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基于TempoAI建設(shè)的中核某下屬公司企業(yè)算法管理平臺

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一、項目背景

中核某企業(yè)為確保核電廠運行狀態(tài)滿足相關(guān)技術(shù)要求，需要對機組運行的20000多個參數(shù)進行實時監(jiān)測，但是面對海量數(shù)據(jù)時，單靠人力檢測極難準(zhǔn)確識別其中存在的尚未有明顯可視特征的異常信息，易導(dǎo)致漏判；另外面對數(shù)量龐大的監(jiān)測參數(shù)時，即使存在明顯可視阿德異常信息，也容易發(fā)生人因失誤，而未能及時予以識別；并且，在監(jiān)測出機組的異常狀態(tài)信息后，需盡早評估相關(guān)異常可能對機組安全性和經(jīng)濟型的影響，并依據(jù)影響情況擬定運行策略。然而，由于核電廠的系統(tǒng)規(guī)模龐大，運行工況復(fù)雜，運行狀態(tài)參數(shù)眾多，使得人的知識、經(jīng)驗和可靠性，難以滿足機組對于異常發(fā)展趨勢的準(zhǔn)確性和實時性要求。

二、問題與挑戰(zhàn)

1.如何在海量數(shù)據(jù)下，擺脫依靠人力檢測異常信息的方式
2.如何通過感知識別、建模分析和決策優(yōu)化，對機組健康狀態(tài)進行實時評估和預(yù)測，實現(xiàn)控制執(zhí)行優(yōu)化閉環(huán)和健康管理優(yōu)化閉環(huán)

三、解決方案

針對企業(yè)目前存在的難題，優(yōu)化核電廠的異常監(jiān)測方法，實現(xiàn)全功率內(nèi)的系統(tǒng)級狀態(tài)估計、異常檢測、健康評估、故障診斷和故障預(yù)測等功能。基于TempoAI大數(shù)據(jù)分析平臺，建立了人工智能算法庫，算法模型類型包括：數(shù)據(jù)處理、狀態(tài)估計、異常檢測、健康評估、故障診斷和故障預(yù)測算法模型共計超過100個相關(guān)算子。
通過感知識別、建模分析和決策優(yōu)化，對機組健康狀態(tài)進行實時評估和預(yù)測，實現(xiàn)控制執(zhí)行優(yōu)化閉環(huán)和健康管理優(yōu)化閉環(huán)。

四、項目兩點

利用TempoAI進行挖掘模型的構(gòu)建，以及將所有模型在模型庫中統(tǒng)一管理與應(yīng)用，沉淀企業(yè)知識，算法成果復(fù)用。

五、項目價值

結(jié)合核電廠的技術(shù)要求，通過挖掘建模來解決人工檢測工作量大以及漏判誤判的問題，除此之外，將內(nèi)部已有歷史算法成果集成到平臺，統(tǒng)一管理及維護，進行算法成果沉淀，形成內(nèi)容資產(chǎn)，也可以共享知識成果，在平臺形成封裝好的算法，業(yè)務(wù)人員可查看并直接拖拽使用，資源復(fù)用，提升分析效率，避免內(nèi)部知識資源浪費，為企業(yè)將本增效！

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