AI智能安全分析管理平台

项目简介

构建风力发电智能控制系统，为管理人员做出决策、判断提供支持。通过风力发电自动化系统的控制，能够对收集的相关数据进行分析、处理和整合，可以应用在风力发电系统自动检测之中，及时发现系统中存在的故障，并及时提出有效的解决方案，智能化、自动化的工作方式，AI 技术可以提供个性化的服务，在大数据的支持下，能够全面掌控风力发电机的所有数据，通过对信息的筛选、处理，能够更具有针对性的为单个风力发电机提供服务。项目完成后可有效减少人员事故伤亡、设备非计划停运，提高人员作业规范与设备运维水平。针对应急突发事件能有效及时的提供实时现场告警信息，对于推动风电集团产业结构调整、助力集团加强生产安全和服务风险管理能力、深化全生命周期资产运用水平具有重要意义。深度学习的图像识别技术，构建HXSmartNet 深度神经网络模型自主学习图像的高阶语义特征，克服深度学习模型训练中小样本训练、小目标检测、光照敏感性等难题。

项目成员

姓名：李文翔，性别：女，电话：136****2751，毕业时间：中级售前工程师，院校专业：云南大学软件学院信息安全专业
姓名：张国晶，性别：男，电话：193****3586，毕业时间：测评经理，院校专业：桂林电子科技大学信息科技学院网络工程专业
姓名：陶晓航，性别：男，电话：159****0592，毕业时间：售前工程师，院校专业：浙江台州学院机械设计制造及其自动化专业

项目背景、面临的问题以及需求

风电场集控中心人员总数基本在 3-6 人之间。岗位职责不仅负责处理作业票的相关工作，还需要做监控施工视频、监控设备参数等工作。同时风电场各风机分布范围广，攀爬难度高，施工作业期间工作强度与工作人数严重不符，值班人员难以顾及视频监控内容，存在安全风险。所以产生了五种需求：(1)AI 智能安全分析需要覆盖全厂 24 台风机，AI 安全监控无死角。(2)AI 智能安全分析需
结合《新能源典型违章行为表现》落实严重违章、覆盖一般违章。(3)AI 智能安全分析需要支持后期摄像头的动态扩容，在合理范围内保护固定资产投资。(4)AI 智能安全分析具有良好的可用性，违章行为可追溯且使用简单。(5)AI智能安全分析算法可配置、可启停，告警信息可以外发、可接声光电现场报警。根据需求，我们制定了应对方案：(1)视频信息采集位置基于对风电场现场各种复杂生产环境的现场勘察，并与相关领导、专工充分沟通算法能力、依赖及需求后，确定三处视频信息采集关键点。分别为塔基、机舱及箱变。(2)算法分析标准：风机机舱作为一个相对密闭环境，并位于风机塔顶位置，非工作人员难以进入，所以在算法选择上主要侧重于对工作人员的日常工作的规范性、以及机舱环境的安全性。风机机舱监测摄像头使用算法为安全帽识别、短袖识别、安全带识别、抽烟识别、烟雾识别、火焰识别。

项目实施计划和预期进展

1、2022 年 6 月至 12 月建设研究实验室；
2、2023 年 3 月 1 日项目启动；
3、2023 年 3 月 2 日至 2023 年 3 月 22 日进行需求调研；
4、2023 年 3 月 23 日至 5 月 23 日按需求部署风机摄像头等硬件；
5、2023 年 3 月 23 日至 5 月 23 日实现软件功能，确定算法分析标准；
6、2023 年 5 月 23 日至 2023 年 8 月 7 日进行试运行；
7、2023 年 11 月进行项目验收。

其他资助情况

项目日志