圖為技術(shù)人員確定傳感器安裝測點(diǎn)
“云霧邊端”即云計(jì)算、霧計(jì)算、邊緣計(jì)算,以及物聯(lián)網(wǎng)設(shè)備終端。在普通的云計(jì)算模型下,數(shù)據(jù)處理會(huì)有延時(shí)性,數(shù)據(jù)傳輸也會(huì)受到網(wǎng)絡(luò)帶寬的局限,而在此基礎(chǔ)上利用邊緣計(jì)算、霧計(jì)算,處理過程則可以在本地邊緣計(jì)算層完成,進(jìn)而極大的提升處理效率,減輕云端負(fù)荷,使網(wǎng)絡(luò)延時(shí)變得不再成為問題,能夠更及時(shí)地做出最優(yōu)決策。通過全場景AI技術(shù),可以將深度學(xué)習(xí)技術(shù)快速應(yīng)用在不同場景下的硬件設(shè)備上,從而實(shí)現(xiàn)“端”“邊”“霧”“云”各層級硬件設(shè)備的快速部署、高效運(yùn)行、端云協(xié)同,實(shí)現(xiàn)各層級硬件設(shè)備在風(fēng)電機(jī)組在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中的有機(jī)統(tǒng)一。
該項(xiàng)目在“端”側(cè),規(guī)劃了多種傳感器,以保證對風(fēng)電機(jī)組各類物理量的全面感知;在“邊”側(cè),利用智能數(shù)據(jù)采集器,將數(shù)據(jù)采集與邊緣計(jì)算集于一體,對多物理量進(jìn)行采集,實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的本地化處理,大大減輕了網(wǎng)絡(luò)負(fù)載以及云、霧端服務(wù)器的計(jì)算壓力;在“霧”端,利用風(fēng)電場服務(wù)器對機(jī)組進(jìn)行7*24小時(shí)的全天候監(jiān)測,實(shí)現(xiàn)機(jī)組健康狀態(tài)預(yù)警功能;在“云”端,通過部署在服務(wù)器集群的各類分析診斷工具及機(jī)器學(xué)習(xí)智能算法,進(jìn)行機(jī)組故障精密診斷工作,使得機(jī)組健康狀態(tài)的實(shí)時(shí)智能看護(hù)成為可能。
以“云霧邊端”一體化融合技術(shù)為基礎(chǔ)打造的風(fēng)電機(jī)組,在線狀態(tài)監(jiān)測全場景AI技術(shù)框架,充分利用和挖掘“云霧邊端”各層級設(shè)備的潛力,實(shí)現(xiàn)各層級設(shè)備的優(yōu)勢互補(bǔ)和整合,降低了項(xiàng)目的建設(shè)成本,為數(shù)字化、信息化風(fēng)場的建成,打造強(qiáng)勁引擎。
原標(biāo)題:國家能源集團(tuán)全場景AI技術(shù)賦能智慧風(fēng)電場