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江苏国信靖江发电有限公司在企业推动高质量发展的同时，充分发挥自主创新能力，围绕主导产业，聚力创新发展。
近年来，电力市场正面临产能过剩、负荷多变、环保压力大等诸多挑战，对电厂生产运营管控能力提出更高要求。为贯彻落实党的十九大报告中，关于“推动互联网、大数据、人工智能和实体经济深度融合”的相关要求。国信靖电公司科创中心积极探索燃煤机组智慧电厂应用开发，利用物联网、云计算、大数据分析、人工智能、图像识别等技术，深度挖掘运行数据，提高管控一体化水平，打造可感、可知、可控的智慧电厂底层架构。
靖江电厂智能监盘系统
利用传感器、信息技术实现智能化检测和感知，收集设备信息，将电厂生产过程相关信号、参数通过嵌入式系统存入镜像数据库，为后续大数据技术的分析做好准备。
在控制层利用设备层的数据信息进行运算和诊断，监控设备数据，时刻掌握机组运行状态，大幅提高生产环节的安全性。同时基于故障诊断模型实现了设备早期故障预警，以0-100之间的数值对设备的健康度予以显示，更加直观和便捷。该系统为设备劣化分析提供可靠数据支撑，最终形成以安全评估、状态监测、质能评价三大功能相结合的监盘新模式。
建立综合安全评估标准
通过现有设备固有数据分布特征，利用多重统计学可信度评价方法，划分不同重要等级权重参数，给出系统安全评分标准，该评价体系可在系统设备参数未达到安全临界值之前表征设备安全状态变化情况，以便查找相应原因和采取对应措施。。
构建多种状态监测模型
打破常规故障监测的孤立判断标准，采用相应的数学分析方法对系统数据关系进行分析，得出表征设备参数关系状态的数学统计量，据此给出合理评分，将常规监盘单参数报警进一步优化，构建多设备、多状态的状态监测模型，提前发现设备异常，降低故障扩大造成的经济损失。
完善物理质能评价体系
电厂设备系统主要是进行能量传递转换和物质传输的过程。基于物质、能量的守恒定律和能量转换效率，可对设备运行质能状态进行评价。依据物理模型，量化设备的经济性指标，形成物理质能评价体系，加强运行人员对DCS和设备的生产情况全方位了解。
经过一年多以来的智慧电厂的探索和实践，在智慧监盘研究中，我们对DCS数据库进行二次挖掘，高效率地从海量数据中找到有用数据为机组安全稳定运行提供可靠支持，电厂各专业人员精心研究，充分设计，信息中心提供硬件支持，高校研究所提供算法，将理论与实践相结合，打造可感、可知、可控的智慧电厂底层架构。
此外，我们还致力于视频流数据的二次挖掘，通过图像识别技术，对重点区域的图像进行相应的特征提取，在特征空间中对被识别对象进行分类，从而有效判断设备的运行情况。目前的研究课题有捞渣机刮板倾斜、火灾烟雾、重点区域油泄露报警等数个项目。通过对重点设备、重要数据的监控，打造全方位全覆盖的智慧框架。
在未来，公司科创团队还将继续扩展智能监盘系统的功能，不断提高设备精细化管理水平，寻求最优运行指标，积累系统开发经验与管理技能，形成专业化数字知识库，为智慧电厂一体化大数据平台的实现奠定坚实基础。