项目背景
在国家推动工业智能化发展、电力行业加速智能化转型的背景下，该电厂随着项目推进，传统监控方式在复杂电厂运行环境中暴露出监测滞后、判断不准等问题，难以保障安全生产与高效运维。因此，引入全厂闭路电视监视系统智能AI分析系统十分必要，其通过AI技术可精准识别设备异常并及时报警，为电厂安全稳定运行提供有力保障。
项目痛点
监控响应慢：电厂设备繁多、场景复杂，传统人工监控无法实时处理海量数据，设备异常难以及时发现，延误故障处置。
分析能力弱：人工分析受经验与精力制约，判断标准不一，现有系统缺乏智能分析技术，异常识别漏判频发。
预警滞后：电厂生产流程环环相扣，传统监控从异常发生到人工上报存在时间差，难以控制安全风险，威胁稳定运行。
技术方案
本项目采用了先进的人工智能技术，包括深度学习、机器学习、自然语言处理等，构建了一个智能化的安全管理模型。该模型可以对发电厂的各种安全数据进行实时采集、处理和分析，从而实现对安全状况的实时监测和预警。同时，该系统还提供了丰富的安全管理功能，如风险评估、应急预案管理、安全培训等，为发电厂提供全面的安全管理支持。此次AI智能化安全管理系统的部署，将会使用原有工业电视部分摄像机和新增摄像机，对电厂锅炉、汽机运转层重点油泵、阀门进行跑冒滴漏AI检测；对输煤区域撒煤、堵煤、皮带跑偏进行AI检测，识别结果上传智能发电控制系统，实现相关设备的联动。
部分算法如下：
1、漏气识别：通过多模态大模型实时解析视频，检测工业设备及管道的气体、烟雾逸散等，提取特征标注泄漏点，分析确认后触发告警。
2、漏油识别：通过多模态大模型感知与深度学习，实现复杂工况下设备油液泄漏的精准检测与快速报警响应。
3、堵煤撒煤识别：实时解析监控画面，监测皮带落煤口、犁煤器状况，提取煤料特征并依阈值判断堵煤撒煤，检测到则自动告警。
4、皮带跑偏识别：监测皮带与托辊相对位置，提取托辊位置、皮带边缘等特征，分析位置关系判断是否跑偏，若跑偏则触发预警。
5、开关柜压板状态识别：基于计算机视觉智能识别技术，实现压板状态监控、预警及自动化管理，实时检测开关柜保护压板状态。
方案价值
该电厂的全厂闭路电视监视系统智能AI分析系统，依托深度学习等AI技术，整合新旧摄像机，对电厂关键区域设备的漏气、漏油、堵煤撒煤、皮带跑偏等异常进行实时精准识别与自动告警，并将结果上传智能发电控制系统实现设备联动，同时提供风险评估等多元安全管理功能，不仅快速处理海量数据、减少误漏判、实现异常即时预警，还通过设备联动和全方位安全管理，提升电厂自动化水平与整体安全管理效能。