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          江西公司新能源公司基于多模態(tài)模型與AI診斷融合的光伏設備精益化管理關鍵技術研究與應用服務公開招標項目招標公告

             日期:2025-04-01    
          核心提示:1.招標條件本招標項目名稱為:江西公司新能源公司基于多模態(tài)模型與AI診斷融合的光伏設備精益化管理關鍵技術研究與應用服務公開招

           1.招標條件

              本招標項目名稱為:江西公司新能源公司基于多模態(tài)模型與AI診斷融合的光伏設備精益化管理關鍵技術研究與應用服務公開招標, 本項目已具備招標條件,現對該項目進行國內資格后審公開招標。

          2.項目概況與招標范圍

              2.1 項目概況、招標范圍及標段(包)劃分:本項目基于多模態(tài)模型與AI診斷融合的光伏設備精益化管理相關內容,利用電力大模型、人工智能、大數據分析以及無人機AI巡檢等技術,深度賦能光伏場站智慧化管理模式,實現光伏電站全環(huán)節(jié)的電量偏差檢測,提升整體能效水平,實現設備狀態(tài)的實時監(jiān)測、故障智能快速定位檢測、高質量的狀態(tài)檢修和精準維護,滿足場站日常生產和運維管理的需求。項目地點:江西省南昌市青山湖區(qū)北京東路1198號

          本項目招標范圍包括:

          (1)投標人負責基于多模態(tài)模型與AI診斷融合的光伏設備精益化管系統(tǒng)的開發(fā),包含基礎技術研究、硬件平臺建設、軟件系統(tǒng)開發(fā)、數據接入、安裝調試、培訓、售后服務等工作。系統(tǒng)主要功能應包括:系統(tǒng)平臺、電力大模型深度融合應用、基于人工智能的無人機圖像數據智能編解碼開發(fā)、基于電力大模型的業(yè)務Agent開發(fā)、發(fā)電量偏差追溯與健康度評估、無人機巡檢等。

          (2)投標人提供項目所需所有硬件和技術服務(包括系統(tǒng)使用培訓)。硬件包括網絡安全設備、服務器等。

          涵蓋 江西新能源產業(yè)有限公司的集中式光伏場站數據進行項目實施。

           

              2.2 其他:/

              2.3 主要研究內容及預期目標:研究內容包括:構建設備級發(fā)電量偏差追溯技術和基于多元數據聚合的光伏組串灰塵清洗決策模型,實現對光伏設備健康狀態(tài)的精準評估和灰塵清洗決策的科學化,減少發(fā)電量損失,提升光伏場站的發(fā)電效率和經濟效益;提出基于多級設備工況分析的光伏電站設備發(fā)電量偏差追溯技術和基于多模態(tài)大模型技術的光伏設備預測性診斷模型,提升對光伏設備故障源頭的識別能力,量化故障影響程度,并提前發(fā)出預警信號,幫助運維人員及時采取預防措施,降低故障發(fā)生率,提高運維效率;構建基于vSLAM技術的光伏場站避障與路徑規(guī)劃技術和基于深度學習的光伏場站無人機巡檢圖像識別的模型及圖像數據壓縮,減少對人工巡檢的依賴,提高巡檢效率和準確性;研究光伏場站精益化管理機制,實現實時監(jiān)控、智能預警、工單、物資、工器具優(yōu)化調度、安全監(jiān)督、場站自我安全防護等應用,達到光伏場站設備健康狀態(tài)智能化、精細化管理的目的。通過示范應用,驗證其有效性和實用性。

              (1)基于大數據挖掘技術的光伏場站發(fā)電能效提升策略研究

              ?研究基于設備級發(fā)電量偏差追溯技術的光伏設備健康度評估

              ?研究基于多元數據聚合的光伏組串灰塵清洗決策技術

              (2)基于多模態(tài)大模型的光伏設備故障診斷技術研究

              ?研究基于多級設備工況分析的光伏電站設備發(fā)電量偏差追溯技術

              ?研究基于多模態(tài)大模型技術的光伏設備預測性診斷方法

              (3)基于視覺傳感技術和深度學習的光伏場站無人機Al巡檢關鍵技術研究

              ?研究基于視覺傳感技術的光伏場站避障與路徑規(guī)劃技術

              ?研究基于深度學習的光伏場站無人機巡檢圖像識別技術

              ?研究基于人工智能的無人機巡檢圖像視頻數據智能編解碼數據智能編解碼技術

              (4)基于多模態(tài)大模型的光伏場站智慧管控機制研究及應用

              ?研究基于機器學習技術的光伏場站智慧運檢策略

              ?研究基于光伏場站智慧運檢策略的智慧管控機制,并開展示范應用

              ?研究基于物聯(lián)網技術在光伏場站智慧運檢精細化管控的應用

           

