风电叶片巡检系统-WPPS解决方案
风电叶片监控系统解决方案
含自动启机功能的认证
系统的GL认证。
BLADEcontrol® 检测的叶片故障类型
气动表面壳体损伤
- 裂痕和分层，尤其是前缘和尾缘 - 雷击导致的叶尖开裂
结构支撑件的损伤（致命）
- 腹板分层或断裂 - 梁 / 翼梁分层或断裂 - 叶片轴承损伤
气动表面
前缘
腹板 翼梁
松动部件
- 叶片内 - 轮毂内 - 叶片外部
（防损保护层，扰流器）
气动不平衡
- 变桨偏差 - 变桨传感器故障
尾缘
测量单元 HMU
机舱接入点 APNAC
数据评估服务器 ECU
轮毂传感器
监控中心
风机主控
叶片传感器
——毫米范围分辨率的冰层厚度监测
1、叶片表面的积冰造成的冰载不同，使机组的不平 衡载荷增大，从而降低风机的零部件寿命，对机组造 成较大的危害；
避免二次损伤
• 叶片在被雷击损伤3m后制造出强大的噪声，当地人因此报了警，警察通知运营商在2:15执行了停机。
气动不平衡
2号叶片一直低于正 常载荷值
Occurences
挥舞振幅
• 叶片振荡振幅比较为叶片的载荷分布提供了一种测量方法
变桨故障
• 变桨传感器故障导致1号叶片 (红色)的桨距角随机变化。
覆冰检测系统的运营改善情况
与非基于叶片分析系统的比较：
- 基于叶片的覆冰检测可以显著缩短停机时间50~90% - 更高的安全性，有效防止甩冰
实际案例：两台Vestas V80风机比较：
- 在典型的冬季进行风机停机分析 - 基于气象数据和结冰传感器的风机停机：168小时 - 基于叶片系统分析的风机停机：53小时 - 结果:
每只叶片结冰超过250kg 未结冰
关于风电机组叶片巡检的报道
关于风电机组叶片巡检的报道关于风电机组叶片巡检的报道1. 引言随着全球对可再生能源的需求不断增长，风能作为清洁、可持续的能源之一，得到了广泛的应用与开发。
风电机组作为风能转化的核心设备，其表现与效率直接关系到全球能源转型的进程。
然而，长期以来，机组叶片是容易受到损坏、腐蚀或磨损的重要部件，对风电机组叶片的巡检工作尤为关键。
本文将深入探讨风电机组叶片巡检的重要性、现状以及未来发展趋势。
2. 风电机组叶片巡检的重要性2.1 风电机组叶片的作用风电机组叶片作为风能转化的关键部件，其负责将风能转化为旋转动能。
叶片的设计与性能，直接影响到机组的功率输出和稳定性。
确保叶片的完好与安全，对于风电机组的长期运行至关重要。
2.2 叶片巡检的作用叶片巡检作为风电机组运维的重要环节，可及时发现并排除叶片上的潜在故障或缺陷，保障机组的正常运行。
巡检过程中，工作人员会通过外观检查、无损检测等手段，判断叶片的结构完整性和磨损程度，及时采取维护措施，预防可能的叶片损坏，从而提高机组的可靠性和可用性。
3. 风电机组叶片巡检的现状3.1 巡检方法目前，风电机组叶片巡检的主要方法包括无人机巡检、机器人巡检和人工巡检。
无人机巡检利用高清相机和红外热像仪等设备，能够快速、全面地获取叶片的状况信息，减少人力投入和操作风险。
机器人巡检则通过机器人系统对叶片进行定期检查和维护，高效且可重复性强。
人工巡检则是传统的巡检方式，工作人员需登上风电机组，进行目视检查和维护。
3.2 巡检挑战风电机组叶片巡检面临的挑战包括但不限于复杂的工作环境、高海拔和极端气候条件下的操作困难、巡检期限的限制和大规模机组的维护难题。
这些挑战要求我们寻求更先进的技术和方法，以提高巡检的效率、准确性和安全性。
4. 风电机组叶片巡检的未来发展趋势4.1 智能化巡检系统随着人工智能和物联网技术的不断发展，智能化巡检系统将成为未来风电机组叶片巡检的主要发展方向。
利用无人机、机器人和传感器等技术，实现对叶片性能和结构进行实时监测和分析，通过数据驱动的健康管理系统提前发现潜在问题，优化巡检计划和维护方案。
风电叶片故障检测与状态评估智能系统
风电叶片故障检测与状态评估智能系统随着清洁能源的快速发展，风能作为一种可再生能源受到越来越多的关注和应用。
风电叶片作为风力发电机组的核心部件之一，其运行状态的稳定性对于风电发电机组的安全与性能至关重要。
然而，受到外部环境因素和内部磨损等多种因素的影响，风电叶片故障的发生频率不容忽视。
