全栈国产化AI应用每年为企业抢回4.5亿度电
全栈国产化AI品牌“苇络AI”落地三年,覆盖全国多省新能源场站,累计挽回发电量损失4 5亿度,可供56万居民用电一年。其边缘网关就地分析多模态数据,提前预警设备隐患,降低人工巡检频次30%,年均节约运维及损失超3000万元,对应节约标准煤13 5万吨、减排二氧化碳36万吨。
来源:环球网

从设备细微振动、异响声纹到机身温度变化,风机上那个不起眼的智能网关,依靠一套全栈国产AI算法,把潜藏在风电设备中的发电损耗一点一点“抢”了回来。先看关键成果:中国大唐集团数字科技有限公司自主孵化的全栈国产化能源品牌“苇络AI”,落地运营三年来,已覆盖全国10余个省(市、区)的新能源场站智能化保供,累计挽回发电量损失4.5亿度——这个数字足以供56万名城市居民使用一整年。国产“人工智能+电力”应用场景的拓展,终于迈出了规模化的实质性一步。
先交代背景:风电虽是清洁电力的主力军,但运维中一直存在一些棘手的“慢性病”。齿轮箱微磨损、设备隐性过热这类渐进式问题隐患隐蔽性强,人工巡检很难全面覆盖;传统监测模式需要较长数据研判周期,设备带病运行会持续造成发电量流失。更令人担忧的是,在夏季用电高峰时段,这类问题更容易引发机组突发停机,直接加大电力保供压力。
针对这些一线痛点,中国大唐数科打造的苇络AI,打通了边缘智能网关、人工智能算法平台、AI视频分析、行业大模型应用的全链条。其中主力装备“苇络智联智能边缘网关”已在全国大批风电场铺开应用,成为迎峰度夏“度电必争”的硬核装备。
这款边缘网关内置多项电力专属AI算法,独创多模态交叉认证技术,能同步采集风机振动、声纹、温度、现场视频等多维度运行数据。与传统远程研判模式不同,它依靠本地边缘算力就地完成故障识别,无需远距离传输数据等待后台反馈。这意味着设备早期微小隐患能被第一时间精准捕捉,实现预警前置、处置靠前,从源头上掐断因设备带病运行造成的电量损耗。
落地成效十分显著。据统计,苇络AI系列产品应用以来,场站人工巡检频次降低了30%,累计安全稳定运行超900天,年均节约运维及故障损失超3000万元。累计挽回的4.5亿度电能,对应节约标准煤13.5万吨、减排二氧化碳36万吨。在保障电力供应稳定的同时,降低运维成本、实现减碳降耗——这套国产电力AI方案为新能源场站智能化、绿色化运维探索出了一条可复制的新路径。
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