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    1. “風光無限·數創未來”

      創一流技術,造無限動力,助力新能源企業數字化轉型

      P

      發電

      POWER GENERATION INDUSTRY

      行業應用

      典型案例

      燃煤機組供電煤耗分析與優化

      供電煤耗分析是根據國電東勝熱電公司節能降耗的實際需求和開展智慧電廠應用實踐的迫切要求,而開展的燃煤機組大數據深度挖掘探索。通過采用機器學習算法分析外部因素和機、爐、電等運行參數對供電煤耗的影響,掌握供電煤耗變化規律,為機組運行人員提供優化運行參考值,從而提升企業經營效益。

      價值:

      梳理并關聯4大類、16小類共計100項機組運行指標的海量歷史數據

      綜合節約煤耗大約0.48g/kwh

      為制定節能措施指明方向

      適用場景:

      大數據分析 人工智能 供電煤耗分析
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      龍源風電機組性能智能診斷預警平臺

      以集團現有大數據環境為基礎,以接入的SCADA數據作為輸入,構建基于大數據分析、算法開發、預警模型、可視化監測展示、預警模型評價管理的風電機組預警運行、審核、調度平臺,實現了風電機組狀態信息監測、風電機組設備故障預警,大大降低設備故障發生概率,減少運維成本,提升公司整體運營收益。

      價值:

      維修費可由每臺20-50萬減少到15-35萬,減少30%的維修費用;

      電量損失可由每臺20-30萬減為5-7萬,電量損失減少75%以上,顯著提高風電場的經濟效益;

      適用場景:

      故障預警 大數據分析 數字化轉型
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      新能源設備故障預警平臺

      設備健康狀態預警項目以數據采集系統、CMS數據及離線數據作為輸入,構建基于大數據分析、模型開發,狀態預警、監測展示于一體的設備健康狀態預警大數據平臺,實現了與已有生產運維管理系統預警成果的共享和發布,降低設備故障發生概率,減少運維成本,提升公司整體運營收益。

      價值:

      • 5059萬元
        預估經濟效益
      • 177
        避免安全事故
      • 69.38%
        預警準確率

      適用場景:

      智能運維 設備故障預警 數字化轉型
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