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[方案] 西安交大AI智能电厂应用方案

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发表于 2019-9-7 11:51:13 |只看该作者 |倒序浏览
西安交大智慧电厂解决方案
背景
智慧能源园区是目前电力发展的重要方向。而安全生产则一直是发电、配电的命门。
人员方面,在电厂内,工作人员是否按照企业安全生产的要求去执行往往难以管控;对于大型企业,几百甚至几千人同时在厂区进行生产活动,企业若无法精准掌握人员的实际位置、生产状况等,安全生产很难得到把控。
在安全防范方面,蒸汽泄漏、管道漏油、火灾等危险情况的发生是否能被及时发现和控制,是发电、配电尤为关心的问题。
巡检工作,是发电厂工作中极其重要的一个环节。目前多数发电厂巡检工作仍采用人工巡检、手抄记录、人工比对的方式来完成,这种方式常会发生巡检结果被修改、巡检过程中,漏检、错检的情况。同时,也有巡检结果无电子化管理,数据无法有效分析、巡检点数据无法实时回传和共享等问题存在。这对发电厂的安全管理,存在着非常大的隐患,是急待解决的问题。
人员成本、管理成本等等也是电力行业目前急需面对和解决的难点之一。
本文依据上述电力园区面临的问题,结合当下人工智能的发展,实现了一套完备的智慧电厂安全生产解决方案,具体方案介绍如下:
1.        人员安全管理
人员管理关注的方向有:人员定位、到岗时间、安全生产标准的实施情况等。针对以上几个方向,从员工的人脸识别比对,考勤统计、安全帽佩戴情况、工装着装情况、及现场实施时安全带佩戴情况几个方向进行人员安全的管控。
1.1.        人脸识别、考勤统计
通过在厂区、及工作区出入口设置人脸比对相机。统计每一位员工的进出情况,及所在区域,对厂区所有员工进行管理。

1.2.        安全帽检测
检测员工安全帽的佩戴情况,如发现在规定区域有员工未佩戴安全帽,实时在系统管理平台发送报警信息。并统计当前状态下,未佩戴安全帽人员的个数及佩戴安全帽人员个数。
  
1.3.        工装检测
检测员工是否着装工装、并对工装类型进行分类,帮助对企业员工、外来访客、外委人员等不同身份的人进行统计与管理。同时对穿着不同工装及未穿着工装的人员个数进行统计。

1.4.        异常行为检测(传输带翻越、摔倒、呼救)
针对员工在生产过程中的一些不当举动,例如翻越输煤皮带、或非法入侵重点区域等动作进行实时监测和报警,避免危险情况发生。

另外对员工发生的一些异常状态(例如,呼救、摔倒)进行监测和报警。

2.        安全防范
2.1.        明火检测
在发电厂,防火工作是重中之重。通过在后台服务器运行明火检测算法,实时对监控摄像头数据进行处理,一旦发现明火,联动厂区报警灯或相关设备,并发送报警信息及相应位置信息给相关人员。在火情还没有蔓延开的情况下,及时灭火,避免火灾的发生。

2.2.        蒸汽泄漏
在厂区内,通过在后台服务器运行蒸汽泄漏检测算法,实时对监控摄像头数据进行处理,检测监控场景内有无蒸汽泄漏情况发生。一但发现有蒸汽泄漏,及时发送报警信息。避免不必要的损失。

2.3.        漏油、漏水
当管道发生漏水、漏油时,如不能及时发现。会造成一定的经济损伤。通过在后台服务器运行漏水、漏油检测算法,实时监测厂区每个关键位置,及时发现漏水、漏油等现象,如有异常现象发生,及时通知相关人员。
  
2.4.        压板状态检测
        保护压板是保护装置联系外部接线的桥梁和纽带, 关系到保护的功能和动作出口能否正常发挥作用。通过视觉相机,在压板前端固定智能相机,实时监测压板的连接状态,有异常情况发生时,发送报警信息。

2.5.        皮带损坏查询
        在运煤的过程中,如果皮带有断裂、撕裂、磨损等情况,如果继续使用下去,一旦皮带断掉,会损伤机器,严重的情况下,可能会造成人员的损伤。所以在平时的使用中,应时刻关注皮带的状态。通过在皮带几个关键的位置架设相机,实时观测皮带的状态,以避免损失。

2.6.        煤炭大型异物检测
        当传输煤皮带中出现石头、塑料袋、木头等其他异物时,可能会对皮带及机器造成一定的损伤,通过视觉监测出异物,及时取出异物,避免损失。

2.7.        设备缺陷检测
设备在长期的使用过程中,经常会出现螺丝脱落,或相关部件的损坏,如果不能及时发生,可能会造成极大的人员伤害,可通知视觉去检测设备的状态,如发现有异常情况,及时发送报警信息,进行检修。

2.8.        鸟巢检测
发电厂有很多户外的发电设备,经常会发生小鸟在户外设备上筑巢的情况,这种情况对设备的正常运行,存在着极大的影响,可通过户外的监控设备实施检测是否有这种情况发生,及时进行处理。


3.        智慧巡检
通过前端相机,拍摄巡检的相关表计,读取数值。通过后台应用系统远程24小时实时监控。并生成统计表格,便于后续的数据分析。同时对不同表计设置安全阈值,一旦表计读书不正常,实时发送报警信息,进行处理。
支持的表计种类有:数字仪表、指针仪表、液位指示表、旋钮开关、颜色开关及颜色指示灯等多种类型的表计。
1        数字显示仪表盘检测         
2        指针仪表盘检测         
3        液位指示仪检测         
4        旋钮状态检测          
5        颜色开关状态及指示灯状态检测          
同时,支持在不同角度拍摄、仪表模糊、仪表拍摄尺寸较小等极端情况下的表计读数。
有角度拍摄读数:

模糊拍摄读数:

仪表拍摄尺寸极小的读数:

4.        可视化管理系统
搭建一整套智慧电厂管理系统,集成人员安全管理、安全防范、智慧巡检等功能为一体,实现智慧电厂安全生产的智能化管理。

5.        配合无人巡检车或无人机的巡检
采取算法后端API调用的的方式可以将前端采集数据进行二次处理,也可以实现嵌入式算法设备/边缘计算计算在现场处理结果,降低计算周期,同时减轻后端计算压力和计算周期。
6.        嵌入式设备(边缘计算设备)
6.1.        人脸识别相机
6.2.        明火检测相机
6.3.        数显仪(仪表盘检测前端设备)
7.        总结:
人工智能在智慧园区的应用最重要的不是算法的先进性,而是如何能更合适的匹配现有厂区的使用和管理。目前西安交大智慧电力解决方案已在xx发电集团,xx电力等测试并使用,具有较好的通用性和可扩展性。并在实施项目过程中积攒了实际工程经验。
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