因此，研发一套可靠且智能的风电叶片故障检测与状态评估系统对于提高风电发电效率，保证运行安全具有重要意义。
一、引言风能作为一种清洁且环保的能源，具有广泛的应用前景。
然而，风电叶片的故障问题一直困扰着风能产业的发展。
传统的风电叶片故障检测方法通常需要人工巡检，不仅耗费人力物力，而且无法全面准确地检测叶片的故障状况。
因此，开发一种智能化的风电叶片故障检测与状态评估系统势在必行。
二、风电叶片故障检测方法目前，风电叶片故障检测方法主要分为传统方法和基于智能系统的方法两种。
1. 传统方法传统风电叶片故障检测方法主要基于振动、声音和外观等信号的变化来判断叶片是否存在故障。
例如，通过使用加速度传感器和涡轮流测量振动信号来检测叶片的动态特性，或者使用声音传感器来检测叶片的声波信号。
此外，还可以通过目视检查叶片外观上的损坏情况来进行故障诊断。
尽管传统方法可以提供一定程度的故障检测，但其可靠性和准确性有限。
2. 基于智能系统的方法基于智能系统的风电叶片故障检测方法主要利用机器学习、数据挖掘和人工智能等技术来提高故障检测的准确性和可靠性。
通过收集叶片振动、声音、温度等多个传感器采集的数据，结合专家系统和模型算法进行故障分类与诊断。
这些方法能够识别并判断故障类型，提高风电叶片故障的检测与诊断能力。
三、风电叶片状态评估方法除了故障检测，风电叶片的状态评估也是一个重要的课题。
状态评估可以对叶片的寿命进行预测，帮助风电运营商进行维修和替换计划的制定，从而保证风电发电机组的长期可靠运行。
1. 基于数据驱动的方法基于数据驱动的风电叶片状态评估方法主要依靠大量的历史数据和统计分析来估计叶片的剩余寿命。
风电机组叶片维护装备的智能识别与定位技术
风电机组叶片维护装备的智能识别与定位技术随着风能的广泛应用，风电机组已成为可再生能源的重要组成部分。
然而，由于长期暴露在恶劣的天气和环境条件下，风电机组叶片易受损，需要定期进行维护和检修。
为了提高维护效率和降低风电机组运维成本，智能识别与定位技术成为了关键。
智能识别与定位技术可以帮助工作人员准确识别叶片的损坏位置，并精确定位。
这项技术可以利用传感器实时监测叶片的运行状态，提供准确的信息，从而使工作人员能够更有效地进行维护和修复工作。
首先，智能识别技术通过图像处理和模式识别等技术手段，对叶片表面的损伤进行分析和识别。
根据预设的损伤模式和特征，采集的图像数据被处理和比对，从而准确识别叶片上的损伤位置。
同时，利用机器学习算法，系统能够根据历史数据和经验，对不同类型的损伤进行分类和预测，提供更准确的维护建议。
其次，智能定位技术通过全球定位系统（GPS）和惯性导航系统（INS）等技术手段，对叶片的位置和姿态进行精确定位。
利用GPS接收器和INS传感器，可以实时获取叶片的三维坐标和旋转角度，从而使工作人员能够准确到达受损位置，并进行维护。
在风电机组叶片维护装备中，智能识别与定位技术的应用带来了许多好处。
首先，该技术能够大大提高维护的准确性和效率。
通过智能识别技术，工作人员可以及时发现叶片上的损伤，并对其进行分类和记录，避免因维护不及时而导致更严重的故障。
通过智能定位技术，工作人员可以快速准确地到达受损位置，无需进行繁琐的搜索和定位过程，节省了时间和人力资源。
其次，智能识别与定位技术还能提供数据支持和决策参考。
传感器采集的数据可以用于制定维护计划和预测叶片寿命，帮助机组运维部门合理安排维护资源和时间。
同时，通过机器学习技术，系统可以分析和比对不同机组的数据，形成数据库和知识库，为未来的维护工作提供参考和借鉴。
然而，智能识别与定位技术在应用过程中仍面临一些挑战。
首先，传感器的安装和数据采集存在一定的困难，特别是在风电机组高海拔和恶劣天气条件下。
风电机组叶片维护装备的智能监测与预防措施
风电机组叶片维护装备的智能监测与预防措施随着全球冷却气候目标的紧迫性和清洁能源的需求增加，风能行业迅速发展。
风电机组作为风能发电的核心设备之一，其叶片起着至关重要的作用。
然而，由于受到恶劣环境条件和长期运行的影响，风电机组叶片易受到损坏和磨损，影响发电效率和可靠性。
