10、风电场与工业生产中的智能检测技术应用

智能检测技术在风电与工业中的应用

最新推荐文章于 2025-12-06 09:33:20 发布

day7

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分类专栏：运筹学赋能可持续发展文章标签：风电场虚假警报检测支持向量机

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风电场与工业生产中的智能检测技术应用

风电场虚假警报检测

在风电场运营中，可靠性与运维任务紧密相关，虚假警报检测是风力发电机维护管理的关键因素。机器学习算法能够在短时间内高精度地处理大量数据，为虚假警报检测提供了有效的解决方案。

不同模型的计算时间

Model	2 K	5 K	10 K	15 K	20 K	30 K	50 K
Holdout 50% - Linear	2.59	3.71	11.49	26.19	75.19	-	-
Holdout 50% - Quadratic	3.3	4.55	22.33	67.25	145.53	-	-
Holdout 50% - Cubic	3.5

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案例|华能某风电场配电房智能巡检机器人解决方案

Chaoweijiqiren的博客

07-24

1517

智能巡检机器人作为一种集成了传感器、摄像头、人工智能算法和自主导航技术的新型技术，为风电场配电房的智能化巡检提供了可能。智能巡检机器人在该配电房中的应用，显著提升了巡检效率和设备运行的可靠性，降低了运维成本和人员安全风险。机器人能够根据预设的路线和任务，自主规划巡检路径，避开障碍物，确保巡检任务的顺利完成。通过高清摄像头和图像处理算法，智能巡检机器人能够识别设备的外观状态和环境状况。将机器人本体、数据采集与处理系统、通信系统和控制平台进行集成，进行系统调试和优化，确保各部分协调工作，满足巡检需求。

智能运维故障诊断在工业自动化流水线多传感器数据融合分析与故障预测中的应用

2501_92419443的博客

06-16

1511

研究显示（张伟等，2022），采用改进的卡尔曼滤波算法后，数据融合误差从12.7%降至2.3%，显著提升故障特征提取的准确性。某钢铁厂对比实验显示（孙浩，2024）：Isolation Forest算法对突发性故障（如液压系统爆管）检测响应时间（0.8s）优于LSTM（2.3s），但后者在渐进式磨损（如电机轴承）预测中AUC值高出15%。某半导体工厂采用LSTM-GRU混合网络架构（李强等，2023），在晶圆传输线测试中，对机械臂定位偏差（±0.02mm）的识别准确率达98.7%。

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数字孪生技术海上风电场解决方案

数字孪生之视频孪生

07-20

1453

公司先后参与了许多重点项目建设，应用领域涉及智慧城市、智慧园区、数字乡村、工业制造、轨道交通、军工、雪亮工程（平安城市）、司法监管、应急指挥、学校、医院、水利、电力等全行业场景。数字孪生平台借助项目管理系统、物联传感建立项目建设感知体系，涵盖了项目规划的时、空维度展示、项目进度监控与预警、项目内容全程可视化模拟、项目综合画像、项目建设应急管理与处置、项目调度管理等，完成项目规划内容与建设进度的可视化对比，项目规划内容与建设成果的验收对比。海上风电建设费用高、周期长、难度大，数字化技术的应用显得尤为重要。..

设备故障预测与健康管理技术：从数据到决策的工业智能进化之路

zxsz_com_cn的博客

06-22

1207

在流程制造业，某钢铁企业对 1780 热连轧机的工作辊轴承进行温度与振动复合监测，系统通过小波变换提取早期疲劳特征，提前 3 天预警轴承失效，避免了因轧机停机导致的每日 3000 吨钢坯减产，年效益增加 1.5 亿元。中讯烛龙将 GNN 应用于石化企业的反应釜系统，通过构建设备关联图，分析各传感器数据间的因果关系，成功提前 72 小时预警一起因管道裂纹导致的反应釜压力异常，避免了可能造成 1.2 亿元损失的安全事故。四、中讯烛龙系统：工业 PHM 的技术标杆。一、技术架构演进：从单点监测到智能闭环。

AIops 在工业互联网平台设备性能监控与故障自动诊断中的实践应用

2501_92430219的博客

06-14

751

AIops在工业设备监控领域已进入规模化应用阶段，其实践价值体现在：故障处理成本降低40-60%，设备利用率提升25-35%，知识沉淀效率提高5-8倍。但需注意避免技术过度应用导致的运维复杂度增加问题。未来研究应聚焦三大方向：开发面向工业场景的专用AI模型（如工业Transformer）、构建端到端可解释性框架、建立AIops效果量化评估体系。建议企业采用"试点-优化-推广"三阶段实施路径，初期选择5-10%关键设备进行验证，成熟后逐步扩展。

风力发电机智能检测系统：高效识别四类关键设施

AI算法爱好者角落

07-02

1012

基于YOLO的风力发电机多类设备检测系统研究摘要：本研究针对风电场复杂场景下天线、烟囱、电力线和风力涡轮机四类关键设备的检测需求，提出了一种基于YOLO系列算法的深度学习检测系统。通过改进网络结构（融合多尺度特征金字塔与注意力机制）和优化数据增强策略，系统在6844张风电场景图像数据集上实现了92%的平均检测准确率，mAP@0.5指标较传统方法提升12.6%，同时保持毫秒级处理速度。该系统支持无人机巡检、固定监控等多种应用场景，显著提升了风电设备的运维效率和安全性，为智能化风电场建设提供了有效技术方案。（

