【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于发电企业智慧化生产管理，尤其涉及一种基于mbse的ai平台构建方法及智慧化生产管理系统。
技术介绍
1、近年来，随着大数据、数字孪生、人工智能等先进技术的高速发展，以及能源转型的不断深入，打造基于人工智能的高融合能源数字化系统，加速企业智慧化数字化转型的趋势已然成为行业共识。基于模型的系统工程(model-based systems engineering，mbse)是现代工业领域引领数字化设计的关键技术之一，是一种基于模型从用户需求到架构设计的系统工程方法，旨在通过在整个系统开发生命周期中使用模型来提高系统工程的效率和质量。
2、目前，国内发电企业在现阶段的数字化智慧化转型过程中，存在系统分散、各系统间融合困难、数据的共享流通性差等问题；从系统设计过程来看，目前，企业多数基于文档进行多专业的协同设计，随着业务增长以及需求的变更，基于文档的系统设计方案变化响应慢，各专业协调反复，也会带来系统设计信息孤岛、更改设计周期长、开发效率低等问题；从生产管理角度来看，能源安全生产事故仍是发电企业面临的一大主要难题，企业安全防控压力和工作量大，此外，随着自媒体、短视频的出现，企业形象和声誉也愈发引人关注。
3、因此，亟需提出一种基于mbse的ai平台构建方法与发电行业智慧化生产管理系统，提高系统设计的一致性和协调性，缩短生产管理系统全生命设计周期，同时构建一个一体化的具备行业通用性的智慧化生产管理系统，实现发电企业从生产安全监管、舆情信息监控等各方面业务的智慧化，形成由模型驱动精细化管理的良好局面。p>
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种基于mbse的ai平台构建方法及智慧化生产管理系统，以解决各系统间融合困难、数据的共享流通性差等问题，并且实现发电企业对各生产场景下的智慧化综合管理。
2、本专利技术提供了一种基于mbse的ai平台构建方法，包括以下步骤：
3、s1:收集发电行业生产管理相关需求，包括业务需求、性能需求、安全性需求；
4、s2:基于sysml对所述需求进行需求分析、功能分析以及架构设计，形成发电行业智慧化生产管理系统设计方案；
5、s3:根据所述生产管理系统设计方案构建各子系统模型，并对各子系统进行集成与融合，形成智慧化生产管理系统模型；
6、s4:对所述智慧化生产管理系统模型进行仿真，以评估系统的性能、可靠性和安全性，确保系统满足预期的电力生产管理需求。
7、进一步地，所述步骤s2具体包括：
8、需求分析，利用sysml中的需求图和用例图构建用例模型，通过所述需求模型对系统需求进行边界分析、角色定义、用例确定以及需求关联；
9、功能分析，利用sysml中的序例图、状态机图对系统及系统间的交互行为进行建模，对系统功能进行活动分析、时序分析、状态分析以及异常分析；
10、架构设计，包括逻辑架构和物理架构设计，利用sysml中的模块定义图、内部模块图确定体系结构层级模型，最后通过所述用例模型、行为模型以及结构模型共同对系统进行架构分析、接口、数据流的定义及功能分配，形成智慧化生产管理系统设计方案。
11、进一步地，所述步骤s4之后，还包括：
12、s5:根据所述验证结果判断是否满足设计需求，若满足需求，则执行步骤s6，若不满足设计要求，则返回步骤s2；
13、s6:进行试验项目的鉴定验收，并根据实际使用和用户反馈，进行持续的系统优化和改进。
14、本专利技术还提供了一种根据所述方法构建的智慧化生产管理系统，其应用于电力能源企业各级公司、火电、水电、风电、光伏电厂，包括时序数据库、人工智能平台、ai视频分析监管系统以及舆情智能监控系统；
15、所述时序数据库作为智慧化生产管理系统的数据底座，用于对生产设备中产生的时间序列数据进行离线与实时计算或历史数据采集和存储；
16、所述人工智能平台作为算法模型分析中枢，用于实现数据-模型-服务-运营为一体的模型全生命周期管理；
17、所述ai视频分析监管系统用于基于人工智能平台的图像视觉模型训练环境与算法组件进行相关模型的建立和训练；
18、所述舆情智能监控系统用于基于人工智能平台的文本分析模型训练环境与算法组件进行相关模型的建立和训练。
19、进一步地，所述人工智能平台包括：
20、模型开发模块，用于提供灵活的建模方式，包括低代码可视化建模和自编码的交互式建模；
