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eCloud——企业的"运动手环"

展位号:5.2H-E170


行知聚能是一家专注于通过非侵入式电力大数据进行异常诊断,服务中小微企业,实现精细节能和智能管理的人工智能高科技企业。


01 产品与服务


行知聚能数聚云平台产品eCloud,集成数据挖掘等大数据分析工具,将用户的各层级电力数据信息转化为能耗预测、能耗实时监控管理、能效绩效管理、生产设备与流程管理、设备异常及维护预测等服务。



该产品应用非侵入式负载分析算法(NILM&A),对于用户负载的工作状态进行识别与拆分。非侵入式负载分析算法借鉴非侵入式负载拆分算法(NILM),通过对总线信号的处理,获得总线下不同设备类型的活动特征,以此为用户提供用电安全,节能环保,提质增效的服务。通过对总线路上高频电力信号(电流,电压,功率,谐波等)的采集分析,获得总线下各个不同类型负载活动曲线,建立起用户能耗信息与活动信息的对应关系。该技术基于盲信号处理的机器学习算法,对总线下的负载特性进行识别,最终将混杂不同负载特征的总线信号拆分成单个设备的活动状态,以获得单个/类用电器的能耗信息与开关状态,具体应用包括:设备档位状态识别、能耗种类分析、生产节拍判定、电气异常诊断等功能。



算法既可以部署于云端,也有边缘计算平台版本,该应用具有以下特征:

• 通过非侵入式的方式,安装电力信息采集器,对用户的线路和设备影响降到最低

• 基于负载拆分算法,对线路上各类型负载(含不同用电器)的活动特征进行描绘

• 建立白名单/黑名单制的负载管理方式,可对特定类型负载进行管理与监督

• 对特定用电器的不同工作状态进行识别,可以用于工厂生产管理与统计,提升工厂的生产效率



与此同时,eCloud系统接入其他类型与厂家的非侵入式传感器,可以在电力维度之外,提供更多故障诊断方案。如上图所示,通过加入噪音、振动等特征值,可对设备的健康状态进行更全面的综合评定,逐步实现预测性维护。


02 应用案例


行知聚能服务体系分布十余省份,数聚云平台服务数百用户。部分应用案例如下:

• 某火花塞制造厂

对现场空压机进行统一管理,并将状态识别算法应用于六轴车成工艺,为用户提供计数与状态识别的服务。

• 某硬质合金生产企业

对用户的多台中频炉与还原炉进行能耗监督,针对产品生产的典型工艺特征,优化用能,以达到保质降耗的目的

• 某生物制药公司

对用户的库房与办公区用电进行监督,对违规用电器及用电器的异常工作状态进行识别与告警。

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