..................16 3.2.2.2.5 以区域（全省）维度展示用电企业故障统计.......................................................................17 3.2.2.2.6 以区域（全省）维度展示用电企业故障展示............................................. ..................23 3.2.2.2.15 以区域（自定义）维度展示用电企业故障统计.................................................................24 3.2.2.2.16 以区域（自定义）维度展示用电企业故障展示............................................... ...................37 3.2.2.3.7 全省运维故障详情信息查询.................................................................................................38 3.2.2.3.8 全省运维故障详情列表展示................................

124 学 = 划 新 庭 在 次 自 e 术语 定义 测量 特征 评估 诊断 治理 关注电能质量本身 的诊断与抑制 电源 电网 响应 拓扑 负荷 故障 态势 特性 诊断 推演 预测 协同 控制 调控 挖掘与扰动相关联的 设备级 - 系统级信息 不断涌现的复杂扰动模式难以 定义和表征。 监测数据中蕴含的系统级、设 备级感知信息未充分利用。 10ns- 10ms- 100ns- 1-6sec- 15xin —IMHz 100kHz —10kHz —IKH —0.1kHz -0.01kHz 0001AHz DR: 故障录設仪 PQV: 电能质母监测装置 PVU: 同步相量单元 SCADA: 数据采集与监视 校制系统 1MHz 0.00Ims- 100Hz 10kHz n 事件触发记录设备 连续记录装置 数据获取、数据治理、隐私保护、价值挖掘 向 S (1) 电谎设备故障坟动波展 空 7 用 (3) 要压径套管故障 299858 同 (2) 树模磁线故障 码案 (4) 雷醒故障枕助渡影 幅值 /kV 15 10 5 0 5 -10 -15 0 10 20 多源数据采样 / 上报 率 30

硬件设备及软件采用冗余配置、集群、虚拟化、容灾备用等技术手段， 消除单点故障，确保不因部分软硬件故障而影响系统功能的正常运行。 1.2.2.3 安全性要求 一体化电网运行智能系统主站应满足信息系统安全等级保护及电力 二次系统安全防护相关标准、规范的要求。 一体化电网运行智能系统主站在运行过程中应不影响电力系统的安 全性，不因系统本身的故障或错误导致电网安全事故。 1.2.2.4 集约化要求 一体 复杂的培训 即可掌握并使用此系统。 1.2.2.6 可维护性要求 主站系统应具备系统自检、性能预警、事件告警、故障诊断等功能， 可对系统软硬件设备进行全面的监测，并具备统一的管控界面，方便 11 电力行业数字化一体化监管平台建设方案 管理人员及时发现并排除系统隐患及故障。 1.2.2.7 可管理性要求 主站系统应具备软硬件设备集中管控能力，所采用的软硬件设备应 具有良好的可管理 一体化电网运行智能系统主要通过网络方式（包括调度数据网、综 合数据网及网络专线）实现主站与厂站及各级主站间的通信，并兼容 现有点对点模拟/数字串行通道及网络专线通道。 支持使用无线公网实现主站与配电终端、故障指示器的通信。 1.2.6 信息采集要求 信息采集应支持厂站及配电终端综合数据交换，纵向主站间综合数 据交换，横向业务数据交换，动态数据采集，视频信息采集，水雨情 15 电力行业数字化一体化监管平台建设方案

智能集成控制平台 一体化生产控制系统 一体化生产管理系统 1 个系统 煤矿大数据及云服务系统 煤矿安全生产数据网络传输体系 大数据煤矿重大灾害预警与专家决策平台 基于大数据的煤矿关键设备故障诊断与远程维护平台 基于专家系统的煤矿安全专家知识库 煤矿机电设备生产企业技术服务知识库 基于云计算的煤矿安全生产信息综合数据库 5.1 智慧煤矿建设目标与建设内容 含义 范围 具体建设内容 主通风机监控系统 5.1 智慧煤矿建设目标与建设内容 5 个 中 心 生 产 运 营 管 理 中 心 基于 GIS 的“一张图”生产协同管理系统 智能决策支持系统 大型机电设备故障诊断系统 智能物流管运系统 移动互联煤矿安全生产综合管理信息系统 矿井数字化三维可视化系统 矿井信息化管理软件（ ERP ） 5 个 中心 安全 监测 中心 安全监测监控系统 井下人员精确定位管理系统 矿井有线调度通信系统和矿井行政通信系统分别设置，并应能互通；通 信线缆应分设两条，从不同的井筒或一个井筒保持一定间隔的不同位置 进入井下配线设备；交换机的处理机、电源应采用热备份结构，具有告 警、故障自动诊断、倒换等功能；具有备用电源，电网停电后，系统中 设备的备用电源连续工作时间应不小于 2h ；系统最大通信距离应不小 于 15km 。  移动通信选用 WiFi 或 4G 等技术的矿用通信系统；能自动识别手机终

应力与寿命管理.............................................................................3 4.1.9. 设备状态监测与故障诊断..............................................................3 4.1.10. 数据归类统计.................. .......................................3 4.1.15. 机组运行故障诊断.......................................................................3 4.1.16. 控制系统故障诊断.................................................... 烟气排放连续监测.......................................................................3 4.1.22. 汽机振轮动在线监测与故障诊断.................................................3 4.1.23. 飞灰含碳在线检测.............................