因此，实施智能监测和采取预防措施对于风电机组叶片的维护至关重要。
一、智能监测系统的要求智能监测系统是保障风电机组叶片运行稳定的基础。
它利用传感器和数据分析技术来实时监测叶片的状态和性能。
为了有效监测和预防叶片的损坏，智能监测系统应具备以下要求：1. 高精度的传感器：采用精确的传感器来测量叶片的振动、温度、应力等参数，以便及时发现异常情况。
2. 联网和数据传输能力：智能监测系统应具备与云端或中央监控中心的数据传输能力，实现数据的实时接收和远程监控。
3. 数据分析和辨识能力：智能监测系统应具备对大量数据进行实时分析和处理的能力，通过模式识别和算法监测叶片运行状态，并提供预警和故障诊断。
4. 可靠性和稳定性：智能监测系统应具备高可靠性和稳定性，能够在恶劣环境条件下长期运行，保证叶片的安全性和可靠性。
二、智能监测系统的工作原理智能监测系统通过安装在叶片上的传感器实时采集叶片的振动、温度、应力等数据，然后将这些数据传输到数据分析平台进行处理。
数据分析平台利用模式识别和算法来分析叶片的状态，并通过与历史数据对比和监控预测模型进行故障诊断和运行预测。
一旦发现叶片异常或故障的迹象，系统会发出警报，并提供相应的维护建议。
三、智能监测系统的优势1. 及时发现叶片异常：智能监测系统能够实时监测叶片的振动、温度、应力等参数，及时发现叶片异常情况，避免因叶片损坏或磨损导致的故障。
2.提高叶片维护效率：智能监测系统能够自动分析叶片的状态和性能，提供维护建议和保养指南，减少人工巡检和维护的工作量，提高维护效率。
3.减少停机时间和维修成本：智能监测系统通过对叶片的实时监测和预测，可以提前发现潜在的故障，并采取相应的维修措施，避免故障蔓延和停机时间的延长，降低维修成本。
风电机组叶片维护装备的智能巡检与异常诊断
风电机组叶片维护装备的智能巡检与异常诊断随着社会经济的发展，清洁能源的需求越来越大，风能作为一种可再生、清洁的能源形式，受到了广泛关注和应用。
风电机组作为风能的主要转换设备，其叶片作为核心部件之一，承担着转换风能为电能的重要任务。
然而，风电机组叶片的频繁运行和暴露在恶劣环境中会导致其受损和老化，因此及时的维护和异常诊断显得尤为重要。
传统的风电机组叶片维护方式主要依靠人工巡检和定期维护，这种方式耗时、耗力、不具备实时性和准确性。
另外，由于风电机组多分布于偏远地区，巡检人员常常需要跋山涉水才能到达，增加了巡检工作的难度和安全风险。
因此，研发一套智能巡检与异常诊断装备势在必行。
智能巡检装备是基于最新的传感器技术和物联网技术研发而成的，通过将传感器安装在风电机组叶片上，实时监测叶片的振动、温度、压力等参数，将采集到的数据传输到中心服务器进行分析和处理。
一方面，智能巡检装备可以提供实时的叶片工作状态，及时发现叶片的潜在问题，并迅速采取相应的维护措施。
另一方面，智能巡检装备还可以收集大量的叶片运行数据，基于这些数据进行大数据分析，探索叶片老化的规律，提前预测叶片的寿命和维护周期，从而合理安排维护计划，降低维护成本。
智能巡检装备的关键技术主要包括传感器技术、物联网技术和大数据分析技术。
传感器技术是实现智能巡检的基础，通过安装压力传感器、温度传感器、振动传感器等不同类型的传感器，对叶片进行全面的监测。
物联网技术可以实现传感器与中心服务器之间的实时通信和数据传输，确保数据的及时性和准确性。
大数据分析技术则是对大量的运行数据进行挖掘和分析，提取叶片工作状态的特征和规律，进一步优化维护策略和方案。
智能巡检装备的应用不仅能提高叶片的维护效率和维护质量，也能减少人力和物力的浪费。
首先，智能巡检装备可以实现叶片的远程监控和管理，不再需要人工上下叶片进行巡检，大大减少了巡检人员的工作强度。
其次，智能巡检装备能够以更加精准和及时的方式，发现叶片的异常情况，及时采取维护措施，避免发生突发故障和事故，减少了维修和工程成本。
风力发电机组叶片防雷系统的检查系统及方法与流程
风力发电机组叶片防雷系统的检查系统及方法与流程下载温馨提示:该文档是我店铺精心编制而成，希望大家下载以后，能够帮助大家解决实际的问题。
