，得出原因，完成处理措施后，形成专家诊断库、解决措施库，实现同类型预警发生后，能够自动调出诊断原因，给出处理意见。

3）健康评估：深入设备级、参数级，对设备的相关性能做历史曲线分析、劣化趋势分析、风险分析、与最佳工况做对标分析、最终给出设备的健康性评价，给出寿命评估，检修指导建议。

4）云端远程监控：在云端建立远程智能监盘服务中心，接入电厂数据进行分析，建立远程监盘中心。

5）实时监控的数字孪生：采用AI、大数据技术，实现实时运行数据的全面仿真，从而反映实体设备的运行过程、偏差分析、智能预测预警、优化指导等。

智慧维护-预警诊断

设备故障预警预测主要为机组提供越限预警、故障主因诊断、辅机设备及部件劣化趋势、误操作等报警提示信息，达到减少运行人员误判，为运行人员赢得故障处理时间，同时依据数据分析建模优化运行方式等提高机组运行水平的目的。

其数据来源于旋转机械振动采集设备(TDM)、发电机在线监测系统、大坝在线监测系统、水情检测系统等。各模块将各自的诊断分析结果传输至远程诊断中心数据平台，再根据分析结果进行专业计算和分析。

建设重点如下：

设备故障诊断系统将全厂生产、经营数据，如SIS系统实时数据、振动TDM数据、设备点检数据、MIS管理数据等，进行集中采集、存储和挖掘分析，建立设备故障分析模型，积累设备故障诊断经验，形成一个标准化的监测诊断平台，实现机组、系统、设备、参数级的早期预警与远程故障诊断分析，为全厂提供专家级的设备故障分析和诊断服务，提前预防设备可能的故障，消除安全隐患，提高设备可用性和可靠性，变现场被动管理为主动管理，优化设备维护策略，实现事前维修。其同时具备如下两种诊断预警方式：

（一）基于大数据的设备状态监测及故障预警

基于大数据分析技术、人工智能技术、深度机器学习技术和在线建模技术构建全厂设备智慧预警预测平台，进行设备异常状态预测与健康识别，在设备故障早期识别劣化迹象并预警，避免设备损坏与非停带来的损失。

（二）基于机理分析的专家诊断系统

基于机理分析的专家诊断系统建设思路是以核心诊断技术为基础，建立设备故障诊断标准化体系，以高水平诊断专家为依托，实现系统、设备、参数级的早期预警与远程故障诊断分析，以提供专家级的设备故障分析和诊断服务。

除此之外，建立一套厂级的设备健康会诊中心，可满足厂领导、各专业人员、行业专家、上级单位人员方便在厂内办公区即可实现实时查看、调阅资料、查询历史等操作，针对重点关注的设备，形成统一的设备健康会诊中心模块，对设备的全寿命周期所有数据进行直观的展现和专业的分析。

智慧维护-虚拟电站

虚拟电站是基于电厂全生命周期管理模型、电厂价值链建立系统而规范的管理体系。通过三维数字化智能一体化管理推动水电厂业务协同能力和管理能力的提高，对水电厂管理价值链上所有环节进行有效管理，强调动态监控运行状况，及时掌握信息，决策控制。

建设重点如下：

（一）基于三维可视化全厂导航系统

通过三维虚拟电厂平台，可对三维场景进行建模，对三维空间进行分析，加载平台辅助工具，实现三维模型处理；与PLC控制系统、SIS、MIS等运行系统集成，通过与上述系统的数据交换和信息提取，实现可视化全厂导航。

（二）三维可视化作业过程管理系统

三维可视化作业过程管理系统是基于生产运行管理系统的三维展示界面。对生产运行管理系统中的二维模块实现全面的三维升级展示。通过三维数字化安全生产系统能够将所有的运行数据在三维场景中进行呈现，实现数字电厂与物理电厂1:1仿真呈现。并结合虚拟三维场景中独特的展示效果，完成对运行过程中的数据、人员、设备等全方位可视化和管理。

（三）三维数字化文档管理系统

1）资产管理可视化系统，即设备台账可视化系统，以设备编码为纽带，后台设备管理系统为支撑，三维可视化模型为载体，各类设备台账信息为对象，实现一键式设备台账的集约化管理。在设备台账可视化系统的属性表中，可以关联从基建到生产运行以及维护扽等电厂全生命周期的每个阶段的所有文档、图纸、视频、动画、照片、合同、表单等信息，实现设备与相关信息的双向映射，能够有力的提升设备台账的管理能力，方便查询所有相关的信息。

2）文档可视化系统，主要对从设备全生命期内产生的各类文档资料进行整理、归纳和统计，在三维可视化的场景中能够以模型为中心实现文档与模型双向联动查询。同时，支持文档集约式、多层次、不同结构的查询和浏览。

（四）三维可视化设备培训系统

通过三维虚拟电厂平台，可对三维场景进行编辑，对三维空间进行分析，加载平台辅助工具，实现三维模型处理；与控制系统、SIS、MIS等运行系统集成，实现可视化运行管理、可视化设备安装与拆解，并实现可视化工艺流程培训。

智慧维护-移动应用

可在移动设备查询设备实时运行状况，支持实时功率曲线查询，跟踪实时发电量，发电计划，展示设备发电量、实时功率、设备状态、辐照度、功率曲线、可利用率等运行指标；可提供场站常规气象、未来7天气象预报；可查询预警/告警信息、预处理方案并进行处理反馈，完成预警下发到关闭的闭环流程；移动两票办理；将用户的待办信息及时通知用户；可在移动端查询电场设备档案,设备台帐，设备缺陷，历史故障，历次维护记录，备件消耗，图纸信息等。