边缘计算在智能电网分布式能源接入与电力调度优化中的应用

2501_92478007的博客

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边缘计算突破传统调度的时间同步瓶颈，实现秒级（实时）、分钟级（日前）、日级（中长期）的跨周期优化。某省级电网部署的EdgeDR系统，通过边缘网关与智能电表直连，实现空调、充电桩等5类负荷的协同控制。某省级电网的实践表明，基于机器学习的算力调度模型，使边缘节点平均利用率从58%提升至82%，同时降低30%的硬件部署成本（李强等, 2023）。某省级电网开发的联邦学习框架，允许边缘节点在不共享原始数据的前提下完成负荷预测模型训练，用户数据泄露风险降低92%（欧盟电网协会, 2022）。

边缘智能体在工业设备预测性维护软件中的部署

2501_92477113的博客

06-16

833

边缘智能体在工业预测性维护中的部署已进入成熟期，其核心价值体现在：1）将故障检测时效从小时级提升至分钟级；3）综合运维成本下降18-35%（基于知识蒸馏的模型压缩方案，将ResNet-18模型参数量从63M降至2.1M，在边缘设备上推理延迟从380ms降至65ms（典型案例显示，搭载NVIDIA Jetson AGX Orin的智能体在风电齿轮箱监测中，故障识别准确率达98.7%，较传统方案提升22%（3）边缘-云-雾协同计算，华为最新白皮书提出五层混合架构，某港口项目通过该架构降低30%能耗（

如何拯救无法「深度学习」的制造业，2019工业智能灵魂10问

喜欢打酱油的老鸟

01-15

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2020-01-10 12:25:42 一条难以逾越的鸿沟正横跨在人工智能与工业制造之间。我国是制造业第一大国，2018 年制造业增加值达 26.5 万亿元，占 GDP 总量的 29.4%，占比近三分之一。同时我国又是人工智能第二大国，拥有全球第二多的 AI 企业。然而一道「鸿沟」将它们分隔两地。 2019 年，我国 AI 公司的数量已超过 2000 家，但真正...

【愚公系列】《工业数字孪生与企业应用实践》028-案例：数字孪生助力智慧风电数字化运营监管

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在全球能源转型与可持续发展的背景下，风能作为清洁能源的重要组成部分，正越来越受到重视。随着风电装机容量的不断增加，如何高效、安全地运营与管理风电场，成为了行业面临的重要挑战。数字孪生技术的崛起，为风电行业的数字化运营与监管提供了全新的解决方案，使得实时监控与数据分析成为可能。本期文章将围绕“数字孪生助力智慧风电数字化运营监管”的案例展开，深入探讨这一前沿技术在风电场管理中的应用。

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改进YOLO算法在风机叶片损伤检测中的应用研究，不仅将对风电产业产生重要影响，提升风电场的运营效率与安全水平，而且对于推动目标检测技术在工业检测领域的应用具有示范效应。此外，本研究在深度学习领域也具有一定...

学习笔记二十六：支持向量机-软间隔与正则化

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软间隔SVM通过引入松弛变量和正则化参数C，解决了硬间隔SVM对噪声敏感和过拟合的问题。其核心思想是在最大化间隔的同时允许部分样本违反约束，通过参数C平衡间隔最大化与分类误差。使用替代损失函数（如Hinge损失）将问题转化为凸优化，对偶问题中拉格朗日乘子α_i被限制在0≤α_i≤C范围内。正则化项控制模型复杂度，提高泛化能力。软间隔SVM能处理线性不可分数据，保持稀疏性，支持向量包含边界内和误分类样本，实际应用中需通过交叉验证选择合适C值。该方法结合核函数可有效解决复杂分类问题，其正则化思想在机器学习中具有

学习笔记二十四：支持向量机-对偶问题

dengdaijc的专栏

12-03

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SVM通过拉格朗日乘子法将原始问题转化为对偶问题，具有计算高效、便于引入核函数等优势。对偶问题仅与支持向量相关，具有稀疏性。SMO算法通过每次优化两个变量高效求解对偶问题，利用KKT条件确定支持向量。最终模型仅依赖于支持向量，预测时只需计算新样本与支持向量的内积。这一方法结合了理论优势与计算效率，是SVM的重要理论基础。

学习笔记二十三：支持向量机-间隔与支持向量

dengdaijc的专栏

12-02

731

本文介绍了支持向量机(SVM)的基本原理。SVM通过在样本空间中寻找最优划分超平面来实现分类，其核心思想是最大化分类间隔以提高泛化能力。关键概念包括：划分超平面的数学表示（由法向量和位移项定义）、支持向量（决定超平面位置的最近样本点）以及间隔（反映分类置信度）。SVM的基本型是一个凸二次规划问题，通过最小化法向量范数平方来最大化间隔，同时满足所有样本正确分类的约束条件。该方法具有理论严谨、模型稀疏、全局最优等优势，是经典的分类学习算法。

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着农业科技的进步，水稻病害的及时识别和精准分类对于提高水稻产量和质量具有重要意义。本文提出了一种基于支持向量机（SVM）和集成特征表示的水稻病害图像识别系统。该系统结合了颜色、形状和纹理等多种传统特征，采用特征融合方法提高病害识别的准确性。

AMD rocr-libhsakmt分析系列7-2：共享机制-import

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机器学习入门＜5＞支持向量机形象教学：寻找最安全的“三八线”，人人都能懂的算法核心

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