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寧夏電力鴛鴦湖一期基于5G云邊協(xié)同的電力人工智能物聯(lián)網(wǎng)體系研究及應用公開招標項目招標公告

   2024-05-20 0
核心提示:1.招標條件本招標項目名稱為:寧夏電力鴛鴦湖一期基于5G云邊協(xié)同的電力人工智能物聯(lián)網(wǎng)體


1.招標條件

本招標項目名稱為:寧夏電力鴛鴦湖一期基于5G云邊協(xié)同的電力人工智能物聯(lián)網(wǎng)體系研究及應用公開招標,本項目已具備招標條件,現(xiàn)對該項目進行國內(nèi)資格后審公開招標。

2.項目概況與招標范圍

2.1 項目概況、招標范圍及標段(包)劃分:2.1.1項目概況:

目前鴛鴦湖電廠共有兩臺660MW機組,兩臺1000MW機組。在日常的生產(chǎn)運營中,作為能源壓艙石的燃煤火電機組,注定了啟、停機頻繁,負荷大幅度頻繁變化,對機組設備產(chǎn)生很多損傷。同時,生產(chǎn)現(xiàn)場大大小小的智能化物聯(lián)設備非常多,智能物聯(lián)設備沒有進行統(tǒng)籌規(guī)范,缺乏多種異構網(wǎng)絡的通信互聯(lián)互通;智能物聯(lián)設備接入量越來越大,導致了眾多的通信協(xié)議轉換缺乏統(tǒng)一標準,海量的數(shù)據(jù)很難管理,沒辦法進行高效智能化的分析,設備維護困難;物聯(lián)網(wǎng)絡的安全措施也不太成熟。目前這些智能物聯(lián)設備普遍存在“散、亂、雜、小、遠”的問題。在能源產(chǎn)業(yè)結構化轉型和火電機組深度調(diào)峰背景下,結合自研的電力人工智能物聯(lián)網(wǎng)體系,將鍋爐運行機理和數(shù)據(jù)模型深度融合,可有效幫助提升設備運行穩(wěn)定性,減少儀器的損耗,保障煤電生產(chǎn)安全。

因此,針對基于5G云邊協(xié)同的電力人工智能物聯(lián)網(wǎng)體系研究及應用,構建泛在感知智能管控系統(tǒng),實現(xiàn)實時遠程工作人員視頻監(jiān)控和智能化設備的在線感知,不斷強化生產(chǎn)現(xiàn)場安全監(jiān)督力度,在中高風險作業(yè)視頻監(jiān)控的基礎上,進而推進移動式安全監(jiān)督設備的配置和使用,消除安全監(jiān)督盲區(qū)死角。通過邊緣計算視頻數(shù)據(jù)AI識別預警系統(tǒng),可適應智慧電廠以及無人/少人值守電廠發(fā)展需求,能夠全面提高電廠智能化、信息化水平。通過基于5G云邊協(xié)同的電力人工智能物聯(lián)網(wǎng)管控系統(tǒng)實現(xiàn)電廠和變電站等生產(chǎn)區(qū)域的全天候、全自主智能監(jiān)控,有效降低勞動強度,降低電廠運維成本,提高安全巡檢作業(yè)效率和管理的自動化、智能化水平,為發(fā)電廠提供創(chuàng)新型的技術檢測手段和全方位的安全保障,更快遞推進智慧電廠少人值守、安全生產(chǎn)的進程。

2.1.2招標范圍:

研制基于5G+通信的邊緣算法SiP芯片,針對全廠生產(chǎn)區(qū)域的部分生產(chǎn)設備,對“跑冒滴漏”形態(tài)及人員違章情況,研究開發(fā)一套高精度在線計算數(shù)學模型,并以創(chuàng)新的軟件架構進行實現(xiàn),實時對目標設備狀態(tài)的行為分析和設備狀態(tài)分析,通過深度學習的人工智能識別算法對目標設備狀態(tài)進行數(shù)據(jù)比對,自動鎖定目標設備的位置,進行識別研判。并基于該款SiP芯片定制生產(chǎn)20套邊緣計算視頻識別設備,通過廠區(qū)內(nèi)自建的5G+通信系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互,并采用多種混合算法技術,針對電力生產(chǎn)區(qū)域的跑冒滴漏和輸煤皮帶區(qū)域明火,及作業(yè)人員違章行為的識別,在邊緣端進行準實時的精準識別并予以預警。

制定火電廠物聯(lián)業(yè)務系統(tǒng)接入標準、數(shù)據(jù)采集標準、技術架構標準等,建立統(tǒng)一的系統(tǒng)標準,開發(fā)并部署統(tǒng)一標準化電力物聯(lián)網(wǎng)平臺。對接電廠已有的各類物聯(lián)系統(tǒng),研發(fā)電力物聯(lián)網(wǎng)體系,將電廠內(nèi)物聯(lián)設備所產(chǎn)生的結構化、非結構化數(shù)據(jù)進行識別、分析,并在符合信息安全的基礎上,支持與磐石和DCS等系統(tǒng)做安全對接。

負責開發(fā)、設計、研究、出具專題方案、申請發(fā)明專利、設備供貨、監(jiān)造、運輸、配套施工、驗收、調(diào)試、交付投產(chǎn)、資料移交、培訓、售后服務等相關全部內(nèi)容。

