配电间无人巡检系统

快来记笔记啦，小助手今天为大家普及一款智能化产品，提起智能化大家想到的第一个特点是不是机器代替人工作，也就是“无人”运行，那今天着重介绍的这款产品就是适用于配电间的无人巡检系统平台。多数电厂配电间的现场巡检主要依靠人工定期巡检，配电间有部分数据信号未能上传至DCS中，仅依靠人员感知的方式进行设备的全方位监管，占用大量人力资源，偏远的配电间巡检在路程上花费大量时间，而且巡检质量因人而异，存在一定的安全隐患。为此我们打造了一款替代大量人工的配电间无人巡检系统。

配电间智能巡检，是采用智能检测手段，通过图像自动识别和视频数据挖掘技术，弥补现场人工巡检盲区，全面自动感知、预警预测设备缺陷或故障趋势，达到降低人工巡检劳动强度、提高巡检质量的目的。

采用机器深度学习建模架构，算法中应用仪表识别算法，开关柜指示灯状态算法，环境监测中声音、噪音识别的算法等；还包含对人员行为分析的算法，如安全帽检测、吸烟检测等智能算法。支持深度学习典型违章事件，并能够进行典型违章事件告警处理。

1）仪表识别

基于机器视觉的仪表识别，建立深度学习神经网络模型，对在线仪表如压力表、温度表、液位等表计的实时分析，一旦表计读数异常，实时发送告警信息。

图为：仪表识别

2）人脸动态识别

识别配电间是否有陌生人员进入。

3）状态分析

深度学习声音、噪声、振动等异常状态，对异常信息进行告警，将告警信息推送到相关人员，合理安排检修，避免不必要的损失。

图为：状态分析

4）异常行为分析

分析未佩戴安全帽、吸烟、倒地、翻越围墙等异常行为，深入学习典型违章事件，并能够进行典型违章事件告警处理，实现对人员的安全管控。

这些就是配电间无人巡检的部分功能啦，它运用人工智能、物联网、大数据、云计算等先进技术手段，依托前端智能设备采集数据、人工智能分析，可实现区域设备巡检自动化，实现对人员、设备的安全管控，降低人员劳动强度，提高数据采集质量，提升现场设备的可靠感知、业务协同、管控决策，提升工作效率。系统依据态势分析模型和风险预警模型实现对设备运行状态评估及风险精准预警，提升电力企业安全生产效能及风险隐患防控能力。配电间无人巡检的实现，将会在工业领域带来深远的影响。这款产品适用于各个工业领域，如果你需要这款产品请与我联系呦。

联系人：

李经理：15513652186

贾经理：19834437763

年经理：19934978227

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