智慧决策-智能排程

结合已有的数据源，将发电设备实时数据、生产工单数据、告警信息、气象信息、功率预测信息、人员分布信息等多维信息，集中管理，多维分析，形成最优化工单排程列表，尽可能在考虑环境、人员因素下缩短人员等待时间、提供备件准备方案、缩短巡视检路程。一线员工无需大量现场经验，只需按照系统任务权重列表执行，就可达到省时省力、高效经济的工作状态。

通过集控系统提供的实时运行数据及生产管理系统提供的工单数据，结合大数据集中式功率预测提供的气象数据、现场风机和升压站地理分布，人员实时位置、车辆GPS定位数据等多维数据，实现风电场运维任务智能排程。

结合故障，缺陷，预警，定期工作等多维数据，形成设备状态多维提醒、设备故障分级提示、生产工单序列推送等智能业务场景，达到“无人值班、少人值守、集中监控、状态检修”的管理目标。

智慧维护-智能单兵

以智能眼镜为承载工具，实现现场运维人员解放双手、实时定位、SOS紧急呼叫、应急指挥、实时远程协助指导、三方会商等功能，降低运维成本，提升电站运维人员工作效率。在监控中心部署智能呼叫中心，可在大屏、PC端、智能手机实时显示集团、区域风电场运维人员定位信息，通过通讯录与现场运维人员进行实时消息、语音、视频交互。

智慧水电

分公司水电站主要包括水电A水电站、xx流域水电站、xx水电和其他零星分布小水电。2019年已开展了集控中心建设项目，目前集控中心已基本建设完成，实现了水电各系统的全景数据采集，为智慧水电提供了数据源支撑。水电站与分公司网络通道已建设完成。开展集中智慧水电建设条件已全面成熟。

2019年水电A水电站已开始智慧水电一期项目建设。一期项目主要包含三维虚拟电厂、人员定位、智能两票、智能点巡检、智能缺陷分析和智能生产管理六大功能。智能两票、点巡检结合了虚拟电站、智能摄像头和人员定位功能，具有创新性应用。智能生产管理融合了设备二维码高级应用功能。后期将重点开发智能缺陷分析功能。

根据新能源分公司水电安全生产特性，规划水电站智慧化应用，既要满足水电安全生产需求，又要符合生产实际，保证项目落地，主要规划以下水电智慧化应用。

智慧安全-防汛决策辅助系统

水电企业防汛辅助决策指挥平台融合电站已成的各个系统，利用实时数据和管理信息进行防汛决策分析。如实时监测各部位水文、流量、渗漏、状态等信息，通过综合分析预警和实现视频联动。如通过视频监视水电站三层防护重点部位、机组易爆管部位、库区滑坡、大坝渗漏等；同时还监督防汛管理环节。如防汛演练开展、防汛问题的闭环，防汛制度落实等；水电企业防汛辅助决策指挥平台重点监视水情水库信息、水文气象和流域梯级河流信息实现提前预警并形成辅助决策支持和仿真预演；为水电企业防汛提供全方位的辅助决策支持。

防汛决策指挥系统功能规划

防汛辅助决策指挥调度平台针对防汛应急管理、实时监测和指挥调度全过程的信息化需求，综合运用物联网、VPDN/GPRS无线通信、GPS定位、海量数据存储、数据智慧分析、三维水电枢纽地理信息、实时系统等信息技术，为水电站防汛和安全运营管理工作建立一个集汛前监测预警、汛中精确调度、汛后总结评估，集应急指挥调度、资源预案管理、模拟仿真于一体的可视化、数字化的防汛应急管理和指挥决策协同平台，实现“动态感知、资源整合、智能分析、辅助决策”，系统的应用将提高水电企业防汛管理功能、有效的支撑了企业安全度汛。保证企业安全度汛。

智慧运行-水电机组经济运行研究

结合分公司xx梯级流域电站，开展梯级水电站经济运行有着重大经济效益。水电站经济运行是提升企业管理水平和盈利能力必须手段，安全生产是水电站经济运行的前提，经济效益以安全生产为基础。

加强水情水调系统的分析，确保预报准确率，复核修正水文特性曲线。注重水文基础数据收集和统计，分析比对上年水库运行资料，不断修正机组水头－综合出力关系曲线，入库流量－综合出力关系曲线等，使曲线更能反映水库真实运行工况。合理控制水位，提高机组效率。根据水情尽量将上游水位控制在正常蓄水位，减少上游水位过低时段，提高机组运行水头，降低发电耗水率，保持机组高效运行。

水电机组经济运行模型

优化机组工况优化，保证水轮机组运行在高效安全区域

提高水轮机效率，增大机组出力，主要指标有水头、协联曲线和机组容量。及时清污，减少水头损失。优化协联，提高机组效率。

加强设备管理，提高设备可靠性

科学可靠的对设备状态进行预防诊断，对机组在线振动摆度监视系统数据进行有效分析，减少设备故障，实现状态检修等措施。开展精细化设备管理工作。

（3）合理优化调度，及时调整负荷曲线和开机情况

根据电网负荷，合理制定水库调度计划，编制短期和中长期负荷滚得预测计划，实时调整负荷申报和机组开机状况。保证机组在最优工况运行。

智慧运行-水情测报

水情预报针对水电厂的特点，采用耦合数值气象预报的水文预报模型，延长洪水预报预见期，提高水文预报精度，以及为防汛防台决策提供支撑。中长期水文预报（含预报精度统计及预报方案评定）能提供以日、旬、月为预见期的水库来水预测，为编制水库调度中长期计划提供重要参考。