文档下载后可定制随意修改，请根据实际需要进行相应的调整和使用，谢谢!并且，本店铺为大家提供各种各样类型的实用资料，如教育随笔、日记赏析、句子摘抄、古诗大全、经典美文、话题作文、工作总结、词语解析、文案摘录、其他资料等等，如想了解不同资料格式和写法，敬请关注!Download tips: This document is carefully compiled by theeditor.I hope that after you download them,they can help yousolve practical problems. The document can be customized andmodified after downloading,please adjust and use it according toactual needs, thank you!In addition, our shop provides you with various types ofpractical materials,such as educational essays, diaryappreciation,sentence excerpts,ancient poems,classic articles,topic composition,work summary,word parsing,copy excerpts,other materials and so on,want to know different data formats andwriting methods,please pay attention!风力发电机组叶片防雷系统的检查系统及方法与流程随着可再生能源的广泛应用，风力发电作为其中的重要组成部分，其安全性和稳定性至关重要。
叶片排查方案
叶片排查方案1. 简介叶片在许多机械设备中扮演着重要角色，包括风力发电机、涡轮机、风扇等。
叶片的损坏或故障可能会导致设备性能下降甚至完全失效。
因此，定期进行叶片的排查和检测非常重要。
本文档将介绍一个可行的叶片排查方案，详细描述了排查的步骤和工具。
2. 排查步骤步骤一：目视检查首先，进行目视检查以初步评估叶片的整体情况。
这可以通过裸眼检查或辅助工具（如望远镜）进行。
以下是目视检查的几个关键方面： - 叶片表面状况：检查是否有划痕、凹陷、裂缝等可见的损伤。
- 叶片结构完整性：检查叶片是否完整且没有松动的连接部分。
- 叶片污垢：检查是否有严重积尘或污垢，可能会影响叶片的性能。
步骤二：使用触摸检查触摸检查可以进一步评估叶片的结构和表面状况。
这可以通过手触叶片表面进行。
以下是触摸检查的几个关键方面： - 表面平整性：检查叶片表面是否平滑，是否有突起或凹陷。
- 粘性物质：检查是否有洞穴内的胶水、涂层或其他粘性物质。
步骤三：使用光学检查工具光学检查工具可以提供更精确和详细的叶片排查信息。
以下是几种常用的光学检查工具： - 放大镜：用于检查细小的损伤，如裂纹或划痕。
- 红外热像仪：用于检测叶片的温度分布，以确定潜在的热问题。
- 激光扫描仪：用于生成叶片的三维模型，以检测形状变化或缺陷。
步骤四：振动分析振动分析可以帮助判断叶片是否出现脆性破裂或松动。
以下是几种常用的振动分析方法： - 振动传感器：安装振动传感器来检测叶片的振动频率和幅度。
- 频谱分析：通过分析振动信号的频谱图，可以确定叶片是否存在异常振动频率。
3. 工具清单•目视检查：–裸眼–望远镜•触摸检查：–手•光学检查：–放大镜–红外热像仪–激光扫描仪•振动分析：–振动传感器–频谱分析仪4. 结论通过使用上述的叶片排查方案，可以及时发现和修复叶片的问题，确保机械设备的正常运行和性能。
定期进行叶片的排查可以提高设备的可靠性和寿命，减少故障和损失。
智慧光伏(风能)电站运维巡检解决方案
智慧光伏/风电电站运维巡检解决方案I. 简介随着太阳能发电技术的快速发展和广泛应用，光伏电站已成为现代能源系统中重要的组成部分。
然而，光伏电站的运维管理也面临着诸多挑战，如设备分布广泛、设备类型繁多、巡检效率低等问题。
