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工業(yè)智能技術(shù)加速風(fēng)電行業(yè)智能化建設(shè)“三重奏”

來(lái)源: 科技日?qǐng)?bào) 發(fā)布時(shí)間:2021-06-29 10:26:43 分享至:

當(dāng)前,我國(guó)新能源產(chǎn)業(yè)正在逐漸推進(jìn)能源生產(chǎn)和消費(fèi)方式革命,構(gòu)建清潔低碳、安全高效的能源體系成為我國(guó)經(jīng)濟(jì)社會(huì)轉(zhuǎn)型發(fā)展的迫切需要。

“工業(yè)智能技術(shù)正在加速風(fēng)電行業(yè)智能化建設(shè)。”日前,北京天澤智云科技有限公司技術(shù)研發(fā)副總裁金超博士在接受科技日?qǐng)?bào)記者的采訪(fǎng)時(shí)表示,風(fēng)電智能化有三個(gè)重要的參考要素。

數(shù)據(jù)來(lái)源與質(zhì)量管理

金超強(qiáng)調(diào),要結(jié)合風(fēng)電領(lǐng)域知識(shí),對(duì)數(shù)據(jù)的來(lái)源跟質(zhì)量進(jìn)行管理,選擇那些對(duì)工業(yè)智能建模有作用的數(shù)據(jù),才是最有價(jià)值的。

“這不僅僅適用于風(fēng)電,任何一個(gè)做智能化轉(zhuǎn)型的行業(yè),采用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方式,最終目的都是要將人的決策過(guò)程自動(dòng)化。也就是說(shuō),我們所理解的數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的工業(yè)智能,是要將‘以前要靠人去不同的數(shù)據(jù)系統(tǒng)里整合信息、內(nèi)化成知識(shí)、最后形成決策’這樣一條鏈路自動(dòng)化。”金超說(shuō)。

除了對(duì)數(shù)據(jù)的量和來(lái)源進(jìn)行管理之外,對(duì)數(shù)據(jù)質(zhì)量的管理也很重要。金超認(rèn)為,數(shù)據(jù)的質(zhì)量,大概可以分為三類(lèi)問(wèn)題:第一類(lèi)是通用的數(shù)據(jù)質(zhì)量問(wèn)題,比如奇異值、缺失值、超限值等。第二類(lèi)是跟行業(yè)相關(guān)的,比如有的工況不滿(mǎn)足分析目標(biāo),要對(duì)工況做修正。第三類(lèi)是跟建模相關(guān)的,如樣本不平衡、標(biāo)簽缺乏等。

數(shù)據(jù)質(zhì)量對(duì)數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型效果非常重要,提前獲得足量、高質(zhì)量、能代表所建模型對(duì)象行為的數(shù)據(jù),是保證模型效果的必要條件。但是,在現(xiàn)場(chǎng)獲取的數(shù)據(jù)的質(zhì)量,通常都達(dá)不到理想狀態(tài)。而利用數(shù)據(jù)質(zhì)量不佳的數(shù)據(jù)訓(xùn)練得到的模型,效果也不會(huì)很好。

金超舉例說(shuō):“在做發(fā)電機(jī)軸承溫度異常預(yù)警功能時(shí),我們并沒(méi)有大量的有標(biāo)簽的歷史數(shù)據(jù)。根據(jù)我們能獲取的軸承溫度、環(huán)境溫度、功率、風(fēng)速等信號(hào),利用能量守恒建立微分方程,通過(guò)估計(jì)參數(shù)來(lái)建立‘正常行為’模型,再與當(dāng)下的狀態(tài)做比對(duì),根據(jù)殘差的分布偏移來(lái)判斷異常,以此來(lái)彌補(bǔ)歷史數(shù)據(jù)標(biāo)簽的不足。這就是我們通常采用的一個(gè)原則‘?dāng)?shù)據(jù)不夠,機(jī)理來(lái)湊’。當(dāng)融入機(jī)理之后,一是不需要大量的訓(xùn)練數(shù)據(jù),原來(lái)一個(gè)月的訓(xùn)練數(shù)據(jù),現(xiàn)在7天就夠了;二是對(duì)外部環(huán)境的敏感度有所降低,受工況影響也變小;三是根據(jù)機(jī)理設(shè)計(jì)的被估計(jì)參數(shù),讓整個(gè)模型的可解釋性也變得更強(qiáng)。”

模型也需要全生命周期管理

“因此在工業(yè)智能建模的時(shí)候,模型的選擇不一定只用數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型。考慮選擇什么樣的建模方式,應(yīng)從數(shù)據(jù)和機(jī)理兩個(gè)角度來(lái)考慮?!苯鸪f(shuō)。