建设重点如下：

（一）洪水预报模块

在洪水预报方案编制过程中，根据上游电厂或水利枢纽入库和出库洪水、历年洪水资料情况，分别配置出各种洪水预报方案，譬如降雨径流模型中的水源模型、API模型，河道汇流中的马斯京根模型和合成流量法；可以几种方法多种预报方案同时应用，互相比较，以获得更为准确可靠的预报成果。

区间面积、单元的划分以及单元内雨量站点的权重分配均根据地形资料提取，另外在预报过程中可根据实际情况的需要对预报结果进行修改，以及选择是否采用实时校正的手段，尽可能的提高洪水预报的水平。洪水预报应结合气象预报成果，尽量增长预报的预见期，同时应尽量提高预报精度，基本预报方案预见期包括l2h方案，6h方案，3h方案。

（二）防汛防台决策支持

全面汇聚防汛防台相关信息，以GIS和可视化（视频、三维模拟等）技术为手段，实现防汛防台信息的处理、查询、分析和防汛防台决策指挥调度管理，支持防汛信息服务、洪水预报查询与分析、防洪调度方案分析、防汛会商支持、防汛应急预案管理、防汛物资储备与队伍管理、防汛值班管理等功能，为防汛防台指挥决策提供科学、高效的技术支持和系统保障。

智慧运行-流域梯级优化调度

流域梯级优化调度应包括短期发电调度和经济运行评价功能模块。结合水情测报系统，准确预见的水库来水预测，有效提高发电运行的中长期计划填报，优化水电机组运行。

建设重点如下：

（一）发电调度模块

发电调度包括长期发电调度、中期发电调度、短期发电调度以及实时发电调度功能。长期发电调度以月或旬为时段计算未来1年的发电计划，中期发电调度以日为时段计算未来1周至数周的发电计划，短期发电调度以小时或15分钟为时段计算次日或未来数日的发电计划，发电计划作为建议提交调度部门，进审核调整和下达正式发电计划后，实时发电调度根据来水预测和下达计划，滚动预测未来运行趋势，对未来可能的异常提出告警和调整建议。发电调度根据计划制定和计划执行需要，具备以水定电和以电定水场场景下的常规调度和优化调度模型，常规调度包括调度图、混合控制等方法，优化调度具有发电量最大、期末蓄能最大等方法。水电调度支持与计算机监控进行相关发电运行参数的共享与统一管理、水文预报和机组运行约束的交互共享。

（二）经济运行评价

经济运行评价主要是进行节水增发电（含节水增发电量、水能利用提高率）计算、弃水调峰损失电量等经济运行指标计算，对水库及水电站的运行情况进行考核与评估。

（三）基于电力市场的水电调度

在电力交易市场快速发展情况下，水电厂应遵照各受电区域和跨区域电力市场化要求，以水电厂发电效益和运营效率最优为目标，开发基于电力市场的水电调度决策支持系统，开展发电能力预测、市场分析与电价预测和竞报价决策与计划制定等功能，以快速制定营销方案和竞价策略，适应复杂多变的市场竞争环境。

智慧运行-机器人巡检

智能巡检机器人是集多传感器融合技术、机器人运动控制、嵌入式综合处理器设计技术、导航及行为规划技术、机器人视觉、安防技术、海量信息存储及无限传输于一体的复杂系统。该机器人能够代替人工对设备、特殊场所进行巡检，及时发现运行设备或特殊安防场所的异常，及时发出警告信号，以便及时处理。在人工智能、5G、嵌入式计算机技术等发展起来后，“无人机+机器人”相结合的新一代智慧巡检方式开始得到广泛应用，并成为助力水电厂智慧化、智能化发展的重要“武器”。

建设规划重点如下：

1)利用轮式巡检机器人，代替人工完成急、难、险、重和重复性的工作，主要用在电厂巡检、机房巡检等工作。电厂一般环境比较复杂，设备和仪表种类繁多，可通过机器人对需要巡检范围内各类设备和仪表进行自动巡检，并判断报警。本次项目根据客户需求巡检区域包括发电机层、坝顶线路等。可利用轮式机器人搭载摄像机、热成像仪、传感器等，同时结合充电系统、无线通讯系统、后台管理系统等实现全自动巡检。

2）利用无人机，对大坝边坡以及库区开展定期巡检，采集边坡及库区的图像，并开展对比分析，发现滑坡体、非法作业等异常系统及时报警；或在大坝泄洪的时候，通过无人机监测泄洪区域，及时发现下游处于危险区的人员，通过无人机进行告警提示。

3）利用水下机器人，可以在不排水的条件下代替人工作业实现坝面/水下安全结构自主巡检，完成超高清图像等现场数据实时回传、图像监测、AI数据深度分析、水电厂三维重建等功能，从而进一步提升水电厂安全巡检能力。例如，实现大坝水下部位的安全状况、闸门槽状态等的观察和检测，确保大坝及闸门操作的安全。

4）利用无人机、无人船进行流域及库区水工智能巡检的新技术应用研究，为后期扩大水工巡检范围、丰富水工巡检信息提供实施基础。

智慧维护-设备全景监控分析和故障诊断

目前大型水电站生产现场已经建成的系统繁多，且系统独立分散，各系统没有实现数据的融合，给日常运维带来诸多不变，需要进行多系统监视分析。

主要建成系统如下：

计算机监控系统（2）闸门控制系统（3）辅机监控系统（4）机组状态在线监测（5）大坝安全监测（6）主变在线监测（7）安稳装置系统（8）水情水调系统（9）五防系统（10）继保子站管理 （11）消防报警系统（12）点巡检管理系统

