چاندي انٽرفيس · 2023
Smart Wind Turbine Prediction اڳڪٿي واري سار سنڀال جو انٽرفيس
- A' Design Award چاندي انعام 2023 in انٽرفيس
- CLIENT: Jianxin Technology Co., Ltd
- Estimated Number of Design Views: 52,172
- Verification code 5059508A13 · Verify this award
Colors
About Smart Wind Turbine Prediction اڳڪٿي واري سار سنڀال جو انٽرفيس
اسمارٽ ونڊ ٽربائن پريڊڪشن (Smart Wind Turbine Prediction) ھڪ سافٽ ويئر انٽرفيس آھي جيڪو ونڊ فارمز جي ذھين آپريشن ۽ سار سنڀال لاءِ ٺاھيو ويو آھي. ھي انٽرفيس ٽربائن جي حالتن کي ڏيکارڻ ۽ خرابين کي جلدي ڳولڻ لاءِ ٽي-جہتي وزيوئلائيزيشن، ورچوئل سميوليشن ۽ ڊيٽا گرافس استعمال ڪري ٿو. مشين لرننگ ماڊل ڊيٽا ۽ ماڊل سيٽنگز کي ڊريگ اينڊ ڊراپ ذريعي ترتيب ڏنا وڃن ٿا، جنھن ڪري ھڪ يا گھڻن قسمن جون ٽربائنز شامل ڪري سگھجن ٿيون. خرابين جون وارننگون سراسري طور تي لڳ ڀڳ ويھ منٽ اڳ پھچايون وڃن ٿيون، ۽ ماڊل جي درستگي 81 سيڪڙو تائين پھچي ٿي. دستي سار سنڀال جا خرچ ۽ حفاظتي خطرا گھٽجي وڃن ٿا.
About the A' Design Award چاندي انعام
Smart Wind Turbine Prediction اڳڪٿي واري سار سنڀال جو انٽرفيس A' Design Award چاندي انعام جو کٽيندڙ آهي، غير معمولي حد تائين معزز اعتراف جيڪو اعليٰ ترين درجي جي، شاندار ۽ متاثر ڪندڙ ڊيزائنن کي ڏنو وڃي ٿو. چاندي جا کٽيندڙ تمام گهڻا روشن ۽ انتهائي تخليقي ڪم آهن، جيڪي پنهنجي ڊيزائنرن جي شاندار مهارت، صلاحيت ۽ ذڪاوت کي ظاهر ڪن ٿا. Smart Wind Turbine Prediction اڳڪٿي واري سار سنڀال جو انٽرفيس کان اميد ڪئي وڃي ٿي ته اهو هڪ شاندار نمائشي ڪم هوندو، قابل ذڪر حد تائين پيشه ورانه ۽ ڳوڙهي جدت وارو. هي ڊيزائن جنهن A' Design Award چاندي انعام کٽيو آهي، هڪ انتهائي قابل ذڪر، ساراهيل ايجاد آهي جيڪا فائدو ڏئي ٿي ۽ فن، سائنس، ڊيزائن ۽ ٽيڪنالاجي جون حدون وڌائي ٿي. Smart Wind Turbine Prediction اڳڪٿي واري سار سنڀال جو انٽرفيس هڪ اهڙي تخليق آهي جنهن تي گهڻا حسد ڪن ٿا، جيڪا خواهشون جاڳائي ٿي، مثبت جذبا آڻي ٿي ۽ حيرت ۽ تعجب جي چڻنگ ٻاري ٿي.
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