國內火電行業精細化管理再添利器 首套“跑冒滴漏”邊緣計算智能裝備接入DCS
近日,國家能源集團國電內蒙古能源公司與國能智深、中楹青創深度合作,共同完成“跑冒滴漏”邊緣計算智能裝備接入工控域視頻專網工作,實現了國內火電行業工控系統邊緣計算裝備接入DCS零的突破。
全新芯片識別算法+遷移學習的理念
該項目在行業內創新性采用邊緣計算+“跑冒滴漏”FPGA芯片+DCS的應用模式,首次實現2號機組汽動給水泵區域漏汽和漏水識別的診斷結果推送至一區DCS報警盤。
相比于原有部署于服務器的軟件算法,全新的芯片識別算法能提供一種有效訓練“跑冒滴漏”機器視覺檢測的全連接分類網絡,降低了算力要求,提高了檢測速度。
通過引入遷移學習的理念,實現了基于樣本圖像自動生成訓練集,并進行自動訓練,以快速得到網絡參數,根據訓練得到的網絡參數,生成初始化卷積神經網絡和區域建議網絡。
由于節省了訓練網絡模型所花費的時間和算力,該算法實現了基于芯片計算的目標檢測。
超越物理條件局限
邊緣計算分布式網絡、AI識別芯片技術在火電工業控制領域具有遠超以往的性能優越性。識別系統可同時支持成千上萬個攝像頭的毫秒級識別并觸發報警信息,反饋時延均小于300毫秒,通過TCP/IP與MODBUS協議轉換,信號反饋時延小于60毫秒,滿足高精度工業設備控制時延要求,確保了基于邊緣計算的AI芯片智能裝備接入火電工業控制系統的安全性、可行性。
與傳統的GPU服務器算法識別相比,基于邊緣計算和智能安全識別的電力AI專用視頻芯片的視頻識別與診斷報警系統超越了物理條件的局限,在支持大規模、分布式、定制化與多點位協同智能、設備缺陷檢測、火災跟蹤報警、人員違章識別等方面有更大的優勢。
目前,該項目所涉及的邊緣計算分布式網絡,已經通過多層加密技術,可保證專屬網絡交互數據的私密性、安全性。