电力能源煤流量智能监测:基于边缘计算的实时动态计量方案

管理痛点:人工计量误差与数据孤岛

在火电厂输煤系统中,我们常遇到三类典型问题:皮带秤计量误差常年高于3%,输煤量统计依赖人工抄表导致数据滞后8小时以上,不同系统间的煤量数据无法自动对齐。某电厂曾因计量误差导致月度结算偏差超2000吨,直接引发供煤纠纷。

方案架构:大小模型协同的动态感知体系

倍特威视BVS-AI视频分析系统采用三级处理框架解决上述问题:

1. 前端感知层:部署国产化AI摄像机,内置轻量级模型实时检测皮带煤流截面形态,抗粉尘干扰能力达PM10-150μg/m³环境

2. 边缘计算层:通过BVS-AI视频分析服务器运行高精度体积测算模型,将截面数据转化为流量曲线,支持与DCS系统毫秒级同步

3. 平台层:安全生产风险预警管控系统自动生成煤量热值分析报表,与ERP、MIS系统通过标准化API对接

关键技术指标

  • 计量误差:<0.8%(对比皮带秤历史数据)
  • 响应延时:从图像采集到数据输出<300ms
  • 兼容性:同时支持华为Atlas 300/英伟达T4推理卡
  • 利旧改造:可利用现有工业摄像头升级(需满足200万像素)

场景化应用案例

在某2×1000MW机组项目中,我们实现了:

  • 输煤栈桥全段16条皮带实时监控
  • 自动生成分时段的入炉煤热值分布图
  • 与输煤程控系统联动控制给煤机转速
  • 发现3处皮带秤校准偏差并自动补偿

交付优势

系统集成商特别关注的三个交付要点:

1. 部署快:标准场景2人天可完成单条皮带部署

2. 接口全:提供Modbus TCP/OPC UA/DL/T860协议转换模块

3. 运维简:算法沙盘技术支持远程模型迭代升级

行业差异化能力

与通用视频分析方案相比,我们重点解决了电力场景的特殊需求:

  • 煤种识别:通过多光谱分析区分褐煤/烟煤/无烟煤
  • 流量补偿:自动修正皮带打滑/跑偏导致的计量误差
  • 冻结帧检测:智能识别皮带停运时的残留煤量

作为国家高新技术企业,我们已在全国37个火电项目验证该方案的稳定性。在东北某电厂-20℃环境下连续运行三年,系统可用率保持99.6%以上。

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