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美林?jǐn)?shù)據(jù)
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美林?jǐn)?shù)據(jù)技術(shù)股份有限公司(簡稱:美林?jǐn)?shù)據(jù),NEEQ:831546)是國內(nèi)知名的數(shù)據(jù)治理和數(shù)據(jù)分析服務(wù)提供商。

雙管齊下,“大數(shù)據(jù)+AI”讓設(shè)備運(yùn)行更健康

2020-03-19 11:30:55
湖北武漢火神山醫(yī)院亮了,湖北武漢雷神山醫(yī)院通電了,浙江溫州甌江口醫(yī)院實(shí)現(xiàn)雙電源供電……,近日來,全國各地新型冠狀病毒肺炎患者定點(diǎn)收治醫(yī)院相繼被點(diǎn)亮,為我國新冠肺炎、遏制疫情蔓延再添助力。在被一次次的“電力拓荒”震撼的同時(shí),小編會忍不住地問:在這個(gè)特殊的節(jié)點(diǎn),一方面是娛樂業(yè)、零售、餐飲等行業(yè)的停工,另一方面是醫(yī)院、工廠等“連軸轉(zhuǎn)”,供電方該如何該如何保證相關(guān)電力設(shè)備的良好運(yùn)行,保障電力均衡供應(yīng)?

雷神山

隨著電力系統(tǒng)信息化程度的不斷提升和電力市場化的深度推進(jìn),電網(wǎng)運(yùn)營模式中智能化訴求日趨明顯。配用電領(lǐng)域無疑是大數(shù)據(jù)和人工智能應(yīng)用研究的重要土壤 。因此也產(chǎn)生了大量基于大數(shù)據(jù)和人工智能的業(yè)務(wù)場景和實(shí)踐。今天在直播課程中,我們的數(shù)據(jù)專家和大家分享的就是“基于設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的重過載精準(zhǔn)預(yù)測“案例應(yīng)用。

01、項(xiàng)目背景
供電企業(yè)原有配變設(shè)備所承受的負(fù)荷日益增高,給電網(wǎng)運(yùn)行安全造成重大的安全隱患。特別在夏季、節(jié)假日等用電高峰時(shí)段,存在重過載變壓器燒壞及配電變壓器容量不足導(dǎo)致不能正常供電的情況,影響供電可靠性且造成客戶投訴,同時(shí)也會造成直接的經(jīng)濟(jì)損失。
另外,設(shè)備長時(shí)間處于重過載狀態(tài)會加速元器件老化,降低設(shè)備使用壽命,給電網(wǎng)帶來故障隱患和運(yùn)行風(fēng)險(xiǎn),同時(shí)也影響公司經(jīng)濟(jì)效益。

02、問題與挑戰(zhàn)
1)、隨著生產(chǎn)、生活用電負(fù)荷在不斷攀升,使得供電企業(yè)原有的配變設(shè)備所承受的負(fù)荷日趨嚴(yán)重,故障頻發(fā),成為電網(wǎng)安全運(yùn)行的重大隱患。
2)、工作量大:設(shè)備數(shù)量巨大,開展所有設(shè)備巡檢,需要現(xiàn)有檢修人員3個(gè)月的工作量;
3)、檢修效率低:故障頻發(fā),人工檢修 ‘檢修不及時(shí)’或‘檢修過剩’,平均檢修治理成功率20%左右。

03、解決方案
項(xiàng)目簡介
以電力行業(yè)的配電設(shè)備精準(zhǔn)管控為業(yè)務(wù)背景,基于配電設(shè)備歷史的運(yùn)行數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等大數(shù)據(jù)相關(guān)知識,一方面了解設(shè)備精準(zhǔn)管控的業(yè)務(wù)背景和傳統(tǒng)治理方式存在的問題,另一方面掌握通過機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù)如何建立設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能感知模型和設(shè)備重過載預(yù)測模型來實(shí)現(xiàn)設(shè)備精準(zhǔn)管控和治理的目的,從而全方位的掌握設(shè)備運(yùn)行狀態(tài),優(yōu)化設(shè)備檢修維護(hù)策略,提升配電網(wǎng)的供電可靠率,降低設(shè)備檢修維護(hù)成本,保障電網(wǎng)經(jīng)濟(jì)運(yùn)行。

