5G智能安全帽、5G执法记录仪,作业票,工作票,工单助力智能国网建设
发布时间: 2024-04-14 15:46:54
国网吴忠供电公司聚焦变电运维专业基础提升,持续深化移动作业数智化转型应用,坚持在数字赋能解放思想上做“乘法”,3月完成变电站操作票智能成票功能上线运行,首次在嘉宝110kV变电站应用成功,这标志着变电运维专业在提质增效、科技保安、数智转型方面的又一巨大突破。
智能成票应用以国网吴忠供电公司“五级五控”变电全流程移动作业为依托,数字化两票移动作业建设成果为基础,基于电力大语言专家模型的AI成票微应用,实现操作任务自动解析、历史数据库自动调阅、操作成双校核票,缩短倒闸操作成票用时90%以上。全面提升电力运检人员作业效率与运检作业精益化水平,打造“业数融合”数智化人才队伍。
AIoT万物智联,智能安全帽生产厂家,执法记录仪生产厂家,智能安全帽、智能头盔、头盔记录仪、执法记录仪、智能视频分析/边缘计算AI盒子、车载DVR/NVR、布控球、室外高精度定位RTK/室内高精度定位UWB/蓝牙信标定位、智能眼镜、智能手电、无人机4G补传系统,多源视频融合~融合通信~安全生产管控平台~大型可视指挥调度平台VMS/smarteye 。

电力施工作业现场可视化安全综合管控平台项目解决方案,https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=50
安全生产可视化远程监理在大型厂矿(发电厂、钢厂、石油石化炼化、化工园区等有危险工种岗位等工矿企业)中的应用,各类防爆安全帽、工作记录仪等,图传加数传,危险气体采集,工人心率等体征信息采集,与工单等信息结合,统一后台汇聚。
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轻危大型厂矿可视化监管系统方案(有内部作业视频数据保密的需求),https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=258
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执法记录仪、一体化布控球等目前支持的AI智能算法、视频智能分析算法有哪些,https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=297
智慧工地-智能AI算法的实现机制,https://www.besovideo.com/detail?t=1&i=129
以“智”促“析”--操作任务智能解析
结合实际业务现状,在接收到OMS或者其他方式下发的调令,即可在移动端使用语音方式录入调令信息,利用大语言模型语言处理,自动分析、理解操作指令,并结合智能成票专家模型进行操作逻辑分析,将其拆分成现场作业、顺控作业操作任务,将传统的调令平均接令识令时长缩减至1分钟。
基于现有变电运检移动作业能力,对站端主接线图、设备台账信息、遥信数据、变电站运行规程等数据进行清洗、知识抽取、语义分析,构建基于电力设备实体、属性、关系可动态更新的设备运行知识图谱,完成对厂站所有设备知识结构化的可视化表示,支撑大语言模型进行知识增强推理,实现对厂站电力设备的全面描述和管理。
智能成票模型构建依托于变电运检移动作业海量的文本、图像等多种形式的数据,包括变电站操作票、设备参数、环境信息等,通过对电力业务数据进行去重、清洗和格式转换等预处理,构建电力行业多模态大语言模型,同步在电力行业多模态大语言模型的基础上,进一步构建专业小模型,例如操作任务识别倒闸操作数据模型、倒闸设备状态校核模型、倒闸操作逻辑模型、倒闸操作术语生成模型等,充分发挥专业小模型和多模态大语言模型优势,智能生成符合实际情况的操作票,同时以知识图谱中的知识和规则为依据,逆向智能推理操作票是否符合操作逻辑,确保智能成票的准确率。
以“智”促“转”-倒闸操作步骤生成
倒闸操作步骤智能生成以站端知识图谱、智能成票专家模型为支撑,利用大语言模型完成对倒闸操作任务智能解析,明确倒闸操作意图,并按照PMS3.0整体架构设计规范,从集控系统获取主网设备遥信数据,使用设备状态实时数据,包括开关状态、刀闸状态等,实现倒闸操作任务可操作性的自动校验,同时分析倒闸操作任务设备状态的变化过程,验证设备运行状态,并依据《操作票管理规定》及倒闸操作术语生成模型,完成操作步骤的智能生成,辅助运检人员开展倒闸操作作业。
传统的人工填票需由运行操作人员填写,再由监护人审核修改,成票过程还有移动终端或PMS 3.0建票、同步PDA等多个步骤,整个过程至少耗时30分钟以上。而智能成票的实现,运行人员只需将调令智能输入至智能成票系统中,智能识别操作意图并生成倒闸操作步骤,大幅缩减制票时间,该技术不仅兼顾现场作业实用化要求,在提升倒闸操作安全性同时,降低操作票拟写时间成本,提高现场作业工作质效,进一步丰富作业现场安全管控体系内容。
工欲善其事,必先利其器。此次变电运维操作票智能成票技术的成功应用,标志着变电运检智能化和实用化进一步提高,下一步,吴忠公司将持续推进变电专业数字化转型建设,将“严入、强训、必考”纳入变电移动作业全流程应用,推动风险防控由“被动”向“主动”转变、由“事中控制”向“事前预防”延伸,逐步实现“常规运检”向“智能运检”转型,有效防范人身安全事故,坚决守住安全生产生命线。