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風(fēng)電數(shù)字化的進(jìn)化論 你最不可錯過的案例!

2017-11-07 來源:遠(yuǎn)景能源 瀏覽數(shù):629


  
  通過為客戶解決一個又一個項目的挑戰(zhàn),體驗了不同機(jī)型與主控版本下的復(fù)雜條件,也不斷優(yōu)化著產(chǎn)品的可配置型性,模型的抗干擾性。一開始有的項目甚至要做耗時數(shù)月的“數(shù)據(jù)大掃除”,不斷提高數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和可靠性。業(yè)界領(lǐng)先的95%的數(shù)據(jù)合格率就是這樣一點一滴提升而來的。
  
  遠(yuǎn)景的很多客戶都曾建立數(shù)字化系統(tǒng),最后卻發(fā)現(xiàn)系統(tǒng)用不起來,追查原因都出奇地一致——最基本的數(shù)據(jù)準(zhǔn)確性問題沒有解決,最多只能算算電量。
  
  “你說設(shè)備連接起來就是物聯(lián)網(wǎng)?真沒這么簡單。一會兒電量表數(shù)據(jù)跳變、一會兒無連接,怎么監(jiān)控?很多風(fēng)機(jī)狀態(tài)都不準(zhǔn),敢不敢遠(yuǎn)程復(fù)位?總之,如果物聯(lián)網(wǎng)的邊緣計算不可靠,人還是撤不下來。”EnOS™大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)師閆博士直言不諱,“物聯(lián)網(wǎng)的CAP實踐難度比互聯(lián)網(wǎng)高許多,遠(yuǎn)端網(wǎng)絡(luò)容錯度成倍降低,系統(tǒng)的一致性和可用性就必須更精細(xì)的平衡設(shè)計。數(shù)據(jù)模型上,以前在互聯(lián)網(wǎng)做大數(shù)據(jù),本質(zhì)上是離散數(shù)據(jù)管理,一單就是一單,哪里像傳感器數(shù)據(jù),是連續(xù)數(shù)據(jù),成千上萬設(shè)備要做到近乎任意時間維度的查詢、分析,這需要大量的抗干擾算法、告警算法,才能保證數(shù)據(jù)質(zhì)量、甚至說起碼的系統(tǒng)功能。”
  
  遠(yuǎn)景持續(xù)七年的投入,攻克了無數(shù)細(xì)節(jié)上的魔鬼,近100GW項目的產(chǎn)品化積累,才和客戶肩并肩基本解決了數(shù)據(jù)連接、采集、運算、質(zhì)量控制等難題,這些是數(shù)字化的基礎(chǔ)。
  
  在接下來的數(shù)據(jù)分析上,機(jī)器學(xué)習(xí)無疑是最佳技術(shù),但是如何能夠?qū)C(jī)器學(xué)習(xí)和大數(shù)據(jù)結(jié)合起來,長期解決業(yè)務(wù)挑戰(zhàn),而不是做一兩個樣板項目,做一兩項原來物理模型方法沒有的發(fā)現(xiàn),這需要在組織上進(jìn)行創(chuàng)新。
  
  遠(yuǎn)景基于EnOS™能源物聯(lián)網(wǎng)平臺開發(fā)的Ensight產(chǎn)品,基于2PB高質(zhì)量數(shù)據(jù)和機(jī)器學(xué)習(xí)算法包,訓(xùn)練設(shè)備健康度模型,衡量發(fā)電性能和設(shè)備健康度,提供關(guān)鍵部件的健康度預(yù)警與狀態(tài)維護(hù)提示,從而實現(xiàn)預(yù)測維護(hù)。Ensight Wind基于海量數(shù)據(jù)與機(jī)器學(xué)習(xí)技術(shù),不斷優(yōu)化算法,實現(xiàn)風(fēng)機(jī)發(fā)電性能與設(shè)備亞健康狀態(tài)識別告警,進(jìn)行預(yù)測維護(hù),減少大部件故障造成的非計劃性停機(jī)損失,使故障風(fēng)機(jī)提升等效利用77小時。
  
  遠(yuǎn)景一直很清楚,機(jī)器學(xué)習(xí)并不是挖幾個算法大牛就可以實現(xiàn)的。“幾年前我們也認(rèn)為招些數(shù)據(jù)算法專家就可以發(fā)掘數(shù)據(jù)里的價值,但實踐發(fā)現(xiàn)學(xué)習(xí)能源領(lǐng)域的垂直領(lǐng)域知識很關(guān)鍵,否則傳統(tǒng)機(jī)器學(xué)習(xí)所發(fā)現(xiàn)的一些規(guī)律,對垂直領(lǐng)域來說,不過是常識,精度能不能做到極致先不論,僅一個不可解釋性就讓你舉步維艱。”EnOS™大數(shù)據(jù)平臺架構(gòu)師閆博士說。
  
  他找到的解決方法是讓機(jī)器學(xué)習(xí)的專家和領(lǐng)域技術(shù)骨干相互學(xué)習(xí),每兩周舉辦一次培訓(xùn),讓機(jī)器學(xué)習(xí)的人弄明白能源領(lǐng)域的理論知識,“不僅是文字表達(dá)的講懂,更要把里面的數(shù)學(xué)模型、物理模型公式都看懂”。反過來原來的領(lǐng)域?qū)<覄t要學(xué)習(xí)python語言和算法包,還要參加軟件培訓(xùn),大家做真正的“跨界”人才,用閆博士的話說就是“讓大氣動力學(xué)的領(lǐng)域?qū)<覍W(xué)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),讓神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)專家搞懂流體力學(xué)。”

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