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应用场景

典型案例

产品概述

设备状态检修以现场实时数据、设备可靠性数据、典型故障案例、性能试验等多源数据为基础，通过融合大数据、智能算法、知识图谱、三维可视化等前沿技术构建智慧检修体系，建立不同种类设备、不同工况下设备故障知识库，优化设备维护与检修策略，并从安全性、可靠性和经济性三个维度构建设备健康状态模型，实现设备状态的实时监控、故障的早期预警以及风险预警，以便运行检修人员及时采取预防措施。

系统为设备状态检修提供依据，寻找最优维修模式，能够显著提升电厂的运营效率和设备安全管理水平。

产品特点

设备异常早期预警与诊断

综合采用深度学习算法、基于知识图谱的故障检修辅助决策等技术，当设备出现异常前，提前预警，并精准定位设备故障，根据故障等级从故障知识图谱中调取设备异常处置策略，减少故障劣化检修成本及非计划停机的损失，提升电厂智能化水平。

设备管理的高效合理性

智慧检修系统可准确判断设备故障发生部位并推断设备风险等级以及健康度，从而指导现场有针对性的优化库存备件。

应用场景

燃机电厂

对燃气轮机健康状态进行实时评价，及时发现燃气轮机出现的异常问题，并据此得出合理的运行优化和维护决策

新能源场站

以风电机组变桨、齿轮箱、风电机、偏航、塔筒等大部件为检测对象，对风电机组开展发电性能、运行状态评估和异常识别，提出有针对性的效率提升方向及运行维护方案，降低风机组的运行成本。

火电厂

针对火电厂机炉电机辅机设备，准确评价设备状态、及时找出其故障原因以及科学的维修策略，对提升辅助设备可靠性水平具有重要意义

典型案例

大唐国际新余电厂

大唐株洲电