2024新能源场站预警平台及AI大模型应用.docx

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新能源无人值守预警平台及AI大模型应用

技术方案

2023年9月18日

目录

TOC\o1-3\h\u一．项目背景 4

二．监测预警平台 5

1.平台特点 5

1.1.一体化管控 5

1.2.云边端多级协同 6

1.3.AI与知识双轮驱动 6

1.4.智能设备标准化接入 6

2.智能化底座 6

2.1.AI中台 6

2.2.知识中台 16

2.3.行业大语言模型 17

3.平台功能 17

3.1.安全生产监测预警 17

3.2.巡检管理 41

3.3.专家知识库与大模型应用 44

3.4.风机设备智能诊断 48

3.5.大屏展示 49

3.6.硬件要求 52

4.项目预算 53

一．项目背景

双碳背景下，新能源装机容量正在迅速增加，对于新能源场站的管理能力也提出了更高要求。

目前，风电行业在数字化、标准化化风场建设方面取得不少的成就。基于数字化转型的智慧风电研究已引起国内外广泛关注，如美国国家可再生能源实验室的SMART战略，GE公司的数字化风电场。他们都在探索大数据、互联网和人工智能技术如何为风电场赋能，挖掘风电场的运行规律和最佳运营模式，实现降本增效。

当前风场的主流风机发电控制和升压站电气设备的智能化水平已很高，安全生产法规和制度也十分完善，但由于设备分散、作业区域广、人员配置少、危险点多等因素，安全生产过程中人的行为、设备的状态缺乏有效安全管控手段，事故隐患和生产效率成为制约其保持可持续发展和经济效益的不稳定因素。

本方案从设备管理与安全管理的角度出发，应用物联网、互联网+、大数据、视频智能分析等技术，建设智慧型无人值守监测预警管控平台，提升企业的生产管控能力，使生产和管理更高效、更安全、更环保、更智能。

二．监测预警平台

平台架构

平台特点

一体化管控

统一应用管理中心：支持应用统一用户登录、管理、运行监测；支持第三方应用纳管；无缝支持智能智能巡检应用平台下发算法/应用运行。

全要素数据汇聚：统一接入SCADA、视频监控、智能检测等风机生产数据、发电时序数据以及行为类数据；支持结构化数据、对象存储、时序数据库等多样化的数据存储能力，并整合为业务层的告警数据管理、文件管理、业务数据管理三大功能；可支持业务系统快速追溯历史数据、有哪些信誉好的足球投注网站查询、数据聚合统计分析、时序数据分析等功能。

统一设备管控：具备设备管理、设备监控、设备智能化调度三大功能模块，支持多种设备界面化一站式对端设备、边缘设备、智能设备进行管理；支持对接入的摄像头、传感器、巡检无人机、单兵设备等进行统一监测、调度等管理；支持对灵活的智能化关联配置；支持云边端协调能力。

云边端多级协同

基于云边端一体化模式，采用多级联网架构，实现区域公司与场站直接的数据贯通、AI能力复用、应用复用与数据回流，打通数据孤岛，降低复用成本，避免重复建设。

AI与知识双轮驱动

基于AI中台与知识中台，打造区域公司统一AI开发与应用能力，通过复用机制降低未来AI模型的开发成本；实现知识管理与应用能力，结合行业大语言模型，实现行业知识的问答、检索、推荐，辅助完成数据分析、故障诊断、运维操作指导。

智能设备标准化接入

智能设备标准化接入主要是实现对智能装备的标准化和规范化，按照软硬分离的原则，将不同类型，不同方式的智能设备进行标准化接入，解决设备孤岛现象，其核心需求是能够对场站的所有智能设备进行统一化管理。

智能化底座

AI中台

当前，AI已成为智慧风电建设的最重要基础能力之一，基于AI图像识别的安全管理、基于AI的设备故障分析、机组运行优化以及功率预测等场景正成为无人值守场站的基础。

AI中台面向管理层、应用层及研发人员，分别提供了相应的AI能力管理平台、应用平台、研发平台，一站式服务于企业AI建设全过程，统筹规划企业AI布局，自顶向下构建AI能力体系，自下而上进行AI需求场景探索。深入业务场景的同时避免重复建设，提升AI能力建设效率，降低AI建设成本，迅速扩大AI应用场景，运用AI能力解决业务场景中的痛点问题。

基础管控模块

A.底层架构基于主流、成熟、开放的技术实现，具备开放性、标准性、灵活性、稳定性及易扩展性；

B.用户管理功能

(a)支持通过组织-项目两级，达到项目间权限隔离、同组织或跨组织人员项目协作的目的。

(b)支持多租户分级设置：系统管理员，组织管理员，普通用户。

(c)支持对单位内部的不同职能角色的管理，用于平台的身份管理和访问控制，通过对不同工作人员授予不同权限，解决用户的集中授权与管理、资源分享与多用户协同工作等问题。

C.资源管理功能

(a)支持资