當(dāng)數(shù)據(jù)比較少,同時(shí)對(duì)建模對(duì)象理解不夠深時(shí),更多依賴(lài)于經(jīng)驗(yàn)或者需要做一些實(shí)驗(yàn)。在數(shù)據(jù)比較少,機(jī)理很強(qiáng)時(shí),比如典型旋轉(zhuǎn)類(lèi)設(shè)備的智能診斷,可以基于機(jī)理來(lái)做分析,并且基于規(guī)則來(lái)做到預(yù)警。對(duì)于機(jī)理比較弱,但是數(shù)據(jù)很多的情況,就可以發(fā)揮數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的模型優(yōu)勢(shì),去彌補(bǔ)對(duì)機(jī)理認(rèn)知的不足。當(dāng)數(shù)據(jù)足夠,并且機(jī)理也很強(qiáng)時(shí),我們更傾向于去做機(jī)理跟數(shù)據(jù)融合的模型,因?yàn)橥@樣的模型可解釋性更強(qiáng),對(duì)于外部環(huán)境的變化也更加不敏感。

“通過(guò)我們和信通院合作舉辦的工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競(jìng)賽來(lái)看,也印證了這樣的思維方式。在第三屆工業(yè)大數(shù)據(jù)創(chuàng)新競(jìng)賽的化工設(shè)備故障程度預(yù)測(cè)問(wèn)題,第一名利用了傳統(tǒng)的振動(dòng)分析,加上LightGBM機(jī)器學(xué)習(xí),取得了非常高的分?jǐn)?shù)。我們后來(lái)得知,第一名的選手是機(jī)械工程背景,對(duì)旋轉(zhuǎn)類(lèi)設(shè)備的分析很在行。但第二名利用GAN這樣的非監(jiān)督式深度學(xué)習(xí)方法,也達(dá)到了類(lèi)似的效果。第二名采用的思路尤其引起我們的興趣:將振動(dòng)信號(hào)的分析轉(zhuǎn)化為類(lèi)圖像問(wèn)題,利用計(jì)算機(jī)科學(xué)在圖像領(lǐng)域的突破性技術(shù)和思想,來(lái)解決工業(yè)里面的非圖像數(shù)據(jù)問(wèn)題。這個(gè)提醒我們,在數(shù)據(jù)量足夠的時(shí)候,數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)的方法,是可能彌補(bǔ)一些我們對(duì)機(jī)理了解的不充分的?!苯鸪f(shuō),“無(wú)論是哪次競(jìng)賽,我們發(fā)現(xiàn)與我們的經(jīng)驗(yàn)一致,機(jī)理和數(shù)據(jù)驅(qū)動(dòng)相結(jié)合的方式,效果往往都比較好?!?/p>

一個(gè)模型的誕生就像嬰兒一樣,成長(zhǎng)的過(guò)程中需要接受教育、做練習(xí)題,最終畢業(yè),成人。模型類(lèi)似,也要通過(guò)不斷的跟領(lǐng)域知識(shí)磨合和融入,在能夠采集更多樣本的情況下不斷迭代,最終才能形成一個(gè)比較成熟的模型。

“因此,我們需要一個(gè)基礎(chǔ)設(shè)施,能夠?qū)δP偷娜芷谶M(jìn)行管理?;谶@樣的理念,我們開(kāi)發(fā)了一套完整的工業(yè)智能模型研發(fā)平臺(tái),從算法的設(shè)計(jì)、探索、驗(yàn)證,以及監(jiān)控和部署,形成一套完整的閉環(huán)。通過(guò)這樣的一個(gè)工業(yè)智能模型研發(fā)平臺(tái),有效地解決了工業(yè)領(lǐng)域常常談到的‘建模難、用模難、管模難’的問(wèn)題,極大提升了模型的研發(fā)效率、降低了維護(hù)成本?!?金超說(shuō)。

智能化落地是跨領(lǐng)域跨技術(shù)的系統(tǒng)工程

在落地工業(yè)智能的時(shí)候,除了數(shù)據(jù)跟模型這兩個(gè)要素之外,還有系統(tǒng)工程能力。也就是,如何能夠把分析技術(shù)(AT),數(shù)據(jù)技術(shù)(DT),平臺(tái)技術(shù)(PT)以及運(yùn)維技術(shù)(OT)這四類(lèi)整合起來(lái)。

“在DT層,即數(shù)據(jù)技術(shù)這一端,要能實(shí)現(xiàn)設(shè)備的物聯(lián)以及邊緣計(jì)算,將孤島系統(tǒng)中的數(shù)據(jù)統(tǒng)一管理。在AT層,需要對(duì)模型的建立、管理、部署和服務(wù)化都進(jìn)行全面的管控。最后跟信息系統(tǒng)以及運(yùn)維系統(tǒng)形成融合。從DT到OT的工業(yè)智能系統(tǒng),模型只是AT層的一小部分。系統(tǒng)建立起來(lái),才是工業(yè)智能服務(wù)的開(kāi)始。從數(shù)據(jù)到業(yè)務(wù)的閉環(huán)、不斷積累企業(yè)自己的知識(shí)資產(chǎn),才是運(yùn)營(yíng)一個(gè)工業(yè)智能系統(tǒng)最需要關(guān)注的,而非僅僅建模?!苯鸪f(shuō)。

本文關(guān)鍵詞:科技創(chuàng)新 標(biāo)簽:工業(yè)智能技術(shù) 風(fēng)電
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