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近日，龍?jiān)措娏こ碳夹g(shù)公司成功上線國(guó)內(nèi)首個(gè)風(fēng)電機(jī)組功率曲線圖像識(shí)別AI模型。該模型填補(bǔ)了行業(yè)空白，實(shí)現(xiàn)了風(fēng)電機(jī)組功率曲線特性分析篩查的自動(dòng)化和智能化。風(fēng)電機(jī)組功率曲線是評(píng)估風(fēng)電機(jī)組發(fā)電能力的重要指標(biāo)，功率曲線異常可能導(dǎo)致電量損失、降低設(shè)備發(fā)電效率和縮短部件運(yùn)行周期。傳統(tǒng)的功率曲線篩查方法依賴于專業(yè)人員的經(jīng)驗(yàn)，效率不高，準(zhǔn)確度參差不齊。為了實(shí)現(xiàn)這一目標(biāo)，龍?jiān)措娏こ碳夹g(shù)公司收集了上萬張典型功率曲線異常圖片，并利用主流圖像識(shí)別模型自主訓(xùn)練AI模型。經(jīng)過不斷優(yōu)化模型算法，調(diào)整一階和二階優(yōu)化函數(shù)，該模型成功識(shí)別了不同機(jī)型風(fēng)電機(jī)組功率曲線的8類典型問題。此外，該公司還將該模型應(yīng)用于風(fēng)電機(jī)組其他控制圖譜，并不斷進(jìn)行迭代。經(jīng)過場(chǎng)站3個(gè)月運(yùn)行數(shù)據(jù)的實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證，該模型在近1.4萬臺(tái)風(fēng)電機(jī)組中檢測(cè)出異常機(jī)組數(shù)量1860臺(tái)，準(zhǔn)確率超過80%，工作效率提升3倍以上。龍?jiān)措娏こ碳夹g(shù)公司表示，該技術(shù)首次實(shí)現(xiàn)了圖像識(shí)別技術(shù)在風(fēng)機(jī)功率曲線篩查分析領(lǐng)域的應(yīng)用，完成分析結(jié)果的自動(dòng)化展示，有效提升了問題機(jī)組的定位速度與故障分析效率，為提高設(shè)備發(fā)電性能、推進(jìn)場(chǎng)站智能化運(yùn)維提供了有力支撐。