应用人工智能技术提高汽轮机运营的可靠性

© 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。考虑到的目标…–核系统安全，MW调度需求，最大化资产盈利能力–防止汽轮机-发电机系统不必要的损坏–支持管理风险相互依存系统–提升运维任务效率信息和自动化▪提升业务优先级：为用户提供可操作的关于蒸汽涡轮机信息和生成器系统 ▪ 利用人造智能 规划资本项目优化维护，与CBM项目保持一致优化 运行 控制和回复建立维护的合理性区间扩展管理独特风险以避免成本(衰老—灵活性—设计漏洞)人、流程和技术为未来提供信息范围定义停电 确保安全运行、提升植物性能和成本控制，管理退化设备可靠性。系统健康的重要性 © 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。 © 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。业务流程自动化示例…数据分析与可视化系统自动化（ Generation Control ）自适应控制任务规程•可靠性指标•生命消耗故障排除因果分析工作单生成•停电计划•维护调度配置浏览器周期性能设备行为（偏差和异常）健康与风险指数 数据来源示例…逻辑来源商务工具条件极限依赖相关性算法基于物理的虚拟传感器指标/决策变量计算植物/涡轮控制系统CMMSERP控制系统 & 传感器数据历史记录器 远程仪器数据检查结果维护手册 (OEM)技术见解（OE & BP） 数据分析与可视化配置浏览器周期性能设备行为（偏差和异常）健康与风险指数•可靠性指标•生命消耗 © 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。 © 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。数字孪生性能优化安全增强状态监测预测性维护物理涡轮的虚拟副本可以进行模拟和测试工程师可以在不危及实际设备的情况下测试场景和修改有助于培训操作员和规划维护活动人工智能系统持续监控运行条件，并调整参数以最大化效率深度学习模型可以识别最佳蒸汽流量、压力设置和负载均衡。这些优化可以增加功率输出，同时减少燃料消耗人工智能算法分析振动模式、温度波动和其他传感器数据以预测在组件故障发生前进行检测 机器学习模型可以检测涡轮性能中的细微异常，这些异常可能预示着正在发展的问题 这减少了计划外停机时间并延长了设备使用寿命使用多个数据流实时分析涡轮健康状况 机器学习算法检测人类操作员可能忽略的模式 提供持续评估而不是定期检查计算机视觉系统监测物理部件以识别视觉上的退化迹象 异常检测算法实时识别潜在的安全问题人工智能辅助分析涡轮系统和核反应堆运行之间的复杂相互作用 Claude 3.7十四行诗中对“人工智能”的见解核汽轮机应用程序”我们如何到达那里？ © 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。数字孪生性能优化安全增强状态监测预测性维护人工智能系统持续监控运行条件，并调整参数以最大化效率深度学习模型可以识别最佳蒸汽流量、压力设置和负载均衡。这些优化可以增加功率输出，同时减少燃料消耗使用多个数据流实时分析涡轮健康状况 机器学习算法检测人类操作员可能忽略的模式 提供持续评估而不是定期检查计算机视觉系统监测物理部件，以发现其视觉上的退化迹象 异常检测算法在实时中识别潜在的安全问题人工智能辅助分析涡轮系统和核反应堆运行之间的复杂相互作用•ISO 20816:建议在基线值上升25%时发出警报对于许多组件，在40%时触发警报•EPRI指南:对于核应用，通常建议调查超过基线15%的持续增加物理涡轮机的虚拟副本允许进行模拟和测试工程师可以在不冒实际设备风险的情况下测试场景和修改 帮助培训操作员和规划维护活动人工智能算法分析振动模式、温度波动和其他传感器数据以预测在组件故障发生前进行检测 机器学习模型可以检测涡轮性能中的细微异常，这些异常可能预示着正在发展的问题 这减少了计划外停机时间并延长了设备使用寿命 监测随时间变化的速率（斜率）(恶化)”-time对于最新且适用的指南，您应直接联系 EPRI 或访问他们的通过您所在组织的订阅文档库，因为他们的推荐可能在我上次知识更新后已更新。“标准为变化率阈值提供起始点：将当前读数与历史“健康”模式进行比较 Claude 3.7十四行诗中对“人工智能”的见解核汽轮机应用程序”我们如何到达那里？ 常见模型陷阱:•假设所有单位、周期、机器都相同•仅依赖标准管理仪器可靠性风险•不理解测量/传感器的约束•使用无关参数设置 APR/ML 集群•不包括设备相互依赖在模型中•移除结构性模型•忽略瞬态行为•不适当的技术洞察elicitation © 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。发展成功部署所必需的高质量信息资源 © 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。更多数据 更多机遇 更高复度 更多挑增强流体系统对高频事件的监控扭转应力及增加的VER/IED穿透引起的共振例如：新兴风险与“智能”风险管理解决方案：EPRI蒸汽轮机资源开发实例…传感器综合FMEA差距分析优先部署传感器、分析需求，和方法开发•RAMS模型开发•流体系统包括组件和工作流体驱动系统退化•周期性流体样本检测转换 •网格诱导故障关于蒸汽涡轮机与发电机的报道•规范和标准正在出现，可能会有缺陷•风险管理。存在可以测量系统机械效应的技术。经证实可减少计算中的误差范围。 ||最终思考dsenTrModels基于物理CalculationsFocus 系统集成/分析团队理解/模拟系统关系建立持续学习的机制合理调整投资规模承认常规的局限性传感器和拟议的分析包通过明确的目标和商业目标定义项目的规模 © 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。www.epri.com携手……塑造能源未来 © 2025 电力科学研究院有限公司。保留所有权利。®