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能源大数据技术服务

2017-05-05

数之联在能源领域研究探索,包括发电和电网企业、石油石化企业,而主要的方向是基于大数据的设备管理和维护,实现相关企业提高投资回报率、提升资源整合和集约化能力、调高设备资产协同管理能力、提高设备安全运行保障能力、提升专业化管理能力、提高决策分析和业务洞察力等业务目标。


设备管理和维护领域的大数据探索,具有较好的技术支持条件和较高的技术难度。所维护和管理的目标设备往往是大型生产性经济设备如核电一回路设备、风力发电机、钻井设备、输配电设备等等,所在单位往往已经在建或在探索物联网系统和云计算环境的构建,在逐步推进海量数据的采集、清洗、分析、反馈,以期业务的优化和效率的提升。在工业数据特点上,一般具有海量(极高且各异的采样频率)、异构(运行(温度、压力、震动、声音、光线等多种数据)、检测、维护、费用、备件等多类别)、高维度(工艺维度、环境维度、时间维度、装备维度等)等多种特征,使得尽管能够有产生巨大经济价值的前景,却难以在技术上予以较好的实现。


数之联基于自身的技术优势,目前在工业领域设备管理和维护方面进行了大量的实践,已能够为设备使用方或设备生产方提供专业的大数据技术服务。


数之联与某研究院进行深度合作,由数之联提供大数据技术支持,结合某研究院已有的技术积累和专家经验,针对核电一回路的松脱部件和震动事件,在每个核电机组,利用多个高频采样的传感器获取到的海量数据,通过机器学习算法进行分析、挖掘,实现特征的高效和准确提取,松脱和异常震动现象的自动化发现和告警。


通过数之联提供的大数据技术方案,以自动化的辅助手段,极大提升了传统部件松脱部件和震动事件检测方法的检测效率,提升了专家价值。该部件脱落的发生极可能导致上亿的经济损失,因此这一系统的大面积推广能够为国家创造极大的经济价值。


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