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價(jià)值：梳理并關(guān)聯(lián)4大類、16小類共計(jì)100項(xiàng)機(jī)組運(yùn)行指標(biāo)的海量歷史數(shù)據(jù)
綜合節(jié)約煤耗大約0.48g/kwh
為制定節(jié)能措施指明方向
適用場(chǎng)景：
價(jià)值：維修費(fèi)可由每臺(tái)20-50萬(wàn)減少到15-35萬(wàn)，減少30%的維修費(fèi)用；
電量損失可由每臺(tái)20-30萬(wàn)減為5-7萬(wàn)，電量損失減少75%以上，顯著提高風(fēng)電場(chǎng)的經(jīng)濟(jì)效益；
適用場(chǎng)景：
價(jià)值：適用場(chǎng)景：
某能源公司指標(biāo)體系建設(shè)項(xiàng)目
新能源數(shù)字電廠全面管控解決方案
新能源設(shè)備健康狀態(tài)預(yù)警平臺(tái)
分布式光伏發(fā)電出力預(yù)測(cè)解決方案
某發(fā)電廠燃煤機(jī)組供電煤耗優(yōu)化項(xiàng)目
作業(yè)現(xiàn)場(chǎng)安全管控解決方案
峰谷經(jīng)濟(jì)用能梯級(jí)調(diào)度優(yōu)化解決方案
變壓器油色譜濃度預(yù)測(cè)及故障智能診斷分析
能源大數(shù)據(jù)之聯(lián)合動(dòng)力機(jī)組齒輪箱故障預(yù)警
風(fēng)電機(jī)組性能劣化預(yù)警
基于因素預(yù)測(cè)的配變重過(guò)載預(yù)警分析
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