智能预警

智洋自主研发的ZHY963智慧融合可视化终端是一款视频图像融合产品。该设备具备实时视频分析功能，能够有效解决图像监拍设备和无人机巡检中存在的监拍间隔空挡问题。设备前端识别隐患后，主动上传图片和录像，实现隐患智能预警和视频录像取证。用户可以随时调阅7天录像文件（支持按需扩展），辅助分析事故原因并查找隐患证据。

应用于高压作业大型机械设备上的一种近电智能预警装置

国网安徽电力目前已形成500千伏为骨干网架的电网结构，110千伏及以上架空输电线路达1955条，长度达39632公里；同时过境特高压和跨区线路14条，长度达3813公里；形成了5大国网公司级重点输电通道，线路遍布皖北平原、皖南大别山区等区段；线路肩负西南水电、内蒙风电、新疆煤电等外送，是确保“电从空中来”的能源替代的战略贯彻落实的重要支撑。 随着电网规模快速增长，传统的人工模式和直升机无人机协同的“三位一体”巡检模式，已难以满足大电网运维的需要。主要体现在人工巡视存在视野盲区、认知误区，“三位一体”的立体化巡检无法实现通道环境的全方位、立体化展示和隐患智能管控，同时巡检的二维数据无法形成三维立体感知。 为解快上述问题，国网安徽电力提出」智能巡检的理念，研制丁基于激光点云技术的直升机无人机智能巡检平台，融合机载激光扫描、多光谱、全景摄影、倾斜摄影以及图像智能分析等技术，提高了激光扫描数据分析的时效性，实现丁输电通道三维建模、线路实时工况分析、树种的智能识别和树患的自动告警、外部隐患的智能识别和智能预警，显著提升了大电网运维管控水平。

安徽相品智能科技有限公司坐落于淮北市相山经济开发区，由安徽申能建设工程有限公司、中科院合肥物质科学研究院、中信重工机器人研究院共同组建成立，专门研究制造各类特种机器人的高新技术企业。

本项目属于电气工程学科领域。电力系统是国家关键基础设施，其安全稳定运行不仅影响国民经济，而且直接关系国家安全。近年来，国内外先后发生了伊朗核电站、乌克兰电网、委内瑞拉电网遭受网络攻击导致大停电等多起电网安全事件。但是电力系统的高实时、高可靠、高业务连续性要求，使得现有信息安全监测技术难以适应我国大型互联电网安全的防护要求。 本项目在国家电网公司项目支持下，历经多年“产学研”联合攻关，攻克了电力系统网络安全实时监测与智能预警技术，自主研制了大规模企业级电力网络安全监测预警系列化装备，将我国电网网络安全防护提升为实时监测-事前预警防御水平，对保障电力系统的安全运行以及国家安全起到了重大作用. 项目获发明专利授权16项、软件著作权12项，发表SCI/EI论文32篇，出版专著1部，制定国家、企业标准5项，项目整体技术被院士专家鉴定为国际领先水平。项目开发了一系列自主可控的具有行业特点的监测工具和防护产品，项目成果通过国家公安部、国家软件测评中心等国家权威机构检测认证，已在湖南、江苏、浙江、天津、福建等省级电网推广应用，部分成果推广应用至能源、金融、石化、交通等16个行业193家单位.

本项目属于电气工程学科，涉及高电压工程、输电工程等专业，历时8年，产学研用协同攻关完成。传统的输电线路运维巡检手段单一、巡检效率低；缺陷识别智能化程度低；灾害监测、预警较为薄弱。针对上述问题，开展了空地协同集群巡检、缺陷故障智能识别诊断以及自然灾害智能预警分析三方面研究，① 提出了无人机和机器人及线路多参数监测多手段融合巡检技术，构建了包含不同电压等级、巡检任务、地形、巡检内容和巡视周期的输电线路多模式空地全天候协同巡检体系，实现输电线路前端数据全覆盖、多方位、立体化快速采集；② 提出了复杂地理条件下多维度立体输电线路巡检数据自动处理及缺陷故障智能诊断方法，建立了基于空间拓扑分析、视觉识别和数据挖掘的输电线路缺陷故障智能诊断模型，实现了复杂地理条件下输电线路状态评估；③ 提出了输电线路自然灾害演化特性和发展态势智能预警方法，构建了输电线路自然灾害智能预警模型，建立了融合气象数据、监测数据、巡视信息多源融合的输电线路灾害风险预警体系，实现了对复杂地理条件下的线路灾害早期预警和决策支撑。项目共授权专利56项（其中发明专利21项、实用新型专利35项），发表论文62篇，获得软件著作权12项，出版专著3本。项目成果获广泛应用，构建的空地协同巡检体系已全面覆盖贵州全网481条重要线路；自动化智能巡检数据分析技术投入运用以来，节省90%人力成本，有效减少约85%的误判率；防灾决策支撑系统全面排查重要线路427条、杆塔39727基，确定668处，杆塔消缺改造准确率达80%。项目构建了巡检数据获取、巡检数据分析、决策支撑为一体的输电线路智能运维和决策支撑技术体系，有力推动了输电线路智能运维的发展，对保障电网安全、促进经济社会健康发展发挥了重要作用。