为了解决这些问题，提高光伏电站的运维管理水平，我们提出了一个智慧光伏电站运维巡检解决方案，旨在利用人工智能技术，打造无人化闭环智能巡检管控，助力风电、光伏发电、水能等能源场景实现可观可控的多维精准运维新模式，赋能运维者。
II. 技术方案人工智能平台概述智能巡检所需的人工智能技术主要包括机器视觉、深度学习等。
机器视觉用于设备的图像采集和处理，深度学习用于设备故障检测、预测等。
基于这些技术，我们设计并实现了智能巡检平台，实现了设备巡检的自动化和智能化。
智能巡检流程智能巡检的整个流程包括设备安装、数据采集、智能分析、异常报警等。
首先，在光伏电站内部安装智能巡检设备，包括机器人、摄像头、传感器等，用于巡检设备和采集数据。
然后，通过数据采集设备采集设备的数据，包括图像、声音、振动等，形成设备的数据集。
接着对数据进行智能分析，通过深度学习模型对设备进行检测和预测，检测设备是否存在故障，预测设备的故障概率等。
最后，根据智能分析的结果，如果发现设备存在异常，系统将及时报警，通知运维人员进行处理。
巡检机器人巡检机器人是智能巡检系统的重要组成部分，用于实现无人化巡检。
巡检机器人需要具备较高的智能化水平，能够自主导航、识别设备、采集数据、完成巡检任务等。
为此，我们采用了基于深度学习的视觉感知技术，通过机器视觉对设备进行识别，确定巡检路径并完成巡检任务。
同时，为了保证机器人的运行安全性，还采用了多传感器融合技术，包括激光雷达、超声波等，确保机器人能够准确感知周围环境。
采用机器人巡检设备，可以减少人力成本，提高巡检效率。
机器人配备传感器设备，可以实现设备状态的实时监测和数据采集。
机器人采用自动驾驶技术，可以实现自主巡检路径规划和避障。
风电场定期维护巡检PPT
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REPORTING
• 风电场概述 • 风电场定期维护巡检的重要性 • 风电场定期维护巡检的内容与流程 • 风电场定期维护巡检的注意事项 • 风电场定期维护巡检的案例分析
目录
PART 01
风电场概述
REPORTING
WENKU DESIGN
案例二：某海上风电场的定期维护巡检实践
总结词
特殊环境、高标准、预防性维护
详细描述
海上风电场面临特殊的环境条件，如盐雾、湿度等，因此其定期维护巡检实践具有高标准和预防性维 护的特点。该风电场采用先进的技术和设备，对风电机组进行全面的检查和维护，确保在恶劣环境下 设备的正常运行。
案例三
总结词
地形复杂、交通不便、创新方法
预防重大事故发生
通过定期维护巡检，可以及时发现潜在的 安全隐患，如部件磨损、松动或电气线路 老化等，从而避免发生重大安全事故。
提高风电场发电效率
优化设备性能
通过定期维护巡检，可以及时调 整和维护风电机组的各项性能参 数，确保其处于最佳运行状态，
从而提高风电场的发电效率。
减少能量损失
定期维护巡检可以及时发现并修复 风电机组存在的能量损失问题，如 漏风、传动系统效率低下等，从而 提高能量转换效率。
降低运营成本。
优化设备更新计划
根据定期维护巡检的结果，可以 科学地制定风电场设备的更新计 划，确保设备在最佳状态下运行，
延长其使用寿命。
PART 03
风电场定期维护巡检的内 容与流程
REPORTING
WENKU DESIGN
定期维护巡检的周期与频次
周期
根据风电场规模、设备类型和运行状 况，定期维护巡检周期通常为1-2年 。
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- 3、如文档侵犯您的权益，请联系客服反馈,我们会尽快为您处理(人工客服工作时间：9:00-18:30)。
平台 软件
技术 通讯
可靠的冗余技术
飞行平台的双GPS双IMU冗余，本 地与云端的双数据备份冗余，多 平台预警发布冗余。
安全的通讯功能
系统具有丰富的通讯接口，飞行 功能主要运用CAN口及串口，保障 飞行平台的安全执行。
S
系统优势
O
开放性
WPPS在网络结构、硬件和软件的选择配置上遵循开放性的 原则，以达到系统的可扩展性、可维护性，系统设计选型时 均选用符合模块化设计、遵循国际标准的产品。
