Die Lücke in der Branche schließen: Chinas erstes KI-Modell für die Leistungskurve von Windkraftanlagen wird offiziell eingeführt

Laut dem offiziellen öffentlichen Bericht von National Energy Voice hat die Longyuan Electric Power Engineering Technology Company kürzlich das erste inländische KI-Modell zur Bilderkennung der Leistungskurve von Windkraftanlagen auf den Markt gebracht. Beamte gaben an, dass die Einführung dieses Modells die Automatisierung und Intelligenz der Analyse und Überprüfung der Leistungskurveneigenschaften von Windkraftanlagen ermöglicht und damit eine Lücke in der Branche geschlossen habe

Der Inhalt, der neu geschrieben werden muss, ist: ▲ Bildquelle Offizieller öffentlicher Account von National Energy Voice

Nach einer Anfrage haben wir erfahren, dass die Leistungskurve der Windkraftanlage ein wichtiger Indikator für die Bewertung der Stromerzeugungskapazität und Leistung der Einheit ist. Abnormale Leistungskurven führen nicht nur zu Leistungsverlusten, sondern verringern auch die Effizienz der Stromerzeugung des Geräts und verkürzen den Betriebszyklus von Komponenten. Derzeit stützen sich herkömmliche Methoden zur Leistungskurvenprüfung auf die persönliche Erfahrung von Fachleuten, sind ineffizient und weisen eine ungleichmäßige Genauigkeit auf

Berichten zufolge hat die Longyuan Electric Power Engineering Technology Company Zehntausende Bilder typischer Leistungskurvenanomalien gesammelt und kommentiert und gängige Bilderkennungsmodelle verwendet, um KI-Modelle unabhängig zu trainieren. Durch kontinuierliche Optimierung des Modellalgorithmus und Anpassung der Optimierungsfunktionen erster und zweiter Ordnung konnten wir erfolgreich 8 typische Probleme in den Leistungskurven verschiedener Arten von Windkraftanlagen identifizieren

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Darüber hinaus wendet das Unternehmen das Modell auch auf andere Kontrollkarten von Windkraftanlagen an, erstellt entsprechende Modelle und iteriert kontinuierlich. Nach der experimentellen Überprüfung von drei Monaten Betriebsdaten der Station erkannte das Modell 1.860 abnormale Einheiten unter fast 14.000 Windturbineneinheiten, mit einer Genauigkeitsrate von über 80 % und einer Steigerung der Arbeitseffizienz um mehr als das Dreifache

Laut offizieller Aussage hat diese Technologie erstmals die Anwendung der Bilderkennungstechnologie im Bereich der Leistungskurven-Screening-Analyse von Windkraftanlagen realisiert. Es kann Analyseergebnisse automatisch anzeigen, die Lokalisierungsgeschwindigkeit und Fehleranalyseeffizienz problematischer Einheiten verbessern und starke Unterstützung bei der Verbesserung der Stromerzeugungsleistung von Geräten sowie der Förderung eines intelligenten Betriebs und einer intelligenten Wartung von Stationen bieten

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