4Paradigm UED විසින් නිර්මාණය කළ Smart Wind Turbine Prediction පුරෝකථන නඩත්තු අතුරුමුහුණත යනු අතුරුමුහුණත, අන්තර්ක්‍රියා සහ පරිශීලක අත්දැකීම් නිර්මාණය තරඟ ප්‍රවර්ගයේ ඉතා කීර්තිමත් 2023 A' Design Award රිදී සම්මානය හි ඉහළ ඇගයුමට ලක් වූ ජයග්‍රාහකයෙකි.
රිදීඅතුරුමුහුණත· 2023
Smart Wind Turbine Prediction පුරෝකථන නඩත්තු අතුරුමුහුණත
4Paradigm UED නිර්මාණය
සේවාදායකයා: Jianxin Technology Co., Ltd
අතුරුමුහුණත ප්‍රවර්ගයේ A' Design Award රිදී සම්මානය ජයග්‍රාහකයා
සත්‍යාපිත සම්මාන ජයග්‍රාහකයා
#141912 සඳහා සම්මාන තත්ත්වය සත්‍යාපනය කරන්නනිර්මාණය
Smart Wind Turbine Prediction පුරෝකථන නඩත්තු අතුරුමුහුණත පිළිබඳව
Smart Wind Turbine Prediction යනු සුළං බලාගාරවල බුද්ධිමත් මෙහෙයුම් සහ නඩත්තු කටයුතු සඳහා වූ මෘදුකාංග අතුරුමුහුණතකි. මෙම අතුරුමුහුණත ත්‍රිමාණ දෘශ්‍යකරණය, අතථ්‍ය අනුකරණය සහ දත්ත ප්‍රස්තාර භාවිතා කරමින් ටර්බයින තත්ත්වයන් පෙන්වීමට සහ දෝෂ ඉක්මනින් ස්ථානගත කිරීමට යොදා ගනී. දත්ත සහ ආකෘති සැකසුම් ඇදගෙන ගොස් අත්හැරීමෙන් යන්ත්‍ර ඉගෙනුම් ආකෘති වින්‍යාස කරනු ලබන අතර, එමගින් තනි හෝ බහුවිධ ටර්බයින වර්ග ආවරණය කළ හැකිය. දෝෂ අනතුරු ඇඟවීම් සාමාන්‍යයෙන් මිනිත්තු විස්සක් පමණ කලින් ලබා දෙන අතර, ආකෘති නිරවද්‍යතාව සියයට 81 ක් දක්වා ළඟා වේ. අතින් සිදු කරන නඩත්තු පිරිවැය සහ ආරක්ෂක අවදානම් අඩු කෙරේ.
පිළිගැනීම
A' Design Award රිදී සම්මානය පිළිබඳව
Smart Wind Turbine Prediction පුරෝකථන නඩත්තු අතුරුමුහුණත යනු A' Design Award රිදී සම්මානය දිනූ නිර්මාණයකි; ඉහළම පෙළේ, සුන්දර සහ ආකර්ශනීය නිර්මාණ සඳහා පිරිනමන අසාමාන්‍ය ලෙස ගෞරවනීය පිළිගැනීමකි. රිදී ජයග්‍රාහී නිර්මාණ අතිශය දීප්තිමත් සහ ඉතා නිර්මාණශීලී කෘති වන අතර නිර්මාණකරුවන්ගේ විශිෂ්ට විශේෂඥතාව, දක්ෂතාව සහ සියුම් බුද්ධිය පෙන්වයි. Smart Wind Turbine Prediction පුරෝකථන නඩත්තු අතුරුමුහුණත විස්මයජනක, ආදර්ශවත්, ඉතා වෘත්තීය සහ ගැඹුරින් නවීන කෘතියක් වනු ඇතැයි අපේක්ෂා කෙරේ. Smart Wind Turbine Prediction පුරෝකථන නඩත්තු අතුරුමුහුණත බොහෝ දෙනා ඊර්ෂ්‍යා කරන නිර්මාණයක් වන අතර ආශාවන් අවදි කරයි, ධනාත්මක හැඟීම් ගෙන එයි සහ විස්මය ඇති කරයි.
නිර්මාණය පිටුපස
මාධ්‍ය කට්ටලය
නිර්මාණකරු විසින් සපයන ලද ණය, කණ්ඩායම් සාමාජිකයින් සහ තාක්ෂණික විස්තර.
- අනන්‍ය ලක්ෂණ
- 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.
- මානයන් සහ ඇසුරුම්කරණය
- Width 1920 Height 1080
- ටැග
- AI System Design , AI , AI Applications , Machine Learning , Modeling , Big Data
- නිෂ්පාදන තාක්ෂණය
- 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%.
- නිර්මාණ අභියෝගය
- It also enables more effective use of wind resources and contributes to the global governance effort to combat climate change.
- පර්යේෂණ
- It addresses user pain points of high manual operations and maintenance costs and improves operations and maintenance personnel safety and efficiency.
- ආශ්වාදනය
- 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.
- ව්‍යාපෘති කාල සීමාව
- The project was completed in Beijing in 2022
- ක්‍රියාකාරී ප්‍රවාහය
- 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.
- කණ්ඩායම් සාමාජිකයින්
- Design Director：Yun Xu
Design Manager：Wei Wang
Designer：Shaoxiong Bai
Designer：Xinjie Li
Designer：Yanfen Zhang - රූප ණය
- Design creativity：Yun Xu , Wei Wang
Interface design: Yanfen Zhang
Interaction design：Xinjie Li
Video Copyright：Shaoxiong Bai
අනුග්‍රහය ලත්
Designers.org ඔබ්බට ගවේෂණය කරන්න
අපගේ ප්‍රචාරක හවුල්කරුවන්ගෙන් නිෂ්පාදන, සේවා සහ අවස්ථා සොයාගන්න.
තවත් ගවේෂණය කරන්න
සම්බන්ධිත නිර්මාණ
එකම කාණ්ඩයෙන් ගුණාත්මකභාවය අනුව තෝරාගත් තවත් සම්මාන දිනූ නිර්මාණ ගවේෂණය කරන්න.