通过集控中心已采集的各系统数据，建立数据中台，实现多系统集中监视和分功能，建立直接面向用户的集中统一监视平台，融合多系统的数据的分析平台，开展全景监视和多系统数据的分析功能。实现全景数据的应用功能。达到高效运维的目标。通过业务分析实现主要设备全方位的监视分析功能。

建立设备状态全景监测分析功能，有效提升日常设备管控的目的，创建设备典型分析模型，实现主设备全景多维数据状态监测和分析功能。为日常运维、设备检修、预防性试验提供有价值的分析报告。提供可量化的科学的多维度的真实数据。

故障诊断功能是通过生成实时数据、历史数据和检修制造数据，建立特定的故障分析模型，实现多系统、多数据和全方位的故障诊断功能，针对不同的设备运行状态建立不同的故障分析模型，做到重要设备的典型分析功能。

智慧维护-大坝安全智能分析

大坝安全智能分析评估应用用于分析和诊断大坝安全相关信息，评估大坝安全状态和预测发展趋势，为实现工程安全监测系统智能化建设和工程的安全可靠、经济高效、友好互动的目标提供有力支撑。大坝安全监测与分析评估智能应用主要包括以下大坝（边坡）安全监测管理、大坝安全分析评估、大坝安全监督管理、大坝监测系统设备在线监控等。

建设规划重点如下：

（一）大坝（边坡）安全监测管理：

大坝监测管理功能面向用户，提供统一的大坝安全监测管理界面，通过该界面直观显示电站大坝安全监测的主要信息、大坝重点部位实时监控值、水工建筑物巡视检查情况等内容。在监测信息管理页面中，可直接查询当前测值、历史数据、测值变化趋势及测点所在的工程部位信息等。基于系统平台实现大坝安全监测重点数据、资料整理整编分析报告等信息的远程查询、浏览和人工记录信息报送，以满足系统水电站大坝安全进行远程控制和管理。

（二）安全分析评估：

大坝安全分析评估决策支持基于对水电站的原型监测，实现大坝、厂房、边坡等被测对象安全监测海量信息的全过程、统一集中管理，整合模型库、实时库、历史库、方法库等信息资源，以理论知识和专家实践经验为依据，以综合分析推理为手段，获得对被测对象的历史运行性态的基本认识，评估监测对象安全状况，预测未来的（或特定条件下的）安全状况，并反馈上述认识、评估和预测结果，为工程施工、运行调度和维护管理提供决策支持。

（三）大坝安全监督管理：

依照现行国家和行业标准，对电厂大坝的注册申请、登记变更、检查评审、审核取证等安全监督工作过程及结果进行信息录入、关键节点监控、文档查询及备案等。主要功能包括：注册登记信息编辑查询、注册登记流程自动监控、注册登记工作任务提醒。

大坝定检评级管理内容包括对与大坝安全有关的所有永久性挡水建筑物、泄洪建筑物、输水建筑物的挡水结构以及这些建筑物与结构的地基、近坝库岸、边坡和附属设施的定期检查工作过程及结论进行编辑录入、节点监控、文档查询及成果备案等。主要功能包括：定检信息编辑查询、定检流程自动监控、定检工作任务提醒。

（四）大坝安全监测系统设备在线监控

以大坝安全监测系统设备的可用性为主线，构建统一的设备状态监控及应用服务，能够主动、及时地诊断与发现问题，实时查看了解各设备的在线状态、当前工作状况及参数信息，网络线路的占线情况、信号强弱等，确保系统的可靠性，保障数据采集质量。实现监测设备异常状态告警及可视化展示功能，自动处理、归类各类告警事件信息。当故障产生时可以及时发现，自动定位故障部位，给出关联设备及参数，并可图形化直观的进行导航，从而缩短故障解决时间，降低维护成本。

智慧光伏

光伏场站5G建设

建设5G网络，覆盖场站所有区域，可用于光伏区至升压站所有数据的传输、视频监控画面的传输、无人机巡检数据传输、远程技术指导，可以考虑跟运营商共建。5G 融合网络利用移动通信技术的革新和发展以及高标准的制定，实现了无线网络系统高级别新型网络质量目标，实现人和人、物和物、人和物之间进行更加高速、快捷、安全的连接。

智慧安全-智能防火预警

在光伏场站不同区域，部署红外热成像双光谱长焦摄像机，进行可见光视频和红外热成像视频监测，通过红外成像检测被检测区域温度变化，全天候监测光伏场站内火源点状况，实现远程报警和电子地图定位。

智慧安全-光伏场站智能消防

在逆变器（汇流箱）、箱变设备中集成无线测温传感器，并加装微型灭火器（自动喷射灭火弹）装置，当遇到设备温度异常超限时，智能消防系统可自动触发，及时灭火，将火灾损失降低到最低。

智慧安全-场站智能安防

光伏站场边界部署静电应感式或脉冲式电子围栏，实时感知边界状况，实现远程报警和现场声光报警功能；重要路口和区域部署防闯入智能摄像头，进行移动诊测功能，实现移动目标远程报警。结合电子地图，实现准确位置报警抓拍功能。

电子围栏和智能行为摄像头侦测报警目标后，实施自动定位，并联动声光报警和语音提示功能，实现其他联动报警。

人员防触电，针对高电压设备、箱变等区域部署智能语音提示及门禁装置，实现人员走错隔间防控。

智慧生产-设备智能预警诊断

通过生产实时数据和历史数据、数据化制造厂家资料、开展大数据分析，建立分析模型，进行相关数据关联分析、数据趋势变化分析、重点监视和预警分析光伏组串和支路、汇流箱、逆变器、箱变等，减少发电量隐性损失，提升发电效益。

