来源:金风科技2020-08-21
对风电场进行智能诊断,制定预防性方案,变被动维修为主动预警,实现资产发电能力最高、服务成本最低。三是服务驱动力改变。
来源:北极星太阳能光伏网(独家)2020-08-19
科士达136kw/175kw/225kw 1500v大功率组串式光伏逆变器科士达新一代175kw/225kw 1500v大功率组串式光伏发电解决方案,通过故障建模和大数据对比,对电站进行iv扫描、智能诊断
来源:江苏智慧水务研究院2020-08-14
帮我们降本增效……江苏智慧水务研究院专注于传统水务行业的转型升级,通过科技化手段提升水务管理的智慧化,形成跨行业、跨领域、跨地区的管水大数据组织、分析、存储、共享、自我学习技术,打造集智能感知、智能仿真、智能诊断
来源:华为智能光伏2020-08-09
cgc鉴衡与华为联合发布《光伏组串iv扫描与智能诊断技术白皮书》并向华为颁发首张iv最高等级证书《光伏组串iv扫描与智能诊断技术白皮书》总结了新一代智能iv诊断技术对于电站智能化运维的行业贡献,并就ai
来源:中国电建华东院2020-08-04
风电机组故障诊断系统,基于数据挖掘技术,实现风电机组智能诊断及处理指导。安全管控支持人员落水预警、危险区违规进入告警等功能,运用电子围栏技术,及时识别外部船只。
来源:北极星太阳能光伏网2020-08-03
8月9日14:30-15:00 华为与权威第三方联合发布afci白皮书及颁发afci等级证书;颁发iv智能诊断白皮书及等级证书。
1500vdc/3125kw集中式户外机逆变器最大24路输入,1.8倍高容配比,i-v扫描及智能诊断,精准定位故障,智能在线升级功能。
来源:固德威2020-07-30
同时,ht系列逆变器还将全新升级i/v曲线扫描功能,利用逆变器扫描光伏组串得到输出电压和输出电流的关系曲线,对电站进行智能诊断,识别组串中存在的组件故障“隐患”,让后期运维更加智能高效,尽可能减少发电损失
来源:红网2020-07-28
在资兴成立了湖南虹基小水电发展有限公司,第一期投入500万元开发小水电站大数据管理平台,以“智能化改造+平台集控托管”的运维模式,实现了站内设备自动开停机、智能调功、机组运行及生态流量的实时监测及记录、智能诊断
来源:北极星电力网2020-07-27
泛能网平台帮助企业统筹管理电、蒸汽、压缩空气等多种能源,通过对能源设施设备的智能诊断、智慧运维、远程控制、电力运维等,优化能耗较高的辅助生产系统运行情况,监测分析能源设备和系统运行状态并辅助优化,助力制酒企业实现安全运行和节能提效
详情点击核动力院故障远程智能诊断平台工程化应用实现新突破近日,中国核动力研究设计院与福建福清核电有限公司成功签订主泵振动状态实时诊断系统合同,这是核动力院主泵状态实时诊断系统在核电领域的首个订单。
来源:中国核动力研究设计院2020-07-24
主泵振动状态实时诊断系统与现有核电站松脱部件监测系统、堆内构件振动监测系统共同组成了核电站一回路关键设备状态实时智能诊断系统(kds),它是核电站故障远程智能诊断平台(prid)在主泵诊断方向的拓展,也是
来源:中国核动力研究设计院2020-07-13
prid可以实现群堆状态下的反应堆关键设备智能诊断的可视化展示,支持远程诊断,对于关键设备诊断分析的质量和效率具有显著提高作用。 此外,人工智能在人因工程上表现可圈可点。...在核电关键设备故障诊断与预测方面,中国核动力研究设计院研发的反应堆远程智能诊断平台prid,使用自主开发的智能诊断分析算法,对关键设备准确、及时开展智能诊断分析,提出运维策略,开创了信息化、一体化、智能化的核电关键设备运维新模式
来源:今日减速机2020-07-07
国内外学者、用户和第三方监测公司使用的状态监测和诊断方法,缺乏互相支撑和统一标准,需要三方协同推进,促进多种监测技术和故障分析理论的集成融合,实现智能诊断和主动运维。
来源:北极星电力网2020-07-06
与传统的常态化检修不同,它是在深入分析设备机理的同时,利用先进测量、人工智能等技术,将电厂中无处不在的感知系统,与先进的数据融合方法、大数据分析模型相结合,融入到电厂的检修业务中,最终实现从智能监测、智能分析、智能诊断到智能策划
来源:华锐风电2020-06-30
在实践应用方面,华锐风电旗下锐电科技公司已开发出包括风电场智能管理系统、风电机组智能诊断与安全保护系统等多项产品,实现了在运风机和风电场的智能化、高效化、数字化和移动化。
来源:《风能》2020-06-17
,第三方产品制造方通过与整机设计方、开发商共同合作,将消防侧的监测信息,如温度、烟雾等信号检测集成到风电机组的scada监控系统中,能够主动检测分析并控制灭火控制器,再结合视频监控系统,做到火情信号的智能诊断
来源:北极星电力网2020-06-15
来源:中国华能2020-06-11
2电池(组)智能诊断与故障预测技术【原理】运用机器学习技术对电站的历史数据进行深度挖掘,并结合实时测试数据进行预测,提前发现异常的苗头并将其消灭在萌芽之中。