机组非计划停运智能预判与精准防控

需求详情

需求内容：聚焦大型天然气发电厂的安全生产核心痛点，围绕机组非计划停运防控关键需求，依托人工智能、工业大数据、设备机理模型、时序数据挖掘技术，深度对接DCS、SIS、设备在线监测、缺陷台账、检修历史、运行规程、辅机状态等全维度工业数据。针对燃气轮机、蒸汽轮机、发电机、余热锅炉、关键辅机及热力电气系统常见隐患、劣化趋势、隐性故障，搭建专属AI智能分析诊断模型。打破传统事后处置、人工经验判断的管控模式，对设备异常参数、工况偏移、隐性缺陷进行全时段实时研判，构建提前研判一趋势跟踪一隐患定级一分级预警一闭环处置全链条AI应用体系，支撑运行人员开展智能化分析、精准化诊断，从源头防控设备突发故障、系统异常跳机等风险。拟解决的痛点问题：聚焦天然气电厂最高风险点，严控机组非计划停运，补齐传统人工巡检、人工监盘预判能力不足的短板；运用人工智能算法挖掘设备劣化规律、潜在故障特征，实现故障由“事后抢修”向事前预判、提前防控转变；赋能运行人员智慧分析、智能诊断能力，降低人为判断误差与经验依赖，提升异常处置精准度和响应效率；建立气电机组长效安全防控智能化体系，保障机组长周期稳定可靠运行，筑牢电网保供与企业安全生产底线。场景建设预期成效：1、安全防控效能：通过AI多维度关联分析与趋势预测，可实现设备隐性故障、系统潜在异常提前数小时至数天超前预警，提前识别重大隐患，有效规避机组跳机、设备损坏、系统被迫停运等重大风险，大幅降低非计划停运发生率。2、生产运行效能：辅助运行人员开展智慧分析、精准根因诊断，减少人工海量数据筛查、经验主观判断工作量，提升异常识别准确率与处置效率，优化监盘管控模式，实现运行管控精细化、智能化。3、经济经营效能：有效减少机组非计划停机带来的电量损失、抢修成本、备件损耗及启停能耗浪费，延长设备使用寿命，降低运维检修投入，提升机组经济运行水平与企业经营效益。4、管理提升效能：形成故障预警、隐患研判、问题整改全流程数字化闭环，完善设备健康管理体系，夯实安全生产标准化、数字化、智能化管理基础，为同类型大型燃气电厂防非停工作提供示范借鉴。