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西安交大智慧园区（电厂）解决方案

背景

智慧能源园区（电厂）是目前电力发展的重要方向。而安全生产则一直是发电、配电的命门。

人员方面，在园区（电厂）内，园区工作人员是否按照企业安全生产的要求去执行往往难以管控；对于大型企业，几百甚至几千人同时在厂区进行生产活动，企业若无法精准掌握人员的实际位置、生产状况等，安全生产很难得到把控。

在安全防范方面，蒸汽泄漏、管道漏油、火灾等危险情况的发生是否能被及时发现和控制，是发电、配电尤为关心的问题。

巡检工作，是发电厂工作中极其重要的一个环节。目前多数发电厂巡检工作仍采用人工巡检、手抄记录、人工比对的方式来完成，这种方式常会发生巡检结果被修改、巡检过程中，漏检、错检的情况。同时，也有巡检结果无电子化管理，数据无法有效分析、巡检点数据无法实时回传和共享等问题存在。这对发电厂的安全管理，存在着非常大的隐患，是急待解决的问题。

人员成本、管理成本等等也是电力行业目前急需面对和解决的难点之一。

本文依据上述电力园区面临的问题，结合当下人工智能的发展，实现了一套完备的智慧电厂安全生产解决方案，具体方案介绍如下：

1.   人员安全管理

人员管理关注的方向有：人员定位、到岗时间、安全生产标准的实施情况等。针对以上几个方向，从员工的人脸识别比对，考勤统计、安全帽佩戴情况、工装着装情况、及现场实施时安全带佩戴情况几个方向进行人员安全的管控。

1. 人脸识别、考勤统计

通过在厂区、及工作区出入口设置人脸比对相机。统计每一位员工的进出情况，及所在区域，对厂区所有员工进行管理。

1. 安全帽检测

检测员工安全帽的佩戴情况，如发现在规定区域有员工未佩戴安全帽，实时在系统管理平台发送报警信息。并统计当前状态下，未佩戴安全帽人员的个数及佩戴安全帽人员个数。

1. 工装检测

检测员工是否着装工装、并对工装类型进行分类，帮助对企业员工、外来访客、外委人员等不同身份的人进行统计与管理。同时对穿着不同工装及未穿着工装的人员个数进行统计。

1. 异常行为检测（传输带翻越、摔倒、呼救）

针对员工在生产过程中的一些不当举动，例如翻越输煤皮带、或非法入侵重点区域等动作进行实时监测和报警，避免危险情况发生。

另外对员工发生的一些异常状态（例如，呼救、摔倒）进行监测和报警。

2.   安全防范

1. 明火检测

在发电厂，防火工作是重中之重。通过在后台服务器运行明火检测算法，实时对监控摄像头数据进行处理，一旦发现明火，联动厂区相关设备，并发送报警信息及相应位置信息给相关人员。在火情还没有蔓延开的情况下，及时灭火，避免火灾的发生。

1. 蒸汽泄漏

在厂区内，通过在后台服务器运行蒸汽泄漏检测算法，实时对监控摄像头数据进行处理，检测监控场景内有无蒸汽泄漏情况发生。一但发现有蒸汽泄漏，及时发送报警信息。避免不必要的损失。

1. 漏油、漏水

当管道发生漏水、漏油时，如不能及时发现。会造成一定的经济损伤。通过在后台服务器运行漏水、漏油检测算法，实时监测厂区每个关键位置，及时发现漏水、漏油等现象，如有异常现象发生，及时通知相关人员。

1. 压板状态检测
2.       , 关系到保护的功能和动作出口能否正常发挥作用。通过视觉相机，在压板前端固定智能相机，实时监测压板的连接状态，有异常情况发生时，发送报警信息。

1. 皮带损坏查询

      在运煤的过程中，如果皮带有断裂、撕裂、磨损等情况，如果继续使用下去，一旦皮带断掉，会损伤机器，严重的情况下，可能会造成人员的损伤。所以在平时的使用中，应时刻关注皮带的状态。通过在皮带几个关键的位置架设相机，实时观测皮带的状态，以避免损失。

1. 煤炭大型异物检测
2.      

1. 设备缺陷检测

设备在长期的使用过程中，经常会出现螺丝脱落，或相关部件的损坏，如果不能及时发生，可能会造成极大的人员伤害，可通知视觉去检测设备的状态，如发现有异常情况，及时发送报警信息，进行检修。

1. 鸟巢检测

发电厂有很多户外的发电设备，经常会发生小鸟在户外设备上筑巢的情况，这种情况对设备的正常运行，存在着极大的影响，可通过户外的监控设备实施检测是否有这种情况发生，及时进行处理。

3.   智慧巡检

通过前端相机，拍摄巡检的相关表计，读取数值。通过后台应用系统远程24小时实时监控。并生成统计表格，便于后续的数据分析。同时对不同表计设置安全阈值，一旦表计读书不正常，实时发送报警信息，进行处理。

支持的表计种类有：数字仪表、指针仪表、液位指示表、旋钮开关、颜色开关及颜色指示灯等多种类型的表计。

同时，支持在不同角度拍摄、仪表模糊、仪表拍摄尺寸较小等情况下的表计读数。

有角度拍摄读数：

模糊拍摄读数：

仪表拍摄尺寸极小的读数：

4.   可视化管理系统

搭建一整套智慧电厂管理系统，集成人员安全管理、安全防范、智慧巡检等功能为一体，实现智慧电厂安全生产的智能化管理。

5.   配合无人巡检车或无人机的巡检

采取算法后端API调用的的方式可以将前端采集数据进行二次处理，也可以实现嵌入式算法设备/边缘计算计算在现场处理结果，降低计算周期，同时减轻后端计算压力和计算周期。

6.   嵌入式设备（边缘计算设备）

1. 人脸识别相机
2. 明火检测相机
3. 数显仪（仪表盘检测前端设备）

7.   总结：

人工智能在智慧园区的应用重要的不是算法的先进性，而是如何能更合适的匹配现有厂区的使用和管理。目前西安交大智慧电力解决方案已在xx发电集团，xx电力等测试并使用，具有较好的通用性和可扩展性。并在实施项目过程中积攒了实际工程经验。