P
实用性
WPPS根据使用者的实用需求，不断优化操作界面和操作方
式。系统更是提供了图像模型，可将任意一台风机的巡检图 像3D显示查看。其多元数据处理、数据替代、报表定制功 能、故障预警功能等无不体现风电运维使用的特色。
WPPS
风电叶片巡检系统
A.Y.DRONE行业应用部 2017年9月
CONTENTS
• 背景 • 架构 • 优势 • 特色 • 功能
系统背景
PART
系统背景
WPPS是南京傲翼飞控智能科技有限公司（以下称A.Y.DRONE） 基于风电运维中关于叶片的自动化检修及故障预防系统。
WPPS分布式运用巡检中心、数据中心、预警中心、维修中心 等方面的技术，紧密跟踪国际上风电叶片检修技术的最新发 展，广泛吸取国内外的风电叶片检修的实际经验而开发的新 一代平台系统。
任务计划与分发 大屏中心
常态化的运维工作，需要对任务进 系统提供大屏中心，通过大屏中心
行计划分配，本系统可添加任务计 可以实时监管风场的各项运行数据，
划与分发工作，实现智能运维
调度各巡检及维修平台
谢谢观看
掌控细微的飞行专家
M 维护性
WPPS提供各种系统应用的维护工具和诊断工具，减少用户 系统维护的工作量，可迅速、准确的确定异常和故障发生的 位置及原因，具有自维护、自诊断等功能。
系统特色
PART
系统特色
开放的体系结构
各功能组件采用分布式部署，系 统具有可伸缩性、可移植性，外 部应用端口适用各平台数据接入。
丰富的软件界面
产品功能
PART
产品功能
高清图像采集
30倍智能变焦云台 4K高清画面输出 2.4G HDMI图传
立体图像定位
采集的图像信息叠加GPS 位置信息通过图像合成 软件生成3D立体图像
远程监管调度
后台监管大屏实时显示 作业信息，查看巡检进 度，进行任务调度
数据计算统计
图像分析软件对立体图 像从新进行图像处理，
飞行平台2
飞行平台3
飞行平台4
地面站1
地面站2
地面站3
地面站4
风机1
风机2
维修平台 移动终端
外部数据
风机3
风机4
大屏中心
巡检中心 数据中心 维修中心 预警中心
专有云
系统优势
PART
系统优势
R
可靠性
WPPS通过冗余机制、软件保证机制、 备份恢复机制及安全防护机制等措施 确保系统的稳定运行，并在实际运行 中得到验证。
产品架构
PART
系统功能架构
检修平台
飞行单元 控制单元 定位单元 影像单元 动作单元 调度单元
产品架构
数据平台
模型建立 图像处理 数据分析 趋势分析
通讯平台
图像传输 数据传送 任务报告 故障预警 实时大屏
系统拓扑结构
产品架构
飞行平台1
分析统计出故障点
产品功能
数据处理
1
对图像处理后的数据进行分析，将
图像信息处理成相关标准阈值
故障标定
3
对不同故障的数据标定，风机的不
同部位信息标定，快速锁定故障区
域
信息管理
5
对风机的各种数据进行管理，专有
云保障数据的安全
趋势分析
2
结合多次的巡检、环境变化等数据
分析，得出风机故障发生趋势
3D图像展示
4
先进性
A
WPPS采用新技术、新标准和新理念，以具有关系、
层次和对象三位一体特性的图像数据库为核心，
构筑开放式、分布式的高可靠性支撑平台，成功 应用于检测、修理、处理、分析一站式运维系统。
E
可扩展性 安全性
WPPS实现逐步建设、逐步投运、逐步 WPPS满足电力二次系统安全防护的规 扩充、逐步升级，可以接入不同的软 定，通过安全分区、网络专用、横向 硬件平台。各个应用软件使用集成环 隔离、纵向加密认证等安全策略确保 境提供的标准的符合国际标准API接口， 系统的安全性。 因此具有可移植性和与多类型计算机 设备和操作系统的可兼容性。
结合3D模型，展示出事故演变过程
数据转发功能
6
巡检信息、分析报告以及外部的多
种数据通过数据转发平台，分发到
相应的应用平台
产品功能
故障预测
信息共享及保护
Hale Waihona Puke 通过长期的图像数据趋势分析，结 合内部传感器数据，提前进行故障 预测，有效的减小事故频率，降低 运维成本
专有云服务提供应用解决方案，并
对采集、分析的数据进行有效的共 享和保护，保障用户信息安全