建立关联数据对比分析模型，开展同类型设备运行指标数据分析。如离散率故障分析、偏差率故障分析等，实现设备预警和诊断功能，根据诊断结果推荐故障和缺陷处理方案，生产待运维样本，关联检修工单。

采用KKS码和电子地图精确定位方式，确定报警设备位置，提高设备消缺维护效率。开展故障率分析功能。实现故障点精准定位。

智慧生产-智能指标分析及健康评价

光伏组件、逆变器、汇流箱和箱变众多、开展设备健康评价，查找优化运行的KPI指标是电站主要营运指标，通过对KPI指标分析，查找影响企业运营指标的关键因素，提升企业营运能力。实现电站运营的实时经营仪表盘、KPI数据图表、光伏发电各类设备生产指标数据可视化分析功能。

综合生产实时数据、管理数据、巡检数据和日常运维数据，建立设备健康评价模型，开展设备健康评价工作，自动生成评价报告，实现新能源主要生产设备的健康评价功能。

智慧生产-智能数据对标

建立数据对标系统：建立理论发电模型（通过获取现场环境气象数据，结合光伏组件（考虑衰减、温度影响因素）、逆变器设备参数，计算每天单台逆变器的应发电量）系统使用应发电量与逆变器的实际发电量进行对比分析，系统根据设备运行数据情况（如组件的电压电流值、逆变器故障停机时间等因素）自动分析查找欠发电量原因，提出处理建议。通过对标系统首先满足集团公司关于光伏“六个必须”要求，减轻大量人工成本，还可以将设备故障范围缩小，让无人机的巡视检查目的性更明确，效率更高。

智慧维护-光伏无人机智能巡检【内容有更新】

光伏无人机智能巡检系统指利用无人机搭载可见光、红外等检测设备，完成光伏设备巡检任务的作业系统，是软硬件结合的全自动巡检系统，系统以中国智慧电厂解决方案为依托，基于工业互联网平台，联合生态合作伙伴，解决运维问题，实现南向连接标准化，北向应用服务化，系统分为UI显示层，业务逻辑层和数据持久层。

图 21：软件框架结构

UI显示层：UI显示层主要由数据管理交互界面，故障检测交互界面和三维显示模块组成。

业务逻辑层：主要包括光伏板分割模块、基础数据管理模块、业务数据管理模块、故障检测模块、故障管理模块和报表导出模块。

数据持久层：主要包括数据库和文件系统的操作，软件提供统一的数据库服务模块和文件操作接口进行持久化的数据管理。系统接收无人机飞行地理信息、姿态POS数据，以及机载任务设备传回的图像、视频等数据信息，实现信息的存储、处理、显示、回放，删除、调阅等的管理。

（1）数据库：针对小容量的文本化数据，进行关系型数据库的管理方式。

（2）文件系统：针对影像数据，以硬盘文件系统的方式进行管理。

光伏无人机智能巡检系统具备如下功能：

智慧维护-移动车载式无人机智能巡检系统【新增内容】

对于大型光伏电站，移动车载式的无人机光伏电站运维模式已被各光伏电站逐步采用。通过在光伏电站布置机动性强的无人机车载机库，对多个电站进行自动巡检，软件分析，可有效解决新能源电站设备巡检工作量大的问题，一个架次飞行续航时间30分钟可以完成2MW光伏电站的巡检任务，30MW光伏电站需要15架次即完成一次初步巡检完毕，通过软件分析自动确定故障点，按照导航软件开展故障消缺，提高巡检质量，降低生产运营成本。

智慧维护-固定式机库无人机智能光伏巡检系统【新增内容】

智能机库主要完成无人机的自主起飞、降落和人机交互功能，无人机接收到飞行任务后，自主起降平台将会打开舱门，将无人机由舱内升起后，无人机依据地面遥控系统规划好的航线进行自主巡航，巡航飞行任务完成后，无人机自主降落至起降平台。

无人机机库自主巡检系统主要包含远程指挥集控中心、固定机库系统、旋翼无人机、通讯服务系统、辅助工程组成。无人机将飞行数据实时传输至固定机库端，机库利用通讯链路将数据传输至巡检系统平台。

无人机机库主要特点包含任务规划、无人机巡检作业、精细检测实时识别、实时图像传输、精准降落、光纤或4G/5G通讯等，运用自动化、AI算法等技术，解决了无人机需要专业人员操控、通勤不便、工作环境艰苦、数据识别繁琐等问题，让工业无人机巡检、巡逻作业更为轻松便捷。真正让工业无人机的应用便捷化、常态化、无人化。

智慧维护-智能缺陷管理

开发系统的学习模块，如对于光伏电站的规律性同样缺陷，电站人员可以将处理缺陷的整个过程（缺陷的现象、处理缺陷需要的工器具、备品备件等）输入系统，下次出现缺陷时可以选择设备的缺陷内容就可以直接推送出缺陷的处理方法及需要的详细工器具及备品备件清单。

智慧维护-光伏板积灰预警

电站组件清洁预警系统基于设备发电效率跟踪，以时序模型与气象模型为基础，应用大数据技术，全面覆盖持续有效地分析电站光伏组串积灰程度，对电站方阵/组串需要清洗提供科学依据，建立分析模型，自动较正下次最佳清洗时间。

实现大数据的学习功能，结合周期内数据变化特征，智能预判组串最佳清洗时间点，提出周期最佳清洗点预测跟踪机制。

智慧维护-光伏板清洗决策

环境气象站测试辐照度的辐射表使用定时清洗玻璃及不清洗两种辐射表同时获取数据，智慧系统根据两种辐射表所获数据的对比，确定电站每年最佳的清洗月份。系统再根据理论计算清洗组件可以提升的效益与光伏组件人工清洗成本做对比，确定多长时间该清洗一次光伏组件。

