西安交大智慧園區（電廠）解決方案

背景

智慧能源園區（電廠）是目前電力發展的重要方向。而安全生產則一直是發電、配電的命門。

人員方面，在園區（電廠）內，園區工作人員是否按照企業安全生產的要求去執行往往難以管控；對于大型企業，幾百甚至幾千人同時在廠區進行生產活動，企業若無法精準掌握人員的實際位置、生產狀況等，安全生產很難得到把控。

在安全防范方面，蒸汽泄漏、管道漏油、火災等危險情況的發生是否能被及時發現和控制，是發電、配電尤為關心的問題。

巡檢工作，是發電廠工作中極其重要的一個環節。目前多數發電廠巡檢工作仍采用人工巡檢、手抄記錄、人工比對的方式來完成，這種方式常會發生巡檢結果被修改、巡檢過程中，漏檢、錯檢的情況。同時，也有巡檢結果無電子化管理，數據無法有效分析、巡檢點數據無法實時回傳和共享等問題存在。這對發電廠的安全管理，存在著非常大的隱患，是急待解決的問題。

人員成本、管理成本等等也是電力行業目前急需面對和解決的難點之一。

本文依據上述電力園區面臨的問題，結合當下人工智能的發展，實現了一套完備的智慧電廠安全生產解決方案，具體方案介紹如下：

1.   人員安全管理

人員管理關注的方向有：人員定位、到崗時間、安全生產標準的實施情況等。針對以上幾個方向，從員工的人臉識別比對，考勤統計、安全帽佩戴情況、工裝著裝情況、及現場實施時安全帶佩戴情況幾個方向進行人員安全的管控。

1. 人臉識別、考勤統計

通過在廠區、及工作區出入口設置人臉比對相機。統計每一位員工的進出情況，及所在區域，對廠區所有員工進行管理。

1. 安全帽檢測

檢測員工安全帽的佩戴情況，如發現在規定區域有員工未佩戴安全帽，實時在系統管理平臺發送報警信息。并統計當前狀態下，未佩戴安全帽人員的個數及佩戴安全帽人員個數。

1. 工裝檢測

檢測員工是否著裝工裝、并對工裝類型進行分類，幫助對企業員工、外來訪客、外委人員等不同身份的人進行統計與管理。同時對穿著不同工裝及未穿著工裝的人員個數進行統計。

1. 異常行為檢測（傳輸帶翻越、摔倒、呼救）

針對員工在生產過程中的一些不當舉動，例如翻越輸煤皮帶、或非法入侵重點區域等動作進行實時監測和報警，避免危險情況發生。

另外對員工發生的一些異常狀態（例如，呼救、摔倒）進行監測和報警。

2.   安全防范

1. 明火檢測

在發電廠，防火工作是重中之重。通過在后臺服務器運行明火檢測算法，實時對監控攝像頭數據進行處理，一旦發現明火，聯動廠區相關設備，并發送報警信息及相應位置信息給相關人員。在火情還沒有蔓延開的情況下，及時滅火，避免火災的發生。

1. 蒸汽泄漏

在廠區內，通過在后臺服務器運行蒸汽泄漏檢測算法，實時對監控攝像頭數據進行處理，檢測監控場景內有無蒸汽泄漏情況發生。一但發現有蒸汽泄漏，及時發送報警信息。避免不必要的損失。

1. 漏油、漏水

當管道發生漏水、漏油時，如不能及時發現。會造成一定的經濟損傷。通過在后臺服務器運行漏水、漏油檢測算法，實時監測廠區每個關鍵位置，及時發現漏水、漏油等現象，如有異常現象發生，及時通知相關人員。

1. 壓板狀態檢測
2.       , 關系到保護的功能和動作出口能否正常發揮作用。通過視覺相機，在壓板前端固定智能相機，實時監測壓板的連接狀態，有異常情況發生時，發送報警信息。

1. 皮帶損壞查詢

      在運煤的過程中，如果皮帶有斷裂、撕裂、磨損等情況，如果繼續使用下去，一旦皮帶斷掉，會損傷機器，嚴重的情況下，可能會造成人員的損傷。所以在平時的使用中，應時刻關注皮帶的狀態。通過在皮帶幾個關鍵的位置架設相機，實時觀測皮帶的狀態，以避免損失。

1. 煤炭大型異物檢測
2.      

1. 設備缺陷檢測

設備在長期的使用過程中，經常會出現螺絲脫落，或相關部件的損壞，如果不能及時發生，可能會造成極大的人員傷害，可通知視覺去檢測設備的狀態，如發現有異常情況，及時發送報警信息，進行檢修。

1. 鳥巢檢測

發電廠有很多戶外的發電設備，經常會發生小鳥在戶外設備上筑巢的情況，這種情況對設備的正常運行，存在著極大的影響，可通過戶外的監控設備實施檢測是否有這種情況發生，及時進行處理。

3.   智慧巡檢

通過前端相機，拍攝巡檢的相關表計，讀取數值。通過后臺應用系統遠程24小時實時監控。并生成統計表格，便于后續的數據分析。同時對不同表計設置安全閾值，一旦表計讀書不正常，實時發送報警信息，進行處理。

支持的表計種類有：數字儀表、指針儀表、液位指示表、旋鈕開關、顏色開關及顏色指示燈等多種類型的表計。

同時，支持在不同角度拍攝、儀表模糊、儀表拍攝尺寸較小等情況下的表計讀數。

有角度拍攝讀數：

模糊拍攝讀數：

儀表拍攝尺寸極小的讀數：

4.   可視化管理系統

搭建一整套智慧電廠管理系統，集成人員安全管理、安全防范、智慧巡檢等功能為一體，實現智慧電廠安全生產的智能化管理。

5.   配合無人巡檢車或無人機的巡檢

采取算法后端API調用的的方式可以將前端采集數據進行二次處理，也可以實現嵌入式算法設備/邊緣計算計算在現場處理結果，降低計算周期，同時減輕后端計算壓力和計算周期。

6.   嵌入式設備（邊緣計算設備）

1. 人臉識別相機
2. 明火檢測相機
3. 數顯儀（儀表盤檢測前端設備）

7.   總結：

人工智能在智慧園區的應用重要的不是算法的先進性，而是如何能更合適的匹配現有廠區的使用和管理。目前西安交大智慧電力解決方案已在xx發電集團，xx電力等測試并使用，具有較好的通用性和可擴展性。并在實施項目過程中積攢了實際工程經驗。