会“思考”的电厂丨引领创新 同心致远

本期节目的问题是：你认为未来会是机器控制人还是人控制机器，为什么？

喜马拉雅“西门子调频1847”开启创新风暴。9月1日至20日，重磅节目旋风来袭，将数字化创新、人工智能、大数据分析、机器人、信息安全等前沿话题一网打尽。

奖品

一等奖2名（Apple Watch或美图手机任你选）；二等奖5名（Beats耳机或富士Instax相机任你选）；三等奖10名（摩卡移动电源）。

如何参与

*上喜马拉雅， 订阅“西门子调频1847”的专辑《西有故事》和《科技不怕问》。

*收听9月1日至20日节目，通过留言回答节目中主播提出的问题。将节目分享到微信朋友圈会有加分哦！

*我们将综合考虑答案质量、数量和微信朋友圈分享数量，依次送出奖品。

数字化变革正在席卷各行各业，而大数据更是被称为价值连城的“石油”，电力企业也无法再任其在机器轰鸣、产线轮转之间白白流失。

在电力需求持续上升的今天，大容量、高精密的机组对电厂的维护水平提出了更高的要求。而对大型电力集团来说，旗下电厂分布广泛，运营难度和成本相应增加。应对这些挑战都离不开数字技术的力量。国家电投先人一步，成为电厂数字化的探路先锋。

目前，国家电投河南远程诊断中心连接监视国家电投旗下7家电厂的14台发电机组，装机容量共达到680万千瓦。

每台机组都有成千上万个运行参数由传感器实时采集，如机组的负荷、水泵的电流等，并传输至远程诊断中心的集中数据库。经过特训的智能模型如同“大脑”一般机敏，能自动分析这些海量数据，一旦发现异常，便会立即预警。技术专家根据预警的优先级，利用西门子SPPA-M3000电厂生产管理平台，对设备进行诊断，并在平台中进行诊断报告的编写、查询和发布等。

那么智能模型的“火眼金睛”是如何炼成的呢？根据电厂的运行需要和机组的特点，技术专家在西门子电厂高级智能诊断系统SPPA-D3000中针对不同设备，建立不同功能的模型，包括故障预测、性能优化等。此后，通过神经元网络算法，智能模型对电厂6-12个月内的历史数据进行学习和训练，直到能够准确识别设备在不同运行状态下的正常参数范围。