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基于百度工業(yè)大數(shù)據(jù)的充電樁智能運維

發(fā)布時間:2021-08-18作者來源:科理咨詢瀏覽:2348

價值成果
1、使用BIE實現(xiàn)邊緣計算,尤其是在一些離線環(huán)境如地下停車場也可以實現(xiàn)AI應(yīng)用;
2、通過內(nèi)置的百度天工卡基于MQTT協(xié)議將數(shù)據(jù)上傳到云端;
3、在云上使用了百度的大數(shù)據(jù)平臺包括時序數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、分析;
4、在云上的模型生產(chǎn)環(huán)境Jarvis當(dāng)中實現(xiàn)剛才提到的針對BMS等不同系統(tǒng)的異常診斷模型。
案例故事
核心訴求
1、市場規(guī)模大:發(fā)改委《充電樁建設(shè)指南指出計劃》,到2020年全國建成超過480萬個充電樁,整個市場規(guī)模將達(dá)900億;

2、定期強制性檢測:國家電網(wǎng)要求存量市場充電樁每年必須定期檢查并出具報告,新增充電樁全部聯(lián)網(wǎng)并要求強制測試;

3、運維成本高:現(xiàn)場故障較多,且現(xiàn)場運維人力成本高、環(huán)境復(fù)雜;


4、行業(yè)痛點強:目前針對充電樁運維已經(jīng)有技術(shù)方案,但傳統(tǒng)廠商一般基于傳統(tǒng)數(shù)據(jù)庫搭建方案,很難應(yīng)對大數(shù)據(jù)和擴(kuò)容的挑戰(zhàn),且數(shù)據(jù)利用率往往不高。

圖片來源:百度AI開放平臺

解決方案

第一步:通過百度云的新能源云平臺下的云端模型訓(xùn)練機制,對充電樁檢測設(shè)備進(jìn)行大數(shù)據(jù)模型訓(xùn)練;

第二步:同時再通過百度邊緣計算BIE將算法部署在本地智能邊緣,形成本地充電樁的數(shù)字化孿生;

第三步:檢測人員可先用設(shè)備進(jìn)行充電作業(yè)過程的數(shù)據(jù)采集,然后通過檢測設(shè)備進(jìn)行充電作業(yè)的效果分析算法,并讓設(shè)備再進(jìn)行多維度的函數(shù)進(jìn)行分析;

第四步:讓充電器檢測裝置將分析好的數(shù)據(jù)結(jié)果傳回至百度云的天工物聯(lián)網(wǎng)上,使全部線下檢測設(shè)備擁有實時化輸出作業(yè)的功能,最終讓線上的云端檢測平臺實現(xiàn)信息同步化的能力。

方案解決的原理模型圖:

圖片來源:百度AI開放平臺

接入百度工業(yè)大數(shù)據(jù)的運維解決方案后的提升效果:

圖片來源:百度AI開放平臺


合作成果

1、使用BIE實現(xiàn)邊緣計算,尤其是在一些離線環(huán)境如地下停車場也可以實現(xiàn)AI應(yīng)用;

2、通過內(nèi)置的百度天工卡基于MQTT協(xié)議將數(shù)據(jù)上傳到云端;

3、在云上使用了百度的大數(shù)據(jù)平臺包括時序數(shù)據(jù)庫來實現(xiàn)數(shù)據(jù)存儲、分析;

4、在云上的模型生產(chǎn)環(huán)境Jarvis當(dāng)中實現(xiàn)剛才提到的針對BMS等不同系統(tǒng)的異常診斷模型。



本案例中使用產(chǎn)品:百度數(shù)據(jù)科學(xué)平臺、百度邊緣計算BIE

百度數(shù)據(jù)科學(xué)平臺:https://cloud.baidu.com/product/jarvis.html

百度邊緣計算BIE:https://cloud.baidu.com/product/bie.html

注:案例內(nèi)容來源百度AI開放平臺


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