智慧维护-光伏板自动清洗

平均每七天清洗一次保证发电效率始终处于优良状态，采用车机协同的方式，作业车载有清洁水箱和无人机起落平台，工作人员驾驶作业车至需要清洗的光伏板区域，无人机连接水管喷头，工作人员一键起飞无人机，无人机按照预先设定好的航线实行自动化清洗作业，无人机起落平台通过自动升降装置升高至一定的高度，作业车可以基于无人机的飞行距离自动释放水管，作业期间水箱和无人机之间的水管始终处于悬空状态，可以避免水管被地面物体缠绕。为保护现场生态环境，在项目现场设置多条流动水渠，清洗完光伏板的污水可统一流动收集处理，实现资源的再次利用。

系统基于多旋翼无人机平台，挂载带喷嘴的细水管（喷嘴与竖直方向成45度角），水管与地面指挥车储水罐相连，在合适高度下开启水阀，对光伏板进行清洗。

系统组成

整个系统包括一套多旋翼无人机平台、细水管（带喷嘴）、无人机一体化指挥控制车。

多旋翼无人机平台 细水管（带喷嘴）

无人机一体化指挥控制车

（具体以实际供货为准，照片仅供参考）

无人机作业流程

接到清洗任务，作业人员现场进行位置坐标、高度打点，规划航线，上传到无人机，按航线飞行。无人机飞行到作业高度，开启水阀，对光伏板进行清洗。

清洗时，指挥车停下，系留无人机清洗范围内多个光伏板；随无人指挥车移动，系留无人机改变清洗范围，从而实现大区域内的光伏板清洗。

指挥中心监控，现场实时监控多架无人机作业的轨迹、状态等信息，作业人员依据无人机状态和现场做出指挥。

智慧维护-智能排程【新增内容】

智能排程通过整合生产实时数据、企业管理数据以及气象数据等因素，通过模型算法生成最优的调度任务，打造统一的任务聚集阵地、集中的任务监视窗口、统一的任务处理入口、统一的任务指派中心。

智能排程系统结合已有的数据源，将发电设备实时数据、生产工单数据、告警信息、气象信息信息、人员信息等多维信息，集中管理，多维分析，形成最优化工单排程列表，尽可能在考虑环境、人员因素下缩短人员等待时间、提供备件准备方案、缩短巡视检路程。一线员工无需大量现场经验，只需按照系统任务权重列表执行，就可达到省时省力、高效经济的工作状态。

智能排程系统适用于运行检修计划的有机排序，为管理人员和工作人员提供计划依据。通过集控系统提供的实时运行数据及生产管理系统提供的工单数据，结合光伏电站现有的功率预测系统气象数据、现场设备和升压站地理分布，同时可增加人员实时位置、车辆GPS定位数据等多维数据，实现电站运维任务智能排程。

实现基于故障，缺陷，预警，定期工作的任务排程，依托气象信息和工作任务的种类，重要性，提出任务窗口概念，进行工单智能排程，形成设备状态多维提醒、设备故障分级提示、生产工单序列推送等智能业务场景，达到“无人值班、集中监控、状态检修”的管理目标，持续改进场站的运维效率，加强集约化、规范化、标准化和精细化管理。

智慧维护-智能单兵【新增内容】

电力设备具有专业化程度高、危险性高、安全要求高等特点，传统的运维中对个人专业能力的要求非常高，现场问题的处理都需要严谨专业的知识技能的支撑。因此，无论是日常巡视、检修或培训，对个人的专业能力和问题处理能力要求很高。

随着移动互联网的高速发展及在生产生活各个领域的普及，无线网络的带宽得到了很大程度的提升，让高清晰的图片、视频图像传输变为了现实，通过采用智能单兵（远程专家支持），工作人员可以对远距离突发事件进行及时的现场信息采集、传输、接收、分析、决策和反馈。以提升个人能力目标，辅助个人，确保其能安全、高效、智慧的应对现场运维问题，是智能单兵（远程专家支持）系统的主要目标。系统采用系统化设计，单兵系统作为整个作战体系的一部分，整个系统中的所有单元均通过硬件设备和互联网及移动互联网联接，单兵作为移动端成为整体作战的一个输出点。

综上，将智能单兵（远程专家支持）系统技术应用到各个行业，并利用云大物移智以及AR等新技术，通过构建信息传输、集成、分析处理信息平台及其软硬件体系，将会大大的提升现场作业人员的个人综合能力，使其能够高效、快速、安全地处理问题和完成任务，为企业创造更大的价值。

智慧维护-全局数字化电子地图【新增内容】

利用无人机智能巡检系统对光伏电站进行巡检，快速完成巡检任务，准确提供故障类型和故障位置，提高电站维护效率。无人机巡检的航线规划和故障快速定位都依赖于全局数字化电子地图作为基础，全局数字化电子地图是整个无人机光伏巡检系统的基础支撑，先一科技自主研发的适用于新能源电站智慧化运营的全局数字化电子地图是一个具备可扩展、可重用、开放、易用、稳定、高效等特性的系统。根据光伏电站地理位置、CAD平面图纸、实景照、实地勘察以及激光扫描点等资料，运用计算机技术，对光伏电站整体进行二维建模，形成高精度、等比例的二维电子地图，设计并发布完成的自定义地图可以集成在Web平台中使用。

通过无人机搭载航测相机对整个光伏电站进行航测获取全局影像资料，生成带经纬度信息的全局数字化电子地图，对全局数字化电子地图上主体设备进行逻辑位置标定，为后续的巡检和故障检修定位提供数据支持。数字地图构建好之后，每一块光伏组件都有一个物理位置和一个逻辑位置。

