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1、数据驱动O推演预测决策调度智能诊断认知计算平台系统方案一、平台简介邻盛认知计算平台是在研究可解释、可通用的下一代人工智能方法的国家战略背景下，建立的一个以机器学习、符号计算为核心,实现物模型“数据+知识”双驱动的融合计算平台。平台通过结合通用计算公式、行业算法公式、知识逻辑推理规则以及人工智能算法，对不同应用场景的多源、多模态数据进行在线汇聚、有序流转和价值挖掘，实现对数据自感知、自分析、自决策以及自优化。基于数据驱动的机器学习和知识驱动的符号计算机器学习举十反一学习与记忆关联颁柳脚的信息处理平台可对水务水利、园区、矿井、光伏、养殖等不同行业应用场景进行预测推演、智能诊断以及决策调度，提供用能
2、预警、减排管理、设备诊断、节能算法、能效调节等服务。关于认知计算认知计算是认知科学的核心技术子领域之一，是人工智能的重要组成部分，是模拟人脑认知过程的系统，主要是实现设备数据采集以及结合行业算法以及Al模型补偿，进行告警判断，处理预案推送以及告警预测。简而言之，认知计算就是一种自我学习系统，可以像人类大脑那样通过数据挖掘、图像识别以及自然语言处理来进行学习。认知计算的目标是让计算机系统能够像人的大脑一样学习、思考，并做出正确的决策。二、平台架构协同感知层面统一采集和解析来源于物联网、业务系统和外部系统的多模态数据。数据计算层面包含知识图谱、行业图谱、科学计算、智能推理、Al模型等多个模块，针对
3、不同类型数据进行分析处理，实现安全数据资源的在线汇聚、有序流动和价值挖掘，为安全事件的数字化管理、网络化协同、智能化管控提供信息支撑。应用服务层面基于计算调度引擎，提供“推演预测、智能诊断、决策调度”应用服务，实现“事前预警、事中处置、事后评估”安全事件全生命周期掌控，提升安全事件应急处置的科学性、精准性和快速响应能力。大屏展示层面将监测数据经过分析、计算后的结果，通过可视化的方式进行呈现。可以直观展示设备告警、决策调度等实时动态。三、平台功能1、物模型管理物模型即对研究对象进行数字化建模。平台支持新建、编辑、查看、删除物模型的关联属性（属性名称、类型、标识、描述等），直接对物模型状态进行启用
4、或禁用操作。2、物实例管理实现物模型实例化管理，对具体设施设备实体进行属性编辑操作，包括静态属性的数值设定，动态属性的数据来源选择、数据源的约束条件设置等。提供分组、标签管理功能，满足复杂场景需求。3、算子元库(1)行业图谱集成各个专业领域的行业专家和机理研究人员的行业经验，形成解决行业专业问题的行业算法公式。平台具备算法测试、配置图谱等功能，提供专业的行业图谱编辑器，不需要专业人员即可快速完成对公式的选择编辑。每个行业图谱关联相应的Al模型，通过模型不断训练，进行结果补偿，提升行业数据的精准度。图谱名称光伏等效不联电姐的估算南普类型光伏谢W融相P匐胱伏运绿CT平台(2)科学计算经过科学论证，
5、获得大众普遍认可并使用的科学知识/公式，如面积公式、速度公式等，学习后可以理解掌握、运用自如，实现自动化计算。平台支持科学公式编辑配置，提供算法测试。(3)Al模型从大量历史数据中学习规律从而得到Al模型，应用模型进行预测结果，处理的数据越多，预测结果就越精准。平台具备Al模型训练、模拟预测等功能，提供多种算法，支持alink、SkIeam、PaddIeIS等多类执行引擎。4、推理引擎推理引擎是将复杂的业务逻辑从业务代码中剥离出来，降低业务逻辑实现难度；使多变的业务规则变得可维护，配合推理引擎提供的良好的业务规则设计器，不用编码就可快速实现复杂的业务规则。通过调用业务规则和阈值指标对输入的数据
6、进行推理和判断,得到最终推理结果。推理引情漪磔名称领营泄蚕W新2三*通过支路压力到*画婚状态正常创期间2023)3)316:54:515、业务配置通过拖拽的方式，对物模型、科学计算库、推理引擎、行业图谱、Al模型、循环节点、数据映射节点、设备联动节点进行选择配置，从而建立完整的逻辑关系，得到相关业务预测数据。以分体式空调节能业务配置为例，基于房间、空调物模型属性，推导出房间内散热能力系数；应用该系数计算出周期内用电量、制冷量、室内散热量、室内温度变化等参数值；进一步计算得到温度目标、成本目标、启停目标；综上计算最终得到系统目标，从而输出分体式空调节能策略，帮助用户进行空调管理和控制,实现节能环
7、保。6、决策调度根据认知计算平台事前预测的结果，匹配平台内置的处理预案,提前进行决策调度，实现事后应急向事前预防的转变，争取处置时间、降低相关损失。针对正在发生的警情事件，认知计算平台可快速计算推演出未来时间段内的发展趋势，通过对趋势分析的综合研判，管理方可联动视频监控系统，调取现场实时画面，同时运用物联网平台远程操控设施设备，下发指令，及时进行调度处理。基于认知计算平台的决策调度能进一步增强对安全风险事件的感知、监测、预警、处置和评估能力。四、核心能力01行业/科学公式快速构建可视化编辑工具多种基础函数库。提供满足灵活计算多语言支持。02业务场景自定义复杂业务逻辑轻松剥离。无编码实现复杂业务
8、规则。03风险趋势Al识别多层级行业领域知识体系构建。可思考可学习、精准预测Al模型。行业趋势研究分析，算法推理。04计算结果准确推送提供计算流程编排能力。提供行业专业知识库，内置预案。匹配数据规则，高效推送业务结果。五、应用价值1、推演预测结合实际业务数据，进行数字化、结构化和知识化分析，构建辅助可思考可学习Al模型应用，实现告警判断、处理预案推送以及风险预测。以大坝安全预测分析为例，通过认知计算平台对相关数据综合比较分析，推算出各类坝体运行数据的时间和空间的相关性，综合判断坝体健康状况，实现提前感知，预见未来3个月的水域安全情况。2、智能诊断平台可快速从海量设备历史数据、实时数据中提取关键
9、信息,实现设备工作状态分析预测和健康度综合评估，从而实现设备的故障诊断。以光伏组件故障智能诊断为例，通过监测光伏组件及阵列安装环境，比较光伏组件实际输出功率与预估功率的差值，判断是否出现故障；通过实际IV特性曲线计算的特征值和优化后的特征值，定位并输出光伏组件具体故障类型，完成本次智能诊断。将“如计算应用于光伏爆件mRMiii 标R*t*9Mtt W Atm供化 nt 堂伏伸开m 竟伏件“影楼 光伏仲育二 R伏件fum JtttMnwrrmittW3、决策调度通过Al模型的不断训练学习，实现数据推理解析、知识图谱挖掘、业务场景趋势分析，最大化发挥数据的价值，提升决策的精准性和前瞻性。以智慧矿井通风解算为例，基于认知计算平台，利用通风解算模型计算整个巷道的通风情况，便于管理人员调整矿井通风策略做有效的决策指导。分支只知饵则g)MRWHMin六、应用场景智慧节能智慧水务水利策略调度中央空调节能洪峰预测水体防治内涝预测漏损分析智慧光伏智慧养殖预测性维护故障诊断智慧喂养水质预测发电量制.疾病预防.
