Күміс Интерфейс · 2023
Smart Wind Turbine Prediction Болжамды техникалық қызмет көрсету интерфейсі
- A' Design Award Күміс жүлдесі 2023 in Интерфейс
- CLIENT: Jianxin Technology Co., Ltd
- Estimated Number of Design Views: 52,172
- Verification code 5059508A13 · Verify this award
Colors
About Smart Wind Turbine Prediction Болжамды техникалық қызмет көрсету интерфейсі
Smart Wind Turbine Prediction — жел электр станцияларын зияткерлік пайдалану және техникалық қызмет көрсетуге арналған бағдарламалық интерфейс. Интерфейс турбиналардың жай-күйін көрсету және ақауларды жылдам анықтау үшін үш өлшемді визуализацияны, виртуалды модельдеуді және деректер графиктерін пайдаланады. Машиналық оқыту модельдері деректер мен модель параметрлерін сүйреп апару арқылы бапталады, сондықтан бір немесе бірнеше турбина түрлерін қамтуға болады. Ақаулар туралы ескертулер орта есеппен жиырма минуттай ерте жеткізіледі, ал модельдің дәлдігі 81 пайызға жетеді. Қолмен жүргізілетін техникалық қызмет көрсету шығындары мен қауіпсіздік тәуекелдері азаяды.
About the A' Design Award Күміс жүлдесі
Smart Wind Turbine Prediction Болжамды техникалық қызмет көрсету интерфейсі – A' Design Award Күміс жүлдесінің жеңімпазы, ерекше беделді мойындау, ол жоғарғы деңгейдегі, көркем әрі әсерлі дизайндарға беріледі. Күміс жеңімпаздар – өте тамаша және аса шығармашыл жұмыстар, олар авторларының үздік біліктілігін, дарынын және зеректігін көрсетеді. Smart Wind Turbine Prediction Болжамды техникалық қызмет көрсету интерфейсі тамаша, үлгілі, айрықша кәсіби әрі терең жаңашыл жұмыс болады деп күтіледі. Бұл Күміс жүлдеге ие дизайн – өнер, ғылым, дизайн және технология шекарасын кеңейтуге үлес қосатын көзге түсетін өнертабыс. Smart Wind Turbine Prediction Болжамды техникалық қызмет көрсету интерфейсі көпшілік қызыға қарайтын, тілекті оятатын, жағымды сезім сыйлайтын, таңданыс пен таңғалыс тудыратын шығарма.
Press Kit
- Unique Properties
- Through the visualization of wind turbine models and data graphs, we can quickly pinpoint the fault in wind turbines and efficiently safeguard the operations and maintenance process. Through the “drag and drop” data and model settings, we can meet the custom settings of “same type and same module” and “multiple types and multiple modules” from various machine learning models to hone targeted operations and maintenance trouble-shooting capabilities.
- Dimensions & Packaging
- Width 1920 Height 1080
- Tags
- AI System Design , AI , AI Applications , Machine Learning , Modeling , Big Data
- Production Technology
- Using 3D visualization modeling, virtual simulation, surveillance visualization, and other technical means, we intelligently display the physical reality space in the digital system, provide interpretable and traceable machine learning capabilities, and simulate the logic behind users’ real interactive operations in the physical world. Our solution enables enterprise customers to receive fault warnings (on average) 20 minutes earlier, and the overall model accuracy rate has reached 81%.
- Design Challenge
- It also enables more effective use of wind resources and contributes to the global governance effort to combat climate change.
- Research
- It addresses user pain points of high manual operations and maintenance costs and improves operations and maintenance personnel safety and efficiency.
- Inspiration
- The system is an intelligent operation solution for renewable energy scenarios based on the digital base of Industrial IoT and the prediction capability of machine learning models. It provides decision support for the wind farm's intelligent operation and maintenance, turbine start/stop, and fault analysis.The system provides manageability for power generation capacity and allows stable and continuous output through intelligent, decision-driven solutions.
- Project Duration
- The project was completed in Beijing in 2022
- Operation Flow
- The design language follows the principle of intelligence and efficiency, and it aims to deliver a brand-new experience to users through digital and intelligent interactions.
- Image Credits
- Design creativity：Yun Xu , Wei Wang
Interface design: Yanfen Zhang
Interaction design：Xinjie Li
Video Copyright：Shaoxiong Bai
