来源:中国能源观察2025-10-11
、数字电网服务平台、业务应用服务平台、共享价值创造平台运行,开发新型电力系统全要素协同规划、主配微多层级协同调控、多层次多品种电力市场协同运行等6类32项核心场景应用,打造光伏出力精准预测、供电可靠性智能诊断
来源:浙电e家2025-09-29
正是这些聪明的“神经末梢”,实现了配电网的自主检测和智能诊断,成为杭州全域供电可靠性达到99.99886%这一世界前沿水平的有力支撑。
来源:北京市科学技术委员会2025-09-29
二、变电站巡检具身智能机器人关键技术研发与示范应用(一)需求目标针对变电站设备巡检体系效率低、人工替代水平弱、复杂场景适应性差等问题,通过研究变电站环境多维感知、设备带电检测与智能诊断、多任务自主控制等关键技术
来源:天宽科技2025-09-29
技术路径执行层:部署四足与轨道巡检机器人,配备多类传感器和高清摄像头,针对室内外不同场景开展全自动巡检,实时采集设备外观、表计、温度等多维数据,并通过ai算法实现故障识别与智能诊断。
来源:中国电力企业管理2025-09-29
打造智能感知、智能诊断、智能控制、智慧运行的“四智电厂”将是新一代火电发展的主导方向,以“云大物移智边”等为代表的数智化正在成为火电高质量发展的“新引擎”,以数字化为载体驱动火电结构性变革、推动煤电低碳绿色转型
来源:中国华能2025-09-25
这个“智慧大脑”依托大数据与人工智能,可实时分析变电站设备温度、压力、油位及光伏组件热斑等138项运行参数,并通过智能诊断预警系统比对历史故障模型,实现机组故障信息的精准捕捉与高效预警,华能在疆风电、光伏可利用率分别提升至
来源:国家电网2025-09-24
应用新技术后,该公司仅用1天就完成了11台油浸式柱上变压器的声纹数据采集与智能诊断。
来源:ABB电气2025-09-23
mns® 3.0 digital产品图mns 3.0 digital数字化低压开关柜传承了mns系统一贯出色的质量标准和制作工艺,深度融合物联网、人工智能、智能传感等先进技术,实现对配电系统的全面监测、智能诊断与预测性维护
来源:宁德市工业和信息化局2025-09-23
海洋产业方向,比如海上养殖智能监测与环境预警、鱼类疾病智能诊断、渔获物智能分拣与品质评估;港口货物智能调度与管理、海洋环境数据智能分析与预测等。6.
来源:正泰新能源2025-09-16
在运营层面,应加强专业人才培养,借助ai与智能诊断技术实现发电预测、设备监测与市场策略优化,全面提升在中长期与现货市场中的竞争力。
来源:林洋能源2025-09-13
其提出的“人工智能+电网”“人工智能+能源新业态”“人工智能+新能源”三大方向,直指能源系统转型的核心环节:通过ai技术实现电力供需预测、电网智能诊断、虚拟电厂调控、新能源功率预测等场景的智能化升级,构建
来源:北极星太阳能光伏网2025-09-11
应用智慧风电系统后,主要是依靠“多维度智能诊断”,实现安全主动防控。基于自研的故障识别算法,用物联网传感器,采集设备声纹、温度、位移等数据,精准定位齿轮箱、轴承隐患,结合运行数据诊断预警。
来源:南网储能2025-09-10
创新4 建立智能诊断与电站协同控制体系,提升设备运行的可靠性构建了多模态故障诊断模型,实现了设备健康状态在线诊断,支持自适应启停与预测性维保决策,保证了设备的全寿命周期安全稳定运行。
来源:北京国际风能大会暨展览会CWP2025-09-10
系统采用“云–边–端”架构,“端”侧在叶片内腔部署工业级声纹传感器和防雷装置,实时稳定地采集叶片运行声纹数据,“边”侧在轮毂内部署边缘计算终端,完成声纹算法推理,智能诊断并上报状态,“云”侧基于风机叶片在线监测平台
来源:北极星太阳能光伏网2025-09-10
该系统技术架构完全由中南院自主研发,能灵活适配不同品牌设备,目前已兼容主流厂商;系统涵盖实时监测、智能诊断、无人巡检、运维排程、安全防控、数据报表等核心模块,实现了提前感知和主动运维,并能精准适配渔光互补
来源:云神和新能源2025-09-09
智慧管理: “三级运维管理体系”和智慧云平台,实现电站全域感知、智能诊断和远程调度。砥砺前行:荣誉既是肯定,更是动力双奖殊荣,熠熠生辉。
来源:晶澳智慧能源2025-09-09
电站建成并网后,由公司专业团队进行高效运维,依托智能监控平台、无人机巡检和大数据分析等技术手段,实现电站运行状态的实时监测与智能诊断,有效提升发电效率与设备可靠性。
来源:南方电网报2025-09-08
传感器、自主导航算法、高清可见光相机、红外热成像仪、3d导航雷达……这些智慧元素构筑起机器狗的“五脏六腑”,使其能快速完成红外测温、表计识别、异响检测等任务,并实时回传巡检数据,帮助保电人员进行ai智能诊断
来源:国家能源局2025-09-08
利用各阶段的构筑物、系统及设备/部件的数据,建立数据驱动的核电厂模型,推动核电人工智能小模型及专业大模型研发,推进人工智能技术在核电系统智能监测、预警、诊断和预测中的应用,提升机组性能智能诊断和优化能力