8月24日，國家能源集團(tuán)國神公司自主設(shè)計(jì)研發(fā)的火電機(jī)組重要設(shè)備早期預(yù)警平臺(tái)正式投入使用，成功實(shí)現(xiàn)了工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)+智慧電廠的應(yīng)用。

該公司在信息化建設(shè)過程中積累了大量信息，為充分利用已有信息，高效率地從海量數(shù)據(jù)中找到有用數(shù)據(jù)為機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行提供可靠服務(wù)，信息專業(yè)人員與專業(yè)機(jī)構(gòu)精心研究，充分設(shè)計(jì)，信息中心提供硬件支持，軟件服務(wù)提供預(yù)警算法，花園電廠運(yùn)行部、設(shè)備維護(hù)部、生產(chǎn)技術(shù)部提供業(yè)務(wù)支持，將理論與業(yè)務(wù)相結(jié)合，經(jīng)過一年時(shí)間的摸索，克服重重困難，最終形成了獨(dú)有的設(shè)備早期預(yù)警平臺(tái)。

此預(yù)警平臺(tái)不同于傳統(tǒng)的事后預(yù)警，采用了大數(shù)據(jù)技術(shù)架構(gòu)，根據(jù)回歸算法的計(jì)算模型，使用python進(jìn)行超大量的矩陣計(jì)算，從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備早期故障預(yù)警功能。預(yù)警平臺(tái)覆蓋了全部重要設(shè)備，不僅可以實(shí)時(shí)計(jì)算出設(shè)備異常，實(shí)現(xiàn)設(shè)備早期預(yù)警，同時(shí)實(shí)現(xiàn)對設(shè)備的健康評(píng)價(jià)，為設(shè)備劣化分析提供可靠數(shù)據(jù)支撐；實(shí)現(xiàn)設(shè)備預(yù)警的快捷分析，并將預(yù)警轉(zhuǎn)成知識(shí)庫，隨著知識(shí)庫的完善，最終實(shí)現(xiàn)機(jī)器學(xué)習(xí)，代替人工分析，實(shí)現(xiàn)真正的人工智能，在降低人力成本的同時(shí)，提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備異常，早發(fā)現(xiàn)早處理，將設(shè)備隱患消滅在萌芽之中，提高設(shè)備的可靠性，保證機(jī)組的穩(wěn)定運(yùn)行；建立設(shè)備運(yùn)行目標(biāo)工況庫，從海量歷史數(shù)據(jù)中挖掘特定工況下的穩(wěn)定運(yùn)行目標(biāo)與歷史最優(yōu)運(yùn)行目標(biāo)，給出設(shè)備可控參數(shù)優(yōu)化建議，指導(dǎo)現(xiàn)場運(yùn)行人員進(jìn)行調(diào)節(jié)，以使設(shè)備達(dá)到高效能運(yùn)行狀態(tài)，延長設(shè)備使用壽命；減輕現(xiàn)場人員進(jìn)行設(shè)備狀態(tài)監(jiān)視的工作負(fù)荷和壓力，減少人為監(jiān)視的隨意性，提高設(shè)備狀態(tài)分析人員、巡檢人員和各專業(yè)工程師尋找設(shè)備問題和診斷問題的工作效率；挖掘與設(shè)備相關(guān)的海量歷史數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)規(guī)則，提前發(fā)現(xiàn)電廠設(shè)備的早期異常，變事后維修為事前檢查，并結(jié)合對設(shè)備維護(hù)、檢修和更換成本的分析，得出機(jī)組設(shè)備最優(yōu)檢修時(shí)間點(diǎn)與檢修項(xiàng)目，在保證安全運(yùn)行的基礎(chǔ)上，獲得更加科學(xué)合理的決策指導(dǎo)，實(shí)現(xiàn)設(shè)備的狀態(tài)檢修；提高設(shè)備精細(xì)化管理水平，積累電廠設(shè)備管理的技能和知識(shí)形成診斷知識(shí)庫，從數(shù)據(jù)分析的角度，依托所建設(shè)備模型對設(shè)備性能進(jìn)行診斷，及時(shí)發(fā)現(xiàn)和消除設(shè)備隱患，降低故障率，提高機(jī)組安全性、可靠性、經(jīng)濟(jì)性，有效減少緊急搶修和非計(jì)劃停機(jī)。

該公司獨(dú)立研發(fā)的火電機(jī)組重要設(shè)備早期預(yù)警平臺(tái)的正式投用，將已有信息資源進(jìn)行深度挖掘，使信息資源真正體現(xiàn)出有用價(jià)值，充分發(fā)揮了在智慧電廠建設(shè)中的作用。