分析思路
數(shù)據(jù)分析思路

分析方案
分析場景1:運(yùn)行狀態(tài)智能感知

通過綜合評價(jià)算法分析完成設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)智能感知,基于設(shè)備投運(yùn)年限、歷史運(yùn)行數(shù)據(jù)等對設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行評價(jià),并將其結(jié)果映射至0-100,劃分為優(yōu)、良、劣、差四級。不同狀態(tài)之間特征差異明顯,相同評價(jià)組內(nèi)的設(shè)備具有相同特性,因此針對運(yùn)行狀態(tài)差的設(shè)備進(jìn)行著重監(jiān)測,設(shè)備健康度評價(jià)結(jié)果作為重過載預(yù)測的特征之一。

  •     基于設(shè)備廠家、生產(chǎn)日期、生產(chǎn)批次、投運(yùn)日期、額定容量等設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),包括設(shè)備的輕空載、重過載等,然后利用層次分析法算法進(jìn)行建模。
  •     構(gòu)建設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)感知模型,對設(shè)備的健康度進(jìn)行打分。建模流程主要包含5個(gè)步驟:數(shù)據(jù)讀取、數(shù)據(jù)處理、算法選擇、數(shù)據(jù)輸出、執(zhí)行流程。
TempoAI
  •     把分析結(jié)果進(jìn)行可視化展示。
數(shù)據(jù)挖掘
    
分析場景2:重過載精準(zhǔn)預(yù)測
基于分類集成算法,實(shí)現(xiàn)重過載配變鑒別。基于設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)評價(jià)結(jié)果、設(shè)備投運(yùn)年限、設(shè)備半年內(nèi)重過載情況、設(shè)備歷史同期運(yùn)行情況等,構(gòu)建設(shè)備重過載精準(zhǔn)預(yù)測模型?;谠撃P?,可以預(yù)測出哪些配變下個(gè)月的哪一天會發(fā)生重過載,為檢修部門提供精準(zhǔn)維護(hù)配變名單,精準(zhǔn)開展治理,提升檢修效率,降低檢修成本。

  • 將設(shè)備基本信息(如投運(yùn)年限、出廠年限等)、運(yùn)行信息(如去年同期運(yùn)行數(shù)據(jù)、近幾月運(yùn)行數(shù)據(jù)),設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)感知結(jié)果等作為影響因素。
  • 通過梯度提升決策樹分類算法對訓(xùn)練集進(jìn)行建模,尋找影響因素和是否為重過載設(shè)備之間的數(shù)學(xué)模型,然后通過測試集來驗(yàn)證該數(shù)學(xué)模型的準(zhǔn)確率。
TempoAI
  • 從ROC曲線曲線拐點(diǎn)接近左上角,K-S曲線80.89%,可直觀看出分類效果較好。
ROC曲線
  • 基于訓(xùn)練好的大數(shù)據(jù)分析模型,對所有配變運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分類預(yù)測,將結(jié)果輸出,對其利用Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺進(jìn)行可視化展示。
Tempo大數(shù)據(jù)分析平臺

04、項(xiàng)目成果
(1)檢修工作更加規(guī)范:基于設(shè)備狀態(tài)評價(jià)和重過載預(yù)測結(jié)果,制定合理的檢修計(jì)劃,避免了檢修過剩及檢修不及時(shí)等情況,使得檢修計(jì)劃更加合理。
(2)一致性:實(shí)際業(yè)務(wù)驗(yàn)證效果同模型評價(jià)結(jié)果整體保持基本一致,符合模型預(yù)期的目標(biāo)。
(3)服務(wù)質(zhì)量提升:通過合理的安排設(shè)備檢修工作,避免了檢修不及時(shí)等情況,替代人工經(jīng)驗(yàn)最大負(fù)荷預(yù)測的傳統(tǒng)方式,使‘被動(dòng)搶修’轉(zhuǎn)化為‘主動(dòng)搶修’,提高公司供電水平。

電力保障關(guān)系能源安全,關(guān)乎國計(jì)民生。基于設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的重過載精準(zhǔn)預(yù)測對于及時(shí)發(fā)現(xiàn)電力隱患、優(yōu)化設(shè)備升級改造計(jì)劃具有重要作用。同樣地,隨著工業(yè)4.0時(shí)代的到來,智能工廠的工業(yè)設(shè)備都配上了各種感應(yīng)器,采集其溫度、振動(dòng)、電流、電壓等數(shù)據(jù)顯得輕而易舉,利用大數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)等技術(shù)對這些實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行分析,對于提升組織運(yùn)營水平具有舉足輕重的作用。


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