亿可能源智能运维平台
（Epower Energy AI Platform）是面向能源行业的预测性维护与能效优化平台，基于数字孪生+AI算法，聚焦设备健康管理、负荷预测与冷热源优化，适用于电厂、电网、工业园区等场景。
一、核心功能与技术架构
1. “云-边-端”协同体系
| 层级 | 功能 | 技术实现 |
|---|---|---|
| 端侧 | 智能传感器采集振动、温度、电流等数据 | 高精度振动传感器、非侵入式电流监测 |
| 边缘 | 本地化数据预处理（滤波、特征提取）、实时告警 | 边缘计算盒子（如华为Atlas 500） |
| 云端 | 数字孪生建模、AI故障诊断、跨系统数据融合 | 大数据平台（Hadoop/Spark）+AI模型推理 |
2. 数字孪生与可视化运维
虚拟电厂建模
整合SCADA、DCS系统数据，构建设备3D模型，实时映射运行状态（如锅炉压力、涡轮转速）。
交互式推演
模拟故障扩散路径（如轴承磨损导致连锁停机），辅助制定应急预案。
3. AI核心算法
| 技术 | 应用场景 | 算法亮点 |
|---|---|---|
| 多尺度负荷预测 | 短期（15分钟）、中期（24小时）电力需求预测 | LSTM+Attention机制，误差<5% |
| 冷热源优化 | 中央空调/锅炉系统能效提升 | 强化学习动态调节参数，节能10%-15% |
| 故障预警诊断 | 轴承/齿轮箱异常检测 | 基于振动频谱的深度残差网络（ResNet） |
| 非侵入式负荷监测 | 用电设备分解识别（如空调、照明） | 高频电流特征提取+聚类算法 |
二、行业解决方案与案例
1. 火力发电厂
应用：
锅炉管壁温度实时监测 → AI预测积灰趋势 → 优化吹灰周期，热效率提升2%。
汽轮机振动分析 → 提前2周预警轴承磨损 → 避免非计划停机（单次节省50万元）。
2. 工业园区综合能源
应用：
冷热源优化：根据天气预报动态调整冰蓄冷系统运行策略，年省电费200万+。
负荷预测：平衡光伏、储能与电网购电，降低峰值电价支出。
3. 电网设备运维
应用：
变压器油色谱数据AI分析 → 预测绝缘老化风险 → 维修优先级排序。
非侵入式监测办公楼用电 → 识别异常设备（如24小时运行的故障冰箱）。
三、技术优势与竞品对比
✔️ 核心优势
垂直领域AI算法：
专为能源设备优化的故障模型（如针对风电齿轮箱的振动特征库）。
非侵入式技术：
无需改造现有设备，通过电流/振动信号实现状态监测。
国产化适配：
支持华为昇腾AI芯片、麒麟OS等信创生态。