协 同 过 程 优 化 EMS 数据 ERP 数据 MES 数据 检验数据 设备数据 数据源 DCS 数据 工业大数据架构 大数据应用 大数据处理 工艺优化 质量提升 产线故障预测 预测性维修 效率提升 可视化监控 事务型数据 MPP 数据库 HADOOP OLTP 数据仓库 元数据 索引 列存储 粗粒度索引 数据压缩 SQL 优化 动态拓展 资源管理 藏的浅层神经网络学习，而深度神经网络是在一个以上的隐藏层学习。 模型与数据 异常检测 事件处理 环境分析 人机协同 能效增强 质量强化 实时数据处理 历史数据处理 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 工业大数据建模目标 制造价值提升 模型分析实时数据检测设备 状态、预防设备故障、优化 生产过程、提升产品质量、 能效增强、人机协同。 通过对历史数据清洗整合， 进行模型的训练，优化模型 参数，进行更加有效的生产 和运营。 强化模型 设备预测性维修 预测与优化 生产过程优化 设备预测性维修 质量提升 人机协同 异常检测  时间单元 对于故障警告日志进行时间单元划分，将故障或警告视 为事件，事件到下一个事件发生时间间隔超过一定时间

用于多种类型的电厂，包括火力发电厂、水力发电厂、 核电厂以及风力发电厂等。其应用领域之广泛，已经深 入到电力生产的各个环节，从电力生产过程的监测与控 制，到能源的管理与优化，再到运维管理与故障诊断， 以及安全管理与预警等，都留下了智慧电厂技术的深刻 烙印。（1）电力生产过程的监测与控制是智慧电厂最为 核心的应用领域之一。在火力发电厂中，通过安装大量 的传感器和数据采集设备，可以实时监测炉膛温度、压 （3）运维管理与故障诊断也是智慧电厂不可或缺的一部 分。在传统的电厂运维模式中，往往依赖于人工巡检和 定期维修，这种方式不仅效率低下，而且难以及时发现 并处理潜在的故障。而智慧电厂通过引入物联网技术和 2024� 第5卷� 第24期·工程学研究与实用 38 人工智能技术，可以实时监测设备的运行状态，及时发 现并预警潜在的故障，从而提高设备的运行效率和可靠 性。同时，通过智能化的故障诊断系统，可以迅速定位 性。同时，通过智能化的故障诊断系统，可以迅速定位 故障原因，提出有效的维修方案，大大缩短了故障处理 时间，提高了电厂的整体运维水平。（4）安全管理与预 警是智慧电厂应用中不可忽视的一环。电力生产过程中 存在着诸多安全隐患，如设备故障、操作失误等。智慧 电厂通过全面的监测系统和智能化的预警机制，可以及 时发现并处理这些安全隐患，确保电力生产的安全稳定 进行。例如，在水电厂中，智慧电厂技术能够实时监控 水库的水位和发电机组的运行状态。一旦发现水位异常

化、互联化和智能化。 ？ 数据融合困难 矿山生产相关子系统众多，数 据相对独立，融合困难； 缺少多系统协同联动 缺少智慧大脑，各系统独立运 行，无法实现智能联动； 被动的故障或灾害监测 现有安全监测及设备监控系统只能做到灾 害或者故障的事后响应功能，缺少事件预 警机智； 缺少大数据分析应用 现有系统普遍偏重数据采集和单一的数 据监测，缺少数据挖掘和数据分析，数 据的横向比对和分析； 1 生产辅助系统 - 通风机监控子系统 3.2 智慧矿山综自系统 风量、风压、电机电压、电机电流、电机故障等相关参数的实时数据显示及故障报警。 3.2.3.2 生产辅助系统 - 空压机监控子系统 3.2 智慧矿山综自系统 机组的运行状态、压力、电流、排气温度、油温等相关参数的实时数据显示及故障报警。 3.2.3.3 生产辅助系统 - 水泵房监控子系统 3.2 智慧矿山综自系统 水泵的运行 生产作业管理 班组管理 故障诊断模型 设备性能预测模型 预防性维护指导 预防性维护方案 预防性维护派单 预防性维护记录 故障维修指导 故障维修方案 故障维修派单 故障维修记录 故障分析准确率分析 故障率统计 保养 \ 维修落实率 保养 \ 维修及时率 故障代码库 事件处理库 预测 分析 预警 报警 预防性 维护 维修 指导 统计 分析 知识库 设备运行监测 故障分析 异常预警提醒

UPS（不间断电源）为例，作为数据中心最关键、最核心的 基础设施之一，随着 UPS 故障率上升，设备维修频率提高，零部件 更换更频繁，这会大幅增加运维费用和复杂度，并带来巨大的业务中 断风险。 波洛蒙研究所的研究发现，55% 的数据中心计划外中断和 UPS 系统故障有关。根据 Ponemon 调查显示，数据中心宕机成本每分 钟已增加到约 8851 美元。假设一个数据中心因 UPS 故障每年多发 生 1 小时宕机，则损失约为 53.1 气传播的腐蚀 性污染物的敏感性增加。 因此，在环境污染水平较高的地区运营的数据中心，可能会因 多项“无铅”法规对电子设备（包括供配电和暖通基础设施，信息技 术和数据通信设备等）制造的影响而出现硬件故障，数据中心对空气 质量监测的需求日益增加。 数据中心空气治理 各类设备日益紧凑的趋势使得气态污染成为数据中心运营和可 靠性方面的一个重大关切。风冷设备中的更高功率密度需要极其高效 的散热器和大量 UPS、服务器、存储阵列）对空气环 境高度敏感。良好的数据中心空气质量有助于： I. 提高设备可靠性与稳定性：减少因空气质量导致的设备故障，保 障业务连续性。 II. 降低运维成本：通过空气治理减少设备腐蚀和故障，降低维修和 更换费用。 III. 保障数据安全：防止设备因空气腐蚀导致的故障引发数据丢失或 泄露。 数据中心关键设备可靠性面临的挑战如下： 1.1.1 腐蚀性气体： • H2S、SO2 等