系统总体框架从整体上划分为基础设施层、数据层、平台支撑层、应用层和用户层五个层次，如下图所示。

系统结构图

（1）基础设施层

基础设施层包括服务器、存储设备、网络设备和安全设备等，为数据汇集、应用开发、系统运行提供了计算机基础运行环境。

（2）数据层

数据层主要实现对光伏组件故障定位业务所需数据进行统一存储管理，包括地理信息数据库、运维管理数据库以及地图缓存文件等。

（3）平台支撑层

平台支撑层是将应用层中的各系统中的与业务逻辑无关的通用支撑功能分离出来，构成可以被不同系统进行调用的构件集、服务集，实现对功能的重用。包括二、三维可视化平台、云存储文件系统和云推送服务等。

（5）应用层

应用层是本项目的建设核心，系统部署在中心端，通过浏览器为管理人员提供地图应用、综合查询、位置监控、统计分析、运维管理等功能。

（6）用户层

用户层提供统一信息服务的窗口。用户主要是巡检人员、管理人员、系统维护人员及其他系统等。

智慧风电

风机无线网络覆盖

由于风场风机分布较广，部分机位移动或者电信网络不能覆盖，故考虑建设风电场无线网络系统，实现风电场所有风机端的网络无线覆盖，给信息系统提供数据传输通道，并承载移动应用。

无线网络覆盖利用风电场每条集电线路中风机与升压站、风机与风机之间现有光缆的空余纤芯，在升压站及每台风机处部署一台交换机，从升压站到每台风机端搭建一个办公网络系统。无线网络系统建设应满足系统可靠性、系统安全性、可扩展性、高性能及经济性原则。

智慧安全-智能门禁

系统通过人员权限管理、开锁授权等方式实现一把智能钥匙打开本人权限范围内所有的非防误操作类锁具，且开锁人员、时间等信息可追溯。系统权限包括用户管理、锁具信息录入、查询统计、开授权票、钥匙管理、图形管理、客户端管理、厂站定义等。操作记录查询可选择操作人、时间段、设备名等方式对操作记录数据进行查，智能锁具管理系统钥匙中同时也保存操作记录追忆数据，永久保存。

可以与工作票、操作票、巡检任务关联，自动授权相关人员在作业时间打开相应门柜的权限，防止走错间隔和扩大工作范围。

智慧安全-消防联动

通过对风机、升压站的消防设施进行综合汇总，实现联动判断，同时能够联动风机主控，当事态较为严重时，自动停机，限制事故范围，减少损失。

智能感知-叶片振动监测【补充利用了哪些技术？】

风机叶片是风力发电机组的关键组成部件之一，叶片健康是整个风力发电机组安全可靠运行的前提。由于风机运行自然环境严酷，叶片承受各种复杂交变的应力耦合作用，不可避免的会出现结构损伤等问题，易发生各种安全隐患，造成重大的经济损失。

叶片雷击及开裂会改变叶片的刚度，叶片结冰会改变叶片的质量，叶片振动监测系统可以根据叶片的频率变化判断叶片的状态。

智能感知-传动链振动监测

风力机组是典型旋转设备，绝大多数故障都是与机械运动或振动相密切联系。传动链振动监测系统能够持续、有效监测风力发电机组传动链在运行过程中的振动及相关信息，后台诊断分析系统通过数据计算、分析，判定设备运行状态（正常或者异常），并对异常机组及时给出状态调整方案（维护或者维修），确保机组运行在最佳状态，支持专业人员新增和修正诊断库知识 。

系统的最终目标是通过监测关键部件的运行状态，对出现缺陷的部件，做到尽早发现、充分识别（故障部位、故障类型、故障程度），趋势管控。避免恶性事故的发生，减小不必要的经济损失。

智能感知-塔筒晃动及基础不均匀沉降监测【请补充使用哪些技术？】

塔筒的质量问题和基础微小的的不均匀沉降量将引起塔筒倾斜，机舱、轮毂、叶片发生较大的水平偏移。塔筒的开裂、变形、基础环松动、基础严重地的不均匀沉降，将引起风机发生明显的倾斜，甚至诱发倒塔事故的发生。

一些特殊的地质、气象因素往往会诱发机组的基础发生倾斜和不均匀沉降，风场有必要对机组的不均匀沉降量和塔筒的倾斜角度进行连续在线监测，以实时获得基础的不均匀沉降量及塔筒的倾斜角度，为机组的安全运行提供保障。可以通过检查倾斜角度来换算出塔筒刚度变化，进一步更直观的监测塔筒的结构变化，为塔筒安全保驾护航。

智能感知-螺栓在线监测【请补充使用哪些技术？】

螺栓载荷在线监测系统主要构成分为：传感器、数据采集单元、系统服务器及监控机。通过安装在目标螺栓端部的传感器、数据采集单元，实时采集、计算、显示目标螺栓载荷动态。结合风机运行判断目标螺栓的健康状态。

智能控制-激光雷达智能控制

激光雷达智能控制技术，通过把先进的激光测风传感技术和智能风机控制技术相结合，解决了传统风机一直以来在对风的感知和智能控制上的先天不足：与传统风机的只有当风吹到叶轮上之后才能感知风能和风载所不同，该技术为风机装上“慧眼”，能够提前精确地感知机组前方的风速、风向等流场信息及其变化，并将该信息引入整机控制，使得机组能够提前感知，并做出最优的响应动作，大幅降低机组载荷，有效地优化发电量，提升机组在恶劣风况下的稳定性和适应能力，提升机组安全性，降低潜在的质量成本。