              預期目標為:實現對光伏設備健康狀態(tài)的精準評估和灰塵清洗決策的科學化,減少發(fā)電量損失,提升光伏場站的發(fā)電效率和經濟效益;提升對光伏設備故障源頭的識別能力,量化故障影響程度,并提前發(fā)出預警信號,幫助運維人員及時采取預防措施,降低故障發(fā)生率,提高運維效率;建立光伏場站無人機巡檢系統(tǒng),減少對人工巡檢的依賴,提高巡檢效率和準確性;實現實時監(jiān)控、智能預警、工單、物資、工器具優(yōu)化調度、安全監(jiān)督、場站自我安全防護等應用,達到光伏場站設備健康狀態(tài)智能化、精細化管理的目的。通過示范應用,驗證其有效性和實用性。

              (1)完成《基于多模態(tài)大模型與AI診斷融合的光伏設備精益化管理關鍵技術研究與應用實踐》研究報告1篇;

              (2)完成硬件基礎平臺的建設,具備2GW光伏數據接入與治理能力;

              (3)完成光伏診斷系統(tǒng)建設,實現涵蓋江西新能源公司的光伏場站AI融合診斷,實現恒湖項目1個光伏電站的建模與無人機圖像診斷分析;

              (4)錄用核心期刊論文1篇;

              (5)申請發(fā)明專利2項;

              (6)軟件著作權1項;

              組織召開項目啟動會、設聯(lián)會、驗收會等,提供項目調研、培訓等技術服務,組織聯(lián)合開發(fā)、完工驗收、成果鑒定及項目資料歸檔,全部費用由投標人支付。

              2.4 項目總工期:2025年12月31日前完成算法開發(fā)與訓練、無人機系統(tǒng)集成、智慧管控平臺開發(fā);2026年6月30日前完成示范電站部署、系統(tǒng)聯(lián)調測試、第三方檢測,并完成成果驗收、項目總結。

          3.投標人資格要求

              3.1 資質條件和業(yè)績要求:

              【1】資質要求:(1)投標人須為依法注冊的獨立法人或其他組織,須提供有效的證明文件。

              【2】財務要求:/

              【3】業(yè)績要求:2020年3月至投標截止日(以合同簽訂時間為準),投標人須至少具有已完成的電力智能化系統(tǒng)平臺建設或電力智能巡檢的合同業(yè)績2份。投標人須提供能證明本次招標業(yè)績要求的合同和對應用戶證明掃描件,合同掃描件須至少包含:合同買賣雙方蓋章頁、合同簽訂時間和業(yè)績要求中的關鍵信息頁;用戶證明須由最終用戶蓋章,用戶證明可以是驗收證明、使用證明、回訪記錄或其他能證明合同標的物已履約完成的材料(若合同甲方不是最終用戶,合同甲方獲取的最終用戶證明也可)。

              【4】信譽要求:/

              【5】項目負責人的資格要求:(1)投標人為本項目配備的項目負責人須至少具有副高級及以上技術職稱。

              (2)項目負責人須至少具有1個已完成的電力智能化系統(tǒng)平臺建設或電力智能巡檢的項目負責人工作經歷,投標人須提供能證明項目負責人業(yè)績的合同,若合同中無項目負責人姓名,須提供對應的驗收證明或用戶證明等有蓋章的證明材料(須含工程名稱、項目負責人及單位名稱)。

              【6】其他主要人員要求:/

              【7】科研設施及裝備要求:/

              【8】其他要求:/

              3.2 本項目不接受聯(lián)合體投標。

          4.招標文件的獲取

              4.1 招標文件開始購買時間2025-04-02 09:00:00,招標文件購買截止時間2025-04-07 16:00:00。

          購買招標文件的投標人,請聯(lián)系辦理供應商會員事宜,未在中國電力招標采購網(www.dlztb.com)上注冊會員的單位應先點擊注冊。成為正式供應商后根據招標公告的相應說明在線完成招標文件的購買!為保證您能夠順利投標,具體要求及購買標書操作流程以公告詳細內容為準! 
          詳情請咨詢
          聯(lián)系人:馬友
          手  機:18701298819 (微信同號)
          咨詢電話:010-51957412

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