风电机组数字化感知与运行状态评估方案 目 录 1 背景 2 数字化感知 3 运行状态评估 4 研究展望 背景 海上风电气候条件更为恶劣 ， 运行维护成本高 ， 占到海上风电总投资 40% 以上 ，能源转型的数字化、智能化特征进一步凸显 ，数 字化是基础、智能化是关键 ，信息流与能量流融合是必然趋势。数字孪生技术为解决海上风电运 维难题提供了新的思路和技术手段。 数字孪生是综合运用感知、计算、建模等信息技术 ，通过软件定义 ，对物理空间进行描 述、诊断、预测、决策 ，进而实现物理空间与赛博空间的交互映射。 华 能 海 上 风 电 技 术 研 发 中 心 非结构化多源数据 调度数据发送指令 数字模型 数据驱动模型组 物理对象 人工智能 云计算 智能体模型 ABM 设备数字孪生 业务数据闭环 无人机 传感器 机理建模 混合建模 可感知 BIM VR 各 级 优 化 预 案 推 演 可计算 可预测 可采集 多 源 传 感 与 监 测 云技术 6 设备数字孪生

智慧管网是在标准统一和数字化管道的基础上，以数据全面统一、感知交互可视、系统融合互联、供应精准匹 配、运行智能高效、预测预警可控为特征，通过“端 + 云 + 大数据”体系架构集成管道全生命周期数据，提供智 能分析和决策支持，用信息化手段实现管道的可视化、网络化、智能化管理，具有全方位感知、综合性预判、 一体化管控、自适应优化的能力。 全面精确感知管道本体、环境 、设备工况、工艺运行等状态 数据 数据 综合运用统计分析和机理仿 真结合方式对管网运行趋势 进行预判 全方位 感知 综合性 预判 智慧管网 控制系统与信息系统数据融合 ，管理体系与知识网络融合， 支持生产经营一体化高效管控 一体化 管控 综合考虑安全及效益管理目 标，主动适应生产经营各要 素变化实现全局优化 自适应 优化 2 （三）建设目标 坚持“重应用、重效果、重安全”和“不搞新技术罗列，不搞 管道物联网实现全覆盖；建成智慧管网 云平台并实现各信息系统深度融合；实 现天然气管网全局全时段运行优化，降 低管网综合能耗。 第一阶段 全面实施智慧管网解决方案，新建管道全 面应用数字孪生体与全面泛在感知方案； 完成科技重大专项研究并启动成果推广应 用；加强信息系统融合，实现区域天然气 管网运行优化、管网可靠性、设备远程诊 断、线路动态风险评价等应用；形成智慧 管网建设、运营技术标准。 以数据标准融合为基础，通过数字化移交

智慧管网是在标准统一和数字化管道的基础上，以数据全面统一、感知交互可视、系统融合互联、供应精准匹 配、运行智能高效、预测预警可控为特征，通过“端 + 云 + 大数据”体系架构集成管道全生命周期数据，提供智 能 分析和决策支持，用信息化手段实现管道的可视化、网络化、智能化管理，具有全方位感知、综合性预判、 一体 化管控、 自适应优化的能力。 全面精确感知管道本体、环境 、设备工况、工艺运行等状态 支持生产经营一体化高效管控 综合考虑安全及效益管理目 标，主动适应生产经营各要 素变化实现全局优化 综合运用统计分析和机理仿 真结合方式对管网运行趋势 进行预判 综合性 预判 全方位 感知 一体化 管控 自适应 优化 2 （三）建设目标 坚持“重应用、重效果、重安全”和“不搞新技术罗列，不搞信息孤岛，不搞锦上添花”指导思想，分三阶段 开展智慧管网建设，逐步实现新建管道和在 管道物联网实现全覆盖；建成智慧管网 云平台并实现各信息系统深度融合；实 现天然气管网全局全时段运行优化，降 低管网综合能耗。 2023 年 - 2025 年 全面实施智慧管网解决方案，新建管道全 面应用数字孪生体与全面泛在感知方案； 完成科技重大专项研究并启动成果推广应 用；加强信息系统融合，实现区域天然气 管网运行优化、管网可靠性、设备远程诊 断、线路动态风险评价等应用；形成智慧 管网建设、运营技术标准。 第二阶段