激光雷达布置在机舱顶部，采用方形布置的四根激光视线，不受叶轮遮挡影响，从根本上消除了转动部件对设备可靠性、测量偏差以及信号通信等各种失效可能的影响，实现提前感知并精确预测复杂风况变化，通过自动控制智能变桨，增加发电量的同时有效降低机组关键部件载荷，提升机组的稳定性和适应能力。

利用激光测风雷达对前方来流风域进行提前感知，并将解析重构得到的风速、风向、湍流等信息，引入机组的实时控制中，通过机组适时地响应和主动动作，使其始终完美匹配来流风变化与波动--提前感知、顺势而为，进而大幅降低机组载荷、提高机组的稳定性和安全性。

恶劣风况是机组极限载荷的主要来源，并且常常引起机组振动增加、过速停机等故障。激光雷达可以预知叶轮前入流的信息，利用恶劣风况识别算法，可以使机组对即将到来的极端风况提前做出响应，平稳过渡极端风况，减小甚至消除恶劣风况的影响，降低载荷的同时还可以提高机组运行稳定性，大幅提高机组安全性。

雷达智能控制技术所采用的高精度激光测风雷达，相比传统的测风手段大大提升了测风的精度，降低了由于测风误差带来的发电量损失；能够识别不同风况的先进偏航控制，使得风机能够长时间处于最佳的风能捕获状态，优化发电量；而将提前和准确测量的来流风引入实时控制，提升了机组控制跟踪的准确度，更好地控制转速和变桨，从而优化风能吸收效率；同时再结合恶劣风况控制技术和尾流控制技术，可以进一步减小恶劣风况以及尾流引起的发电量损失，从而优化机组和整个风电场的发电量。

智能控制-智能偏航控制

通过获取当前风机偏航对风偏差和当前功率输入，计算偏航对风偏差矫正后机组获得的额外发电提升和在此偏航过程中损耗发电量的关系，制定不同的偏航控制策略，以确保机组在低风速尽可能少偏航，以减少机组损耗；在过渡段偏航系统尽可能敏感，使机组尽可能对风，提升机组出力；在高风速段，降低对风向偏差的敏感性，减少机组偏航频次，降低在大湍流工况下由于频繁偏航可能带来的机组载荷增加。

智能控制-偏航对风矫正

因叶片零刻度标错、制造工艺差异、季节气候变化、风场特定风况、尾流影响以及人工对零偏差等，都可导致风机运行的最小桨距角不是风机最佳出力的最优桨距角，并且人工检查难度较大也不利于大规模周期性校正工作。场级协同控制优化系统的智能偏航对风矫正功能，可通过机组运行的历史数据快速确定机组当前的最佳对风角度，提高机组的对风精度，增强机组的捕风能力。

智慧生产-设备健康管理

设备健康管理系统（大数据预警）以设备健康度为核心，实现状态监测、设备预警和智能故障诊断的一体化管理系统，帮助风场设备的健康状况管理，预防设备的亚健康和性能劣化，减少设备低效运行，提升效益。

设备健康管理系统利用人工智能、大数据和云计算技术，对风电设备运行等数据进行收集、存储和深度挖掘，建立预警算法，实现新能源设备健康隐患的提前预警。通过亚健康报警数据的多维度分析，进行设备健康度评价。与生产管理系统无缝集成，自动触发预警工单，通过与智能排程系统结合，制定任务调度策略和运维计划，跟踪工单处理进度，直至亚健康状态消除，实现设备健康问题的闭环管理，以达到降本增效的目的。

对风机已采集的数据进行梳理，对不能满足要求的数据进行完善，增加数据采集设备，通过海量数据支撑实现设备健康管理。

智能巡检-风机智能巡检

在风机内合理布设2个可见光和红外一体的摄像头，2个360°可旋转的是可见光的摄像头,4个固定式可见光摄像头，利用智能感知摄像头和智能识别终端，充分利用缺陷检查、位置状态、红外测温等智能图像识别技术，实时获取安全作业生产、关键设备外观及环境等情况，利用智能分析单元开展边缘计算，分析各类异常情况并实时告警，实现风机安全智能感知。

与SCADA系统监测的温度参数进行对比分析，从而实现测量冗余，提高缺陷判断准确率。使用高清可见光摄像头，对轮毂、机舱内设备运行状态、漏油、火灾隐患等进行图像识别，对塔筒的掉漆和锈蚀等现象进行智能分析，减少巡检人员的工作量。使用温度、湿度等传感器对机舱工作环境进行监测，扩充监测参数，便于后续大数据建模分析。

智能巡检-风机无人机智能巡检

无人机智能巡检系统考虑车载式，以适应风电场地域广阔，飞行距离远，飞行历时长等特点，无人机智能巡检系统具备场内集电线路和叶片的缺陷识别和红外测温功能。

未来应用集成关系

数字化运营中心、应用集成平台、主数据管理系统、八类智慧应用、集团统建业务系统间的集成关系。

未来应用集成关系图

由于不同软件厂商产品在开发平台、流程引擎、权限模型等方面存在较多差异。工业互联网平台中的IAAS、PAAS等平台为软件技术基础设施，并不能解决由不同厂商开发的上层应用的集成、访问控制、统一用户管理、集中授权管理等功能需求。需要建设统一的应用集成平台系统以解决不同应用系统的集成问题。

为保证各系统数据标准的一致性，应结合集团公司数据治理的整体规划，构建XXXX公司主数据管理系统。通过梳理现有的各业务系统，制订关键业务数据的管理和应用标准，建立XXXX公司数据规范体系，实现各业务系统的关键数据来源唯一、分级控制、高度共享。

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