21、模型商店模块，用于模型的运营管理，实现模型交易，实现模型共享、复用和快速交付；
22、模型推理计算模块，用于为用户提供模型一键化部署能力，支持实时秒级预测和批量预测功能，同时，提供模型服务运行状态和运行资源监控能力。
23、进一步地，所述人工智能平台具体用于：
24、1)从所述智慧化生产管理系统设计方案中获取人工智能平台所需的相关参数信息，创建人工智能平台用例模型，包括：基础信息管理、模型训练、模型推理计算、模型商店以及操作指南；
25、2)创建人工智能平台模块定义图，包括计算引擎、算法库、数据库、用户界面；
26、3)创建人工智能平台数据流图，包括从数据源信息配置，数据采集策略，到模型创建、训练及发布，再到模型需求管理及复用，最终到模型的可视化展示界面；
27、4)创建人工智能平台行为模型，包括ai视频监管系统及舆情监控系统与人工智能平台的交互序列图和状态机图，具体包括报警触发过程分析及报警处理流程管理；
28、进一步地，所述ai视频分析监管系统具体用于：
29、1)从所述智慧化生产管理系统设计方案中获取ai视频分析监管系统所需的相关参数信息，创建ai视频分析监管系统用例模型，包括：实时预览、录像回放、算法配置、告警处理以及权限管理功能；
30、2)创建ai视频分析监管系统模块定义图，包括视频分析引擎、用户界面、数据库；
31、3)创建ai视频分析监管系统数据流图，包括从智能终端的数据采集，到人工智能平台进行图像识别模型的构建和训练，最终到面向用户的平台界面；
32、4)创建ai视频分析监管系统行为模型，包括视频流分析和报警触发流程分析；
33、5)针对皮带跑偏检测、撒煤及异物检测、安全帽识别、吸烟行为识别、工服识别、虚拟边界闯入识别场景，利用试验数据进行模型验证，并且验证系统在复杂动态场景下的自适应安全风险识别准确率以及评估各项指标是否满足要求。
34、进一步地，所述舆情智能监控系统具体用于：
35、1)从所述智慧化生产管理系统设计方案中获取舆情智能监控系统所需的相关参数信息，创建舆情智能监控系统用例模型，包括：关键字设置、主流平台信息监控、多维度舆情态势分析以及自动化舆情报告功能；
36、2)创建舆情智能监控系统模块定义图，包括数据收集模块、情感分析引擎、用户本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于MBSE的AI平台构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于MBSE的AI平台构建方法，其特征在于，所述步骤S2具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于MBSE的AI平台构建方法与，其特征在于，所述步骤S4之后，还包括：
4.一种根据权利要求1至3任一项所述方法构建的智慧化生产管理系统，其特征在于，其应用于电力能源企业各级公司、火电、水电、风电、光伏电厂，包括时序数据库、人工智能平台、AI视频分析监管系统以及舆情智能监控系统；
5.根据权利要求4所述的智慧化生产管理系统，其特征在于，所述人工智能平台包括：
6.根据权利要求5所述的智慧化生产管理系统，其特征在于，所述人工智能平台具体用于：
7.根据权利要求4所述的智慧化生产管理系统，其特征在于，所述AI视频分析监管系统具体用于：
8.根据权利要求4所述的智慧化生产管理系统，其特征在于，所述舆情智能监控系统具体用于：
【技术特征摘要】
1.一种基于mbse的ai平台构建方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于mbse的ai平台构建方法，其特征在于，所述步骤s2具体包括：
3.根据权利要求2所述的基于mbse的ai平台构建方法与，其特征在于，所述步骤s4之后，还包括：
4.一种根据权利要求1至3任一项所述方法构建的智慧化生产管理系统，其特征在于，其应用于电力能源企业各级公司、火电、水电、风电、光伏电厂，包括时序数据库、人...
【专利技术属性】
技术研发人员：李偲希，刘克勤，舒畅，李志金，白全生，李玉，谢长乐，
申请(专利权)人：湖南大唐先一科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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