《国内首个风机功率曲线AI模型上线》

  • 来源专题:能源情报网信息监测服务平台
  • 编译者: guokm
  • 发布时间:2023-08-13
  • 8月7日,龙源电力工程技术公司上线国内首个风电机组功率曲线图像识别AI模型,率先实现风电机组功率曲线特性分析筛查的自动化和智能化,填补了行业空白。

    图为技术人员对AI模型数据分析

    风电机组功率曲线是考核风电机组性能、评估机组发电能力的一项重要指标,功率曲线异常不仅会导致电量损失,也会降低设备发电效率、缩短部件运行周期。功率曲线筛查的常规方法依赖专业人员个人经验,容易效率不足、准确度参差不齐。

    为解决上述问题,龙源电力收集标注上万张典型功率曲线异常图片,依托主流图像识别模型自主训练AI模型,通过不断优化模型算法,使模型的正样本分配策略达到最优,实现了针对不同机型风电机组功率曲线8类典型问题的识别。经过场站3个月运行数据的实验验证,该模型在近14000台风电机组中检测出异常机组数量1860台,准确率超过80%,工作效率提升3倍以上。

    该技术首次完成了图像识别在风机功率曲线筛查分析领域的应用,实现分析结果的自动化展示,有效提升了问题机组的定位速度与故障分析效率,为提高设备发电性能、推进场站智能化运维提供了有力支撑。

  • 原文来源:https://wind.in-en.com/html/wind-2435123.shtml
相关报告
  • 《国内首个“产业级”医疗AI大模型发布》

    • 来源专题:数智化图书情报
    • 编译者:闫亚飞
    • 发布时间:2023-10-17
    • 9月19日,百度正式发布国内首个“产业级”医疗AI大模型——灵医大模型。发布会上,百度正式宣布面向大健康上下游产业开放灵医大模型测评、试用。 灵医大模型主要面向医疗场景提供临床决策支持、眼底筛查、智慧病案、智能审方、慢病管理、医疗大数据服务等AI(人工智能)医疗解决方案,服务于医院、政府机关、患者及医药器械企业等。 “老百姓往往排队几小时、就医两分钟,这是大家就医的一大痛点。”健康之路集团副总裁陈成春介绍说。基于AI的预问诊,患者在候诊的阶段,就可以收集病人的病情、症状、过往用药等相关信息,事先生成结构化的病历。不仅大大提升线上诊疗的效率,改善了就医秩序,也提高了患者的就医满意度。 据了解,灵医大模型能够结合自由文本秒级生成结构化病历,根据医患对话分析生成主诉、现病史等内容。 医疗行业大模型的应用具有很大的发展潜力,将为医疗健康行业带来变革性的推动。 中国信通院云计算与大数据研究所副所长闵栋表示:一方面,医疗行业大模型有助于开创行业发展的新格局,多模态、多病种、全病程的智能诊疗大模型在医学的影像分析、病历书写、临床决策支持等场景具有丰富的应用潜力,将打造智能诊疗的新范式。另一方面医疗行业大模型有助于提升导诊、分诊、科普教育、健康监测等患者服务智能化水平,改善患者的就医体验,满足人民群众多层次、多样化和个性化的健康服务需求。 未经过医疗领域训练的通用大模型想要在严肃的医疗领域去应用,会面临不小的挑战。百度大健康事业群AI产业部总经理刘军伟指出:一方面通过预训练模型掌握的是通识性共识,缺乏专业深度的医学知识,并不能成为行业专家;另一方面医疗行业本身需要比较高的安全要求,和生命息息相关,要避免医疗事故,需要在这个行业有足够的积累。
  • 《中国核电首个AI大模型知识管理平台诞生!》

    • 来源专题:能源情报网监测服务平台
    • 编译者:郭楷模
    • 发布时间:2024-08-16
    • 8月15日,中国核电旗下秦山核电数字化转型专项——“知识管理平台(i-知识)”研发项目通过行业专家鉴定,标志着中国核电首个基于AI大模型的知识管理平台研发成功,为中国核电知识管理平台建设打下了良好基础。 来自中核集团总部、中国核建、红沿河核电、江苏核电、核电运行研究院等单位的资深专家参加本次成果鉴定。 专家组先后听取了项目汇报及创新点介绍,观看系统功能演示,进行项目质询和细节交流等,最终一致认为秦山核电开发的“i-知识”平台在中国核电范围内率先实现了专业性大语言模型应用,设计理念先进、功能完备齐全、操作智能便捷,达到了国内先进水平,同意该项目通过成果鉴定。 面对新一轮科技革命和产业变革,人工智能已成为推动科学技术创新、发展新质生产力的关键驱动力。秦山核电依托大语言模型、智能检索、知识图谱、语义分析及智能推理等先进数字化技术,高效整合公司内外部海量知识资源,打造“i-知识”管理平台,具备核工业语义库、智能问答等7大核心板块功能,有力提升了核电知识的利用效率。 “i-知识”平台包括: 多模态数据智能加工 通过智能挖掘、碎片化处理、版面分析、数据治理等手段,将各类型文件进行智能拆分、动态标引,实现图表、公式、术语、指标等知识元的检索和关联分析利用。 数智标准库 依托AI技术挖掘并构建核工业标准知识库,实现标准术语、章条、指标等知识元级别检索,建立标准与管理程序的知识元级别关联,实现标准差异化分析及数字化阅读。 智能检索 基于聚类分组及推荐算法等技术,通过核工业语义库和知识图谱的加持,让检索更精准、更智能,实现公司内外部知识库的一框式跨库检索及全文检索。 智能推荐 采用语义模型作为协同过滤算法,根据用户的检索、浏览、下载等行为以及岗位信息,自动绘制用户画像,并进行精准推送,实现由“人找知识”向“知识找人”的转变。 知识图谱 借助实体识别模型、图谱融合等手段,实现基于设备的知识图谱构建,可视化展示设备基础信息、相关标准、部件、工单、变更、技术文档等关联信息。 核工业语义库 升级核工业语义库,语义词量达到千万级别,涵盖60余个专业领域。通过构建多维度语义网络,使得检索和问答更具核电特质。 智能问答 在中国核电范围内率先实现专业大语言模型应用,以核电高质量知识资源作为语料库进行大语言模型训练,并根据应用场景实现专业性回答。 后续,秦山核电将以本次成果鉴定为新的起点,继续深化运用人工智能技术,为用户提供更加场景化、智能化、精细化的知识服务,赋能公司全领域业务,为推动核能事业高质量发展贡献智慧力量。