2.1.3標段劃分:本項目共劃分一個標段。

2.2 其他:項目地點:寧夏鴛鴦湖第一發(fā)電有限公司

2.3 主要研究內(nèi)容及預期目標:2.3.1主要研究內(nèi)容

(1)針對全廠生產(chǎn)區(qū)域的部分生產(chǎn)設備,對“跑冒滴漏”形態(tài)及人員違章情況,研究開發(fā)一套高精度在線計算數(shù)學模型,并以創(chuàng)新的軟件架構進行實現(xiàn),實時對目標設備狀態(tài)的行為分析和設備狀態(tài)分析,通過深度學習的人工智能識別算法對目標設備狀態(tài)進行數(shù)據(jù)比對,自動鎖定目標設備的位置,進行識別研判。

(2)研制基于5G+通信的邊緣計算SiP算法芯片,并基于算法芯片定制生產(chǎn)20套邊緣計算視覺識別非GPU分析設備,通過廠區(qū)內(nèi)自建的5G+通信系統(tǒng)進行數(shù)據(jù)交互,并采用多種混合算法技術,針對電力生產(chǎn)區(qū)域的跑冒滴漏和輸煤皮帶區(qū)域明火,及作業(yè)人員違章行為的識別,在邊緣端進行準實時的精準識別并予以預警。

(3)制定火電廠物聯(lián)業(yè)務系統(tǒng)接入標準、數(shù)據(jù)采集標準、技術架構標準等,建立統(tǒng)一的系統(tǒng)標準,形成統(tǒng)一標準化電力物聯(lián)網(wǎng)平臺。對接電廠已有的各類物聯(lián)系統(tǒng),研發(fā)電力物聯(lián)網(wǎng)體系,將電廠內(nèi)物聯(lián)設備所產(chǎn)生的結構化、非結構化數(shù)據(jù)進行識別、分析,并在符合信息安全的基礎上,支持與磐石、DCS等系統(tǒng)做安全對接。

2.3.2預期目標

前期試點實現(xiàn)20套視頻識別的動態(tài)實時監(jiān)控分析,將原本屬于人工智能數(shù)據(jù)中心的計算任務,分布至具備計算能力和數(shù)據(jù)分析能力的物聯(lián)網(wǎng)絡的邊緣計算算法芯片上,降低人工智能數(shù)據(jù)中心的計算負載,同時降低由于非結構化數(shù)據(jù)爆發(fā)造成的網(wǎng)絡帶寬的壓力。結合建設部署電力物聯(lián)網(wǎng)系統(tǒng),完成開發(fā)部署“電力人工智能物聯(lián)網(wǎng)”管理系統(tǒng)軟件1套,其中需包含輕量化微服務環(huán)境1套,非結構化數(shù)據(jù)標準環(huán)境1套,算法解析推理引擎環(huán)境1套,工業(yè)協(xié)議開發(fā)框架環(huán)境1套,構建出完整的電力人工智能物聯(lián)體系,達到有效幫助提升設備運行穩(wěn)定性,減少儀器的損耗,保障煤電生產(chǎn)安全的目的。

2.4 項目總工期:研制SiP算法芯片、物聯(lián)網(wǎng)軟件系統(tǒng)開發(fā)、邊緣計算識別設備定制及現(xiàn)場施工等,計劃開始時間:具體開工日期以招標人通知為準,截止2025年12月底前終驗完成。

3.投標人資格要求

3.1 資質(zhì)條件和業(yè)績要求:

【1】資質(zhì)要求:投標人須為依法注冊的獨立法人或其他組織,須提供有效的證明文件。

【2】財務要求:/

【3】業(yè)績要求:2019年5月至投標截止日(以合同簽訂時間為準),投標人須至少具有已完成的火電機組邊緣計算(或控制)芯片研發(fā)服務的合同業(yè)績1份。投標人須提供能證明本次招標業(yè)績要求的合同和對應的用戶證明掃描件,合同掃描件須至少包含:合同買賣雙方蓋章頁、合同簽訂時間和業(yè)績要求中的關鍵信息頁;用戶證明須由最終用戶蓋章,用戶證明可以是驗收證明、使用證明、回訪記錄或其他能證明合同標的物已履約完成的材料(若合同甲方不是最終用戶,合同甲方獲取的最終用戶證明也可)。

【4】信譽要求:/

【5】項目負責人的資格要求:/

【6】其他主要人員要求:/

【7】科研設施及裝備要求:/

【8】其他要求:/

注:母子公司資質(zhì)業(yè)績不得互相借用。

3.2 本項目不接受聯(lián)合體投標。

4.招標文件開始購買時間2024-05-21 09:00:00,招標文件購買截止時間2024-05-27 17:00:00。

欲購買招標文件的投標人,請聯(lián)系辦理供應商會員事宜,成為正式供應商后根據(jù)招標公告的相應說明完成招標文件的購買!

為保證您能夠順利投標,具體要求及購買標書操作流程以公告詳細內(nèi)容為準!

聯(lián)系人:劉工

手機:13681557910 (微信同號)

010-68818478

郵箱:1490789738@qq.com
 
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