设 概 基 发 行 未 建 自 智慧矿山概 述 解决 方案 感知设 备 ● 岩土类设 备 ● 环境类设 备 part 1 智慧矿山概 述 1.1 概 念 定 义 智慧矿山是以矿山数字化、 信息化为前提和基础 ，对矿山生产、 职业 健康与安全 、 技术支持 与 后勤保障等进行主动感知、 自动分析、 快速处理。 建 设 智慧矿山 ，最终实现 安全矿山、 无人矿 山、 械采矿技术为代表的无人采矿工 作面和无人掘进工作面系统。 分类 智慧矿山系统 》 1.2 基本架 构 智慧化阶段 ： 智慧系统能够主动的感知、 自动分析、并能够正确快速 地处理。大力推进矿业领域 科技创新 ，加快建 设 数字化 、 智能化、 自动化矿山 ，大力 发 展 备 、传感设 备 、网络设 备 为基础形成的智慧矿山综合系统。 》 2.1 方案综 述 以监控设 备、 传感设 备、网 络设 备为基础 形成智慧矿山 的感知触角 ，为智慧矿山提供最基础、最真实的感知数 据。 构 建 数据中心和综合指 挥中心。将开采数据、财务数据、 人员行 为数据、监控数据、环境数据等形成 专题类数据 为数据分析提供基础支撑数据。 建

特征的能源互联网企业。 智慧国网 业务发展 电网形态 企业形态 为新型电力 系统注入数 字动力 融 入 电 网 业 务 融 入 生 产 一 线 融 入 产 业 生 态 电网全息感知 能源智能互联 企业智慧运营 服务多元友好 三融 三化 为新型电力 系统注入数 字动力 赋能 + 驱动 赋能 + 驱动 数字化转型 数字化建设 二、国网数字化转型目标 以公司战略 、人资 2.0 、多维精益管理、现代智慧供 应链、融媒体、陕西电力市场技术支撑等平台，探索能源数据增值服务、基础资源商业化运营、电动 汽车应用等。 初步建成网络安全作业指挥平台、全场景网络安全态势感知平台和安全运行分析指挥中心。 建成北斗综合服务应用平台及 53 座电力北斗基准站，部署国网区块链交易侧链和数据侧链，探索 5G 、 人工智能应用。 新技术应用 运营保障 优化人力资源配置和重 架构中台化、数据价值化、业务智能化，支 撑国网公司战略目标落地实施。 • 十四五期间，陕西公司将全力打造“ 143” 数字化赋能体系，即“一个基础、四个领域、 三大保障”。 • 一个基础，即提升数字化感知，夯实基础资 源，打造企业中台；四个领域，即赋能电网 生产，赋能客户服务，赋能企业经营，赋能 新兴业务，释放数据价值；三大保障，即强 化安全防护，强化技术引领，强化运营保障； 二、公司数字化转型

奥格智慧水务水利 综合解决方案 用科技手段保障水生态文明建设 打造全面感知、智慧管理，科学决策的水环境治理体系 奥格科技股份有限公司 奥格智慧水务 AWater 关于奥格 产品及服务体系 业务领域 软件产品 硬件产品 技术服务 07 08 16 17 智慧水务水利综合解决方案 成功案例 目录 01 02 03 04 智慧水务一体化 智慧排水 水利数字孪生 管理 07 软件产品 01 奥格智慧排水信息系统 （AWater iDrain） ① 打好基础，用绣花针功夫管排水，构建资产一本账单，实现精细化扁平化管理 ② 全面感知，搭建从源头到末端全过程物联感知体系，实时掌握系统运行状态 奥格智慧排水信息系统（AWater iDrain）基于现有的社会背景和政策背景，量身打造一套包涵 排水全覆盖和内涝全过程在内的管理体系，通过构建“内涝全生命周期管理、应急响应全过程管控、 利数字孪生平台。 功能介绍 产品介绍 ① 数据底板 提供数据汇聚、数据治理、数据服务等功能，将流域范围地理空间数据和精细化BIM模型按统一 的时空基准有机融合，在此基础上汇聚和治理各类基础数据、监测感知数据、业务数据和外部共享数 据，构成数字孪生流域“算据”基础。 业务 应用 数字孪 生平台 流域防洪系统 实时雨水情、风险预警、应急响应 值班值守、洪水防御保障、洪水预演 流域“一张图”

（ 3 ）智慧能源的感知层 案例：北京第二外国语学院 （ 3 ）智慧能源的感知层 （ 3 ）智慧能源的感知层——传感网 无线方式：淄博市电力环网改造 智慧能源的感知层——无线传感网 MESH 网状网络拓扑结构的网络具有强大的功能，网络可以通过“多级跳”的 方式来通信；该拓扑结构还可以组成极为复杂的网络；网络还具备自组织、 自愈功能。 （ 3 ）智慧能源的感知层——“接力”传输 （ 3 ）智慧能源的感知层——无线远程抄表系统 基于 zigbee 技术的远程抄表省去了现场布置通讯线的麻 烦，在节约成本的同时又减少了工程量，为有效实现电能集中管 理大大提供了方便；采用 mesh 网状网络结构充分保证了数据 传输的可靠性。 中心节点 终端节点一 终端节点二 无线信道 为什么需要智慧能源？ 1 智慧能源的基本结构 2 4 大数据下的智慧能源 EMS SCADA PI Cond. Monit AM O&M OMS Forecasting CIS 信息采集 电网系统 配电 变电 输电 信息 应用 信息 处理 信息 传输 感知 延伸 互动 线路 状态 视频 安全 气象 条件 一次 设备 二次 设备 潮流 分布 电能 质量 链式传感网 极端环境传感网 大规模传感网 电力宽带专用网（光纤 / 宽带无线接入）

