基于“黑灯车间”模式的输煤系统智能运维技术研发与应用OA

【目的】燃煤电厂输煤系统中传统的人力运维效率低下、作业风险高,且难以满足高精度、及时性的严苛要求,亟需研发一套融合多模态感知技术的全自动化智能运维系统,以实现对关键设备状态的实时监测与精准诊断。【方法】本文以燃煤电厂输煤系统为研究对象,构建了一套包含访问层、访问控制层、应用集成层、子系统层的智能巡检系统逻辑架构,以图像增强算法为核心,融合物联网感知、机器视觉分析、AI算法等前沿技术,对从输煤系统采集的2020—2024年共128万条有效样本进行模型验证,并在“黑灯车间”模式下进行了现场验证。【结果】研究表明,基于多模态感知技术的智能运维系统在有效样本的模拟实验中,模型故障诊断能力达到了84.5%。在燃煤电厂输煤系统的“黑灯车间”模式下,智能运维系统对设备故障、作业人员违规、洒落煤识别这3类事件的平均报警响应时间均≤0.5 s,且误报率≤2%。智能运维系统构建的“功能安全+信息安全+冗余备用”三位一体安全防护体系能够确保输煤系统的全生命周期安全可控。【结论】该技术有效提升了输煤系统巡检的智能化水平与运维可靠性,显著降低了人工干预强度与现场作业安全风险,为火电厂智慧化转型提供了可行技术路径。同时,研究成果可为同类燃煤发电企业燃料系统智能化改造提供参考示范,对推动电力行业安全高效、绿色低碳发展具有重要工程应用价值。