Combler les lacunes de l'industrie : le premier modèle d'IA de courbe de puissance d'éolienne de Chine est officiellement lancé

Selon le compte public officiel de National Energy Voice, Longyuan Electric Power Engineering Technology Company a récemment lancé le premier modèle d'IA de reconnaissance d'image de courbe de puissance d'éolienne nationale. Les responsables ont déclaré que le lancement de ce modèle a permis l'automatisation et l'intelligence de l'analyse et du dépistage des caractéristiques des courbes de puissance des éoliennes, comblant ainsi une lacune dans l'industrie

Le contenu qui doit être réécrit est : ▲ Source de l'image Compte public officiel de National Energy Voice

Après enquête, nous avons appris que la courbe de puissance d'une éolienne est un indicateur important pour évaluer la capacité de production d'électricité et les performances de l'unité. Des courbes de puissance anormales entraînent non seulement une perte de puissance, mais réduisent également l'efficacité de la production d'énergie de l'appareil et raccourcissent le cycle de fonctionnement des composants. À l'heure actuelle, les méthodes conventionnelles de dépistage des courbes de puissance reposent sur l'expérience personnelle de professionnels, sont inefficaces et ont une précision inégale

Selon les rapports, Longyuan Electric Power Engineering Technology Company a collecté et annoté des dizaines de milliers d'images d'anomalies typiques de la courbe de puissance et a utilisé des modèles de reconnaissance d'images traditionnels pour former indépendamment des modèles d'IA. En optimisant continuellement l'algorithme du modèle et en ajustant les fonctions d'optimisation du premier et du deuxième ordre, nous avons réussi à identifier 8 problèmes typiques dans les courbes de puissance de différents types d'éoliennes

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De plus, l'entreprise applique également le modèle à d'autres cartes de contrôle d'éoliennes, en établissant des modèles associés et en itérant continuellement. Après vérification expérimentale de trois mois de données d'exploitation de la station, le modèle a détecté 1 860 unités anormales parmi près de 14 000 unités d'éoliennes, avec un taux de précision de plus de 80 % et une augmentation de l'efficacité du travail de plus de 3 fois

Selon le communiqué officiel, cette technologie a permis pour la première fois d'appliquer la technologie de reconnaissance d'image dans le domaine de l'analyse de la courbe de puissance des éoliennes. Il peut afficher automatiquement les résultats de l'analyse, améliorer la vitesse de localisation et l'efficacité de l'analyse des défauts des unités à problèmes, et fournir un soutien solide pour améliorer les performances de production d'énergie des équipements et promouvoir le fonctionnement et la maintenance intelligents des stations

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