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還記得2001年斯皮爾伯格導演的大片《人工智能》嗎？機器人小男孩大衛不僅具有人類的行為和思考能力，還能像普通孩子一樣同父母進行情感交流。為了成為真正的人類，重獲母愛，他甘愿在海底被冰封了2000年，以換來和母親一天的獨處。
曾經只存在于科幻電影中的情節似乎已不再遙不可及。不久前，人工智能程序AlphaGo以3:0戰勝中國的圍棋世界，在這場舉世矚目的智力對弈中笑到了后。
“人工智能”和“機器學習”的神秘面紗已悄然揭開。在瑞典，在西門子軟件幫助下，海上風機能自我學習，自動分析風速、風向等數據，調節設置，實現風力的大利用。而在瑞士日內瓦地下100米深處，科學家正利用大型強子對撞機，模擬137億年前的宇宙大爆炸，希望破解宇宙誕生之謎。西門子軟件分析對撞機的海量數據，提前預警元器件故障。
電廠的遠程診斷也有著類似的原理，即從海量數據中習得規律，作出決策。在鄭州，*公司（國家電投）河南遠程診斷中心已經上線運行。發電機組的健康狀況由千里之外同時擁有水電、火電、核電和新能源資產的綜合能源企業。
數字化變革正在席卷各行各業，而大數據更是被稱為價值連城的“石油”，電力企業也無法再任其在機器轟鳴、產線輪轉之間白白流失。
在電力需求持續上升的今天，大容量、高精密的機組對電廠的維護水平提出了更高的要求。而對大型電力集團來說，旗下電廠分布廣泛，運營難度和成本相應增加。應對這些挑戰都離不開數字技術的力量。國家電投先人一步，成為電廠數字化的探路先鋒。
目前，國家電投河南遠程診斷中心連接監視國家電投旗下7家電廠的14臺發電機組，裝機容量共達到680萬千瓦。
每臺機組都有成千上萬個運行參數由傳感器實時采集，如機組的負荷、水泵的電流等，并傳輸至遠程診斷中心的集中數據庫。經過特訓的智能模型如同“大腦”一般機敏，能自動分析這些海量數據，一旦發現異常，便會立即預警。技術專家根據預警的優先級，利用西門子SPPA-M3000電廠生產管理平臺，對設備進行診斷，并在平臺中進行診斷報告的編寫、查詢和發布等。
那么智能模型的“火眼金睛”是如何煉成的呢？根據電廠的運行需要和機組的特點，技術專家在西門子電廠高級智能診斷系統SPPA-D3000中針對不同設備，建立不同功能的模型，包括故障預測、性能優化等。此后，通過神經元網絡算法，智能模型對電廠6-12個月內的歷史數據進行學習和訓練，直到能夠準確識別設備在不同運行狀態下的正常參數范圍。
“打個比方，要訓練一個人的健康模型，就要讓它不斷學習這個人過去慢走、快跑、吃飯時的正常血壓、脈搏等數據，模型才會更加‘知識淵博’。”西門子電站自動化有限公司信息工程部負責人肖國濤說。
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