近日，國家能源集團國電內蒙古能源公司與國能智深、中楹青創深度合作，共同完成“跑冒滴漏”邊緣計算智能裝備接入工控域視頻專網工作，實現了國內火電行業工控系統邊緣計算裝備接入DCS的零突破。
該項目創新性地在行業內采用邊緣計算+“跑冒滴漏”FPGA芯片+DCS的應用模式，首次實現了2號機組汽動給水泵區域漏汽和漏水識別的診斷結果推送至一區DCS報警盤。相比于原有部署于服務器的軟件算法，全新的芯片識別算法能提供一種有效訓練“跑冒滴漏”機器視覺檢測的全連接分類網絡，降低了算力要求，提高了檢測速度。同時，通過引入遷移學習的理念，實現了基于樣本圖像自動生成訓練集，并進行自動訓練，以快速得到網絡參數，根據訓練得到的網絡參數，生成初始化卷積神經網絡和區域建議網絡。由于節省了訓練網絡模型所花費的時間和算力，該算法實現了基于芯片計算的目標檢測。
邊緣計算分布式網絡、AI識別芯片技術在火電工業控制領域具有遠超以往的性能優越性。識別系統可同時支持成千上萬個攝像頭的毫秒級識別識別設備“跑冒滴漏”缺陷，并觸發報警信息，反饋時延均小于300毫秒，通過TCP/IP與MODBUS協議轉換，信號反饋時延小于60毫秒，滿足高精度工業設備控制時延要求，確保了基于邊緣計算的AI芯片智能裝備接入火電工業控制系統的安全性、可行性。與傳統的GPU服務器算法識別相比，基于邊緣計算和智能安全識別的電力AI專用視頻芯片的視頻識別與診斷報警系統超越了物理條件的局限，在支持大規模、分布式、定制化與多點位協同智能、設備缺陷檢測、火災跟蹤報警、人員違章識別等方面有更大的優勢。同時，該項目所涉及的邊緣計算分布式網絡，通過多層加密技術保證了專屬網絡交互數據的私密性、安全性。