本项目构建了电力设备“天空地”自然灾害感知和评价体系，攻克了电力设备状态监测设备低功耗状态下边缘计算、无信号区信号稳定传输、野外输电线路状态监测在线取能、地表滑移卫星SAR监测、地震纵横波分离监测等关键技术，研制了带边缘计算功能覆冰拉力监测装置、无人机高清视频远程传输装置、电容式互感器内部绝缘缺陷在线监测系统、山火“卫星-无人机-视频”联合监测系统，建立了自组网、卫星通信、电力光纤网等多网络融通组网的电力物联感知网络，实现了输电线路覆冰、山火、地质滑移和地震状态监测。攻克了山火路径动态推演、雷电风险杆塔级评估、线路通道树障自动预警、导线覆冰杆塔级增长预报、杆塔地质滑移厘米级风险评估、电网地震快速评估以及输电线路故障自动诊断等技术，并自主研发了电力设备智能运检管控系统，实现对电力设备运行阶段全景高精度状态监测、全过程动态预警、全方位故障和缺陷精确识别。本项目通过构建能源网络的自主智能健康诊断系统和架空输电线路通道状态智能分析和动态预测系统，输电线路状态实时监测、精确预警、风险智能预警，将有效保障我省能源输送通道安全稳定运行，提升供电可靠性。项目成果的应用，使全川输电线路安全运行水平大幅提升，保障了可靠供电，从而最终实现“坚强智能电网”的建设，不仅为水电、光能、风能等清洁能源可靠送出提供了保障，也为东部发达省份安全、可靠供电和提供了支撑，具有深远的社会效益。

近年来，我国发电厂基本上实现了数字化。数字化电厂通过对电厂各类信息的数字化处理，借助于网络技术实现准确且可靠的信息交换和实时共享，将关于设备的海量数据存储起来，为机组的运行和维护提供科学指导和决策。其建设的最终目标绝不仅仅是一个信息化、数字化平台，而是对电厂设备和运行状态的优化决策和智能评判。数据不加以整理不能成为信息，信息不加以分析不能成为知识，知识不加以应用不能成为力量。这项工作建立在大量监测数据基础上，但更需要有专业的技术人员能对这些数据进行分析，对技术人员的要求极高。与欧美等先进工业国家相比，我国在发电设备的安全、监控和运行优化决策支持系统方面还存在较大的差距，电厂普遍存在特征提取与分析、诊断与决策功能薄弱的缺陷，设备有用信息被大量堆积，无法充分利用。这已经成为限制发电设备运维水平进一步提升的瓶颈问题。企业迫切需要一种有效的手段对海量信息进行挖掘和分析，以预知设备故障，从而进一步提高设备运维水平。 本项目提出在信息化、数字化电厂基础上，构建机组在线状态监测、预警和故障诊断平台，集工况监视、设备早期预警、设备健康分析、故障诊断及维修咨询为一体，将振动监测数据与负荷、压力等过程参数结合起来，在专家丰富诊断经验和理论知识基础上，建立故障特征提取模型、故障诊断模型，实现对机组状态和振动故障的智能预警、状态评判和综合诊断，指导机组运行和检修，进而减少维护时间，降低故障率。项目成果成功应用于湛江电力有限公司和茂名臻能热电有限公司7台机组，并在600MW、1000MW机组上推广应用，取得了良好的经济和社会效益。本项目研究成果推动了我国发电设备预警、故障诊断技术的发展，为互联网体系下电厂设备信息的大数据挖掘与分析提供了先进平台，对于杜绝发电厂恶性事故、减少一般性事故，全面提高发电厂机组的稳定可靠性和运行优化水平和提升企业经济效益具有重要意义。

电网作为我国关键基础设施，其安全性成为国家安全的重要组成部分。与封闭、孤立的传统电网相比，现代能源互联网面临海量异构终端安全防护难度大、部分电网互联控制业务安全认证机制缺失、定制化/高级持续性攻击智能预警技术手段缺乏等难题。 在国家863计划、天津市自然基金和国家发改委信息安全专项的支持下，依托“产学研用”协同创新模式，本成果攻克了面向能源互联的电网信息安全智能防护关键技术难题，研制了系列国际领先水平的安全防护装备，对提高天津电网安全可控运行起到了重大推进作用。

本项目属于振动预警、故障诊断技术领域，主要面向电力行业旋转机械设备安全运行及治理需求，是中国大唐集团公司重大示范工程项目。本项目是深度灵活调峰条件下火电机组旋转机械设备振动故障治理的重大关键技术，国内外首次提出基于大数据的智能振动预警、故障诊断及监督管理一体化解决方案，并成功实现了大型机组旋转机械设备智能专家系统的整体工程化应用。 主要技术创新内容：构建了汽轮发电机组各个轴瓦的轴振、瓦振健康模型，提出了基于健康数据优选的BP神经网络智能预警方法，实现了汽轮发电机组的振动状态实时监测，解决了大型旋转机械振动早期精确预警的关键难题。应用模糊粗糙集理论和案例推理的研究方法，开发了基于人工智能的故障诊断技术，实现了汽轮机振动故障在线诊断，解决了故障征兆分类、搜索、识别方面在诊断效率及诊断误差概率的关键问题。基于PaaS数据服务平台，开发了集TDM数据、DCS参数、检修资料、专家知识于一体的多维度、一站式、多功能智能监督管理系统，实现了设备启停工况、典型运行工况的智能监督与安全对标。 本项目发表专利9项 论文5篇 软著4项 主编和参编标准3项，该创新成果已在大唐国际托克托发电公司进行了首期示范项目应用，实现了全厂十二台汽轮发电机组的在线监测、振动预警、故障诊断和技术监督管理等关键功能，达到了基于大数据的旋转机械振动管理专家系统一体化解决方案的预期研发目标。直接提高了设备故障诊断及日常监督效率，大幅降低了人员投入率，保障了重大电源点主设备运行安全，经济效益和社会效益显著。基于大数据的旋转机械振动管理专家系统，成功实现了大型机组振动预警、智能诊断及监督管理的一体化解决方案应用，推动了发电企业振动故障诊断和设备安全治理关键技术的进一步突破，有助于电力行业设备管理向智慧化的更高水平发展。