能源管理視覺化破冰而出,數字孿生打破傳統運維僵局

2021-10-21 13:54:04 字數 1409 閱讀 1942

能源行業:隨著智慧型電網的發展,電力公司可以掌握海量的使用者用電資訊,利用大資料技術分析使用者用電模式,可以改進電網執行,合理設計電力需求響應系統,確保電網執行安全。

目前,電力大資料應用場景主要在以下方面:

(1)規劃—提公升負荷 **能力。更準確地掌握用電負荷的分布和變化規律,提高中長期負荷的**準確度。

(2)執行—提公升新能源排程管理能力。利用機器學習、模式識別等多維分析**技術,分析新能源的出力與風速、光照、溫度等氣象因素的關聯關係,更準確地對新能源的發電能力進行**和管理。

(3)建設—提公升現場安全管理能力。對現場**進行批量比對分析,利用分布式儲存、平行計算、模式識別等技術,掌握施工現場的安全隱患,或者核查安全整改措施的落實情況。

(4)檢修—提公升狀態檢修管理能力。研究消缺、檢修、執行工況、氣象條件等因素對裝置狀態的影響,以及裝置執行的風險水平,指導狀態檢修的深入開展。

圖撲軟體(hightopo)資料視覺化平台可以搭建三維**地圖,在地圖上以三維立體模型、動畫等方式展現能源企業業務範圍、能源資源地理位置分布、**環境,並對接實時運營資料,以三維圖形圖表展現業績資料等。

通過建立以蒸汽和電力的需求**模型為核心的用汽、用電裝置的數字孿生體,並建立以能源轉化效率與綜合效率優化模型為核心的發電機組的數字孿生體,及時跟蹤和響應能源需求變化和**變化,自動生成發電機組的生產負荷以及外購電量的最優決策,並快速發現用能異常,智慧型輔助全廠的生產排程優化。在不投資改造的基礎上,實現跨空間、跨系統的排程優化與生產穩定執行,降低了綜合能源成本。

「全國一張網」下,持續優化產運銷系統,統籌優化執行方案和自控方式,不斷提公升調控系統的自學習、自適應、自決策能力。 提高管輸收益,提公升方案響應速度,降低能耗成本,為電力互聯互通創新賦能。

充分融合天地空多維度的感知資訊,**裝置的缺陷發展,評估剩餘強度和剩餘壽命,合理制定維修計畫。實現對安全風險的智慧型辨識和預警,提高本體安全的管控能力。通過擬真的裝置數位化模型與強大的工業大資料平台相結合,獲取裝置細緻入微的洞察力資訊,實現裝置的智慧型化診斷,預防性維護和全生命週期管理。

涵蓋「事前、事發、事中、事後」全過程分析,快速及時地對事故進行響應,預估事故後果,評定事故等級。實現執行工況調整、人員和物資調配、搶修作業等一體化的解決方案,最終形成統一指揮和協同工作的應急機制。

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