推动能源绿色低碳发展,风机巡检进入国产超高清+AI时代

全球绿色低碳能源数字转型发展正在进入一个重要窗口期。风电作为一种清洁能源,在碳中和过程中扮演重要角色,但风电场运维却是一件十足的"苦差事"。

传统的风机叶片人工巡检方式主要依靠巡检人员利用高倍望远镜检查、高空绕行下降目测检查(蜘蛛人)、叶片维修平台检查等方式进行作业。

此类作业方式缺点显著:
1. 巡检效率低,因停机时间长导致发电量损失较大;
2. 工作强度高,且巡检人员存在较大的安全隐患;
3. 巡检质量无法保证,工人在长时间进行高强度的巡检时容易产生视觉疲劳,影响检测结果及效率。

按照运维计划,风电场运维工程师每月都要爬上80米高的塔筒巡检,在攀爬设备的助力下,一名运维人员每年爬塔筒的高度约等于6613层楼,每台风机平均巡检的面积约600平方米,相当于一个半篮球场,巡检工作点多且面广。

行业内迫切需要一种可以对叶片进行全天候、无需停机的巡检方案。

国产8K摄像机制造厂商BOSMA博冠,利用旗下8K超高清前端采集技术,围绕风电场智能运维方面,研造出24小时全天候可视频监测的风机超高清智能巡检系统,代替传统人工操作冲在最一线,帮助风电场实现风机集中统一管控。结合定点式在线状态监测与数据分析平台,对风机叶片进行近程+远程的双重智能监测。

4K8K+AI风电智能巡检系统

该系统搭载超高分辨率可见光摄像机24小时视频记录叶片表面状态,视觉信息采集数据传输至后端,用风力发电叶片智能巡检平台人工智能算法实现智能辨识,实现同期8K摄像机自动巡检和叶片数字化管理平台运维。通过4K/8K视频数据,可以准确无误地复原现场环境,也能保存记录到的影像资料,方便后期分析和研究。

BOSMA博冠通过8K+AI技术建立设备在线智能监测系统,结合前端8K超高清摄像机S系列设备对风机叶片表面状态进行全天候视频记录监测,本地边缘计算,实现缺陷目标目标智能抓拍,视觉信息采集数据传输至系统进行AI智能辨识缺陷,同时对缺陷等级进行分类,当发现可疑点时,8K画面为AI检测提供充足数据,及时发现异常并告警,并可将巡视结果分级推送给值班人员,实现人工巡视向智能巡视的模式转变,为"无人值班、少人值守、集中监控"的智能化运维管理新模式提供有力支撑。

相关推荐
吃个糖糖1 分钟前
35 Opencv 亚像素角点检测
人工智能·opencv·计算机视觉
IT古董1 小时前
【漫话机器学习系列】017.大O算法(Big-O Notation)
人工智能·机器学习
凯哥是个大帅比1 小时前
人工智能ACA(五)--深度学习基础
人工智能·深度学习
m0_748232921 小时前
DALL-M:基于大语言模型的上下文感知临床数据增强方法 ,补充
人工智能·语言模型·自然语言处理
szxinmai主板定制专家1 小时前
【国产NI替代】基于FPGA的32通道(24bits)高精度终端采集核心板卡
大数据·人工智能·fpga开发
海棠AI实验室1 小时前
AI的进阶之路:从机器学习到深度学习的演变(三)
人工智能·深度学习·机器学习
机器懒得学习2 小时前
基于YOLOv5的智能水域监测系统:从目标检测到自动报告生成
人工智能·yolo·目标检测
QQ同步助手2 小时前
如何正确使用人工智能:开启智慧学习与创新之旅
人工智能·学习·百度
AIGC大时代2 小时前
如何使用ChatGPT辅助文献综述,以及如何进行优化?一篇说清楚
人工智能·深度学习·chatgpt·prompt·aigc
流浪的小新2 小时前
【AI】人工智能、LLM学习资源汇总
人工智能·学习