密集型，实现面向未来的互联网+煤炭资源 的智能精准开采。 在 信 息 科 技 的 全 面 介 入 下 ， 智 能 化 煤 矿要达到全生产要素、全生产全过程的互联 互通，完成“感知、通信、分析、预测、决 策、执行”的闭环管理，实现“智能感知、 智能决策、自动执行”的建设目标，必须在 前期的实践基础上，围绕着面向未来的精准 开采理念，即依托工业互联网架构为基础的 智能煤矿体系，从传感、通信、平台、云、 提高煤矿安全精准开采地质保障水平、研究 应力场-裂隙场-渗流场-温度场等耦合作用下 的煤炭开采和致灾机理势在必行。 图1 煤炭精准开采的科学内涵 煤炭精准开采 无人开采 多物理场测控 智能感知 自动巡航切割 … 物联网系统构建 地球物理数据库 灾害风险判识 灾害智能防控 … 风险监控预警 智能无人安全开采 安全开采 5 2022 年第4 期 Industry Trends 现实难题，以及未来深部开采将面临的技术瓶 颈提出的科学构想，以最终实现“安全、少人 无人、绿色高效”的煤炭开采为目标。 煤炭精准开采的科学内涵是基于透明空 间地球物理和多物理场耦合，以智能感知、 智能控制、物联网、大数据、云、人工智能 等作支撑，具有风险判识、监控预警等处置 功能，能够实现时空上准确安全可靠的智能 少 人 （ 无 人 ） 安 全 精 准 开 采 的 新 模 式 新

言，将行为和语言的表达过程称为“能力”，两者合称“智能”，将感觉 、记忆、回忆、思维、语言、行为的整个过程称为智能过程，它是智力和 能 力的表现。 -- 百度 • 智能制造，就是面向产品全生命周期，实 现泛在感知条件下的信息化制造。通过智 能化的感知、人机交互、决策和执行技术 ，实现设计过程、制造过程和制造装备智 能化。 • 智能制造系统是一种由智能机器和人类专 家共同组成的人机一体化智能系统，借助 计算机模拟人类专家的智能活动进行分析 度 6 赵敏： “ 智能制造，基于 CPS （赛博物理系统）技术构建„状态感知 - 实 时分析 - 自主决策 - 精准执行 - 学习提升‟的数据闭环，以软件形成 的数 据自动流动来消除复杂系统的不确定性，在给定的时间、目 标场景 下，优化配置资源的一种制造范式。” 该定义所涉及的各项基本要素是： 智能机理：状态感知 - 实时分析 - 自主决策 - 精准执行 - 学习提 升； 操作对象：数据（信息与知识的载体）； 。这方面过去已经有很多管理软件，但这些工具之间没有 什么联系，数据结构也不一样，需要打通和升级。 12 15:20 敏捷感知 敏捷感知市场和 客户输入的实时 状态 学习创新 利用人工智能， 自学习，作出创 新的方案 自主推理 按照设定的规则 ，根据数据分析 的结果，自主作 出推理和选择 实时分析 对感知的实时状 进行实时分析和 计算 智能制造 典型特征 快速反应 根据推理和选择 的结果，快速地

工 业 智 能 化 实 践 服务工业智能 | 成就美好未来 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 2 内容提纲 基础控制与智能感知 2 设备维护与智能诊断 3 单位简介与主营业务 1 数字孪生与虚拟工厂 5 调度优化与智能管控 4 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 9 内容提纲 单位简介与主营业务 1 数字孪生与虚拟工厂 5 调度优化与智能管控 4 基础控制与智能感知 2 设备维护与智能诊断 3 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 10  焦炭质量实时预测 • 树形界面选择炉号与指标类型； • • 可配置选用的单种煤及价格、质量指标、配比上下限等 属性； • 给出优化方案及对应的成本与焦炭质量 基础控制与智能感知 —— 配煤优化与焦炭质量预测 DUT Artificial Intelligence Institute, Dalian 11 基础控制与智能感知 —— 钢铁自备电厂运行优化 11 模型参数自适应更新 融合过程机理 + 运行经验 高精度建模 机理融合智能建模