LOGE-AI 紧密结合智慧电厂发展趋势，利用计算机视觉、深度学习、神经网络等AI人工智能技术以其强大的数据处理能力和学习能力，为解决在智慧电厂的建设过程中：业务感知的碎片化、安全与监管的广泛性、生产工艺优化的难度、大量设备故障的诊断问题、设备稳定运行的挑战、资产效能持续优化的困境、应用开发的高风险与长周期等问题解决提供了新途径。自研搭建AI赋能管理平台，抽取安防监控视频、机器人巡检视频、违章随手拍照片等数据，通过云计算、GPU算力资源池分析环境设备异常及人员行为，对现场环境异常、设备异常以及现场人员行为、着装等进行主动、智能识别，支持丰富的算法管理、设备管理及报警管理功能。

　　应用场景一:通过在线视频巡检，实现设备安全监测与状态分析

　　利用现有监控摄像头，定期对视频监控区域进行在线视频巡检。通过对设备的实时监控视频进行分析，自动识别设备状态，如设备跑冒滴漏、指示灯状态、压板开合状态。设备安全监测包括设备状态、设备外观、设备温度和设备附件等的识别与监测，当发生异常则自动报警。对重点区域和环境设备进行重点监控，报警详情信息可以回放进行历史追溯。

　　应用场景二:基于图像识别算法，实现人员安全状态识别与分析

　　基于AI图像识别算法，实现人员识别分析功能，对非法人员闯入、不戴安全帽、不正确系带安全带、不穿工作服、吸烟、玩手机等违章行为，以及人员摔倒状态等涉及人员安全等突发异常情况，实时进行智能识别与报警。例如：如果有人未按规定佩戴安全帽进入生产现场，系统对抓拍到的画面进行实时分析与报警，并在管理后台展示报警信息及图片。

　　应用场景三:建立大数据分析诊断模型，自动识别各类劣化、故障状况

　　利用大数据分析技术，围绕海量数据特征，建立大数据分析诊断模型，自动识别各类劣化、故障、不经济状况，实现运行监视、设备监视、节能监视的效果。通过可靠的数据分析和逻辑判断，对可能的故障进行预测并提前采取措施，以降低故障发生的可能性或减轻事故危害程度。

　　应用场景四:通过检修管理大模型的建立，在检修作业过程中可随时调取所需信息

　　通过检修管理大模型的建立，在检修作业过程中可随时调取所需的相关信息或者指导手册。知识库可集成各类图纸、音视频素材，并通过语音交互方式，随时调取查看，并支持放大、缩小、锁定画面等功能。可集成标准作业规程，在日常标准作业时，员工可利用作业指导书进行实时的作业指导，保障工作效率和准确性。

　　应用场景五:以专家知识库为基础，以推理机为引导，形成智能辅助监盘平台

　　智能辅助监盘平台基于专家系统，采用定性分析和定量计算，能有效避开DCS无用报警信息的干扰，精准快速地定位异常参数，分析异常原因，给出处理意见。以专家知识库为基础，以推理机为引导，形成具有一定通用性的智能辅助监盘平台。专家知识库基于设备设计资料和专家知识和经验创建，通过人机交互模式将人员经验输入至计算机，使专家知识库不断优化和更新，以提升专家系统诊断准确性。

　　应用场景六:通过AI视频识别、二维码、智能两票等技术应用融合，防止误操作情况发生

　　通过AI视频识别、二维码、门禁控制、实时语音通讯、远程协助等技术应用融合，以操作过程许可和结束时间为时间要素，以设备定位信息为空间要素，实现操作票整体操作流程控制、现场实时录音及录像、实时音视频回传、人票信息确认防止人员不到位、二维码位置确认防止误操作、门禁控制管理防止误入配电室、电子屏幕提醒作业风险、现场操作人员与后台协管人员实时语音通讯、远程协助、操作内容同步与解析说明，防止误操作情况的发生。

　　电力生产作业涉及大量多样化和专业化的知识，LOGE-AI赋能管理平台从促进数据业务融合、挖掘海量数据价值、驱动业务优化升级等方面入手，解决知识的散乱、传承效果不佳和缺失等问题，利用大数据和大模型技术，构建一个统一的知识载体，这个载体以自然语言交互为核心，为生产作业提供强大的知识服务引擎，确保知识的有效应用、共享和传递。