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会学习的风机

来源:湖南艾欧曼自动化设备有限公司 >> 进入该公司展台
2019/04/15 17:00:55 已浏览:

会学习的风机

西门子帮助从马德里到巴塞罗那的26列Velaro E高铁列车的准点率提高到了99.9%。

   从数据收集角度看,西门子的一台燃气轮机每天能产生25GB的数据。西门子的一个智能电网平台Energy IP每天能产生30GB的数据。西门子在德国某城市的一个交通管理系统每天能产生6TB的数据。

   工业领域的数据复杂性非常高,大部分企业拿到这些数据往往是做一些设备运行的监控。但是西门子更进一步,从数据分析的角度帮客户挖掘价值。

例如,利用大数据分析实现预测性维护,西门子帮助从马德里到巴塞罗那的26列Velaro E高铁列车的准点率提高到了99.9%。如此高的准点率使得高铁运营公司可以为客户提供独特的“晚点退票政策”。如果列车晚点15分钟或以上,乘客就可获得全额退票。

    西门子利用智能数据在风力发电领域也已经颇有建树。通过数据分析,软件可以计算出各种天气条件下风机的设置。相应设置的数据会传送到风机的控制设备并作出调整。一旦出现类似的天气条件,控制设备就会立即将风机调到设置,以提高效率,增加发电量。

那为什么要优化风机设置呢?答案很简单:因为很多时候它们并没有在满负荷行,还有更多的潜力可以发挥。尤其是在风力不足的情况下,工程师希望优化风机的表现,进一步降低风力发电成本,使它和传统发电方式相比更有竞争力。

    如今,越来越多的风机安装在气候条件恶劣的偏远地区,例如山顶、海上或者是雪域高原。这些地方条件优越,不但风力资源丰富,而且无人居住,不影响人们生活。但是,这却给风机的维护工作带来巨大的挑战。因此,远程监测和诊断对于缩短维修时间,充分利用风能,显得尤为重要。

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