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基于机器视觉技术的叶片净空识别和控制关键技术研究及应用公开招标项目招标公告

   日期:2023-09-28     浏览:0    
核心提示:基于机器视觉技术的叶片净空识别和控制关键技术研究及应用公开招标项目招标公告1.招标条件本招标项目名称为:陕西公司基于机器视
  

基于机器视觉技术的叶片净空识别和控制关键技术研究及应用公开招标项目招标公告 

1.招标条件

    本招标项目名称为:陕西公司基于机器视觉技术的叶片净空识别和控制关键技术研究及应用公开招标, 本项目已具备招标条件,现对该项目进行国内资格后审公开招标。

2.项目概况与招标范围

    2.1 项目概况、招标范围及标段(包)划分: 靖边新能源有限公司雷家山风场位于陕西省榆林市靖边县宁条梁镇南8公里处,风场安装34台联合动力产UP3000-156型风力发电机组,总装机102MW,其中建设110kV升压站一座,电站2020年正式投产发电,至今已运营3年。雷家山风场目前叶片故障监测是通过传统的人工定期巡检,依靠人肉眼观察,这种方法基于人工经验,存在损伤判定不准的问题;另外定时巡检对人的依赖较大,实时性差、运维成本高,不能及时发现叶片异常,普通缺陷可能会演变为严重缺陷,如前缘开裂、蒙皮剥落、雷击损伤等,将导致整个叶片的更换,带来高额的材料和维修费用。传统监测手段已不能满足风机叶片安全与健康监测管理需求,亟需对风机叶片健康状态实时监测技术,开展机器视觉技术的叶片净空和叶轮不平衡失效控制关键技术研究示范应用,实现风机叶片安全的“预测性维护”,提前发现和消除叶片安全隐患,识别对叶片发电性能的不利影响因素,有效于提升风场运营效益。

2.2 主要研究内容及预期目标:

1)研究将建成多传感感知融合风机防叶片扫塔、断裂的风险预警平台。

2)研究开发一套视频净空预测识别系统,全天候、全工况监测叶片运行状态。

3)研究开发一套叶轮不平衡检测辅助系统。

4)研发满足相关指标要求和阶段性验收要求,可扩展到36台甚至更多机组进行验证。

5)获得国家发明专利2

6)发表核心期刊论文2篇;

2.2.1项目总工期:

实施年限为202310月~ 2024年6月,其具体进度和目标为:

1)20231130日前

现场调研收资资料,详细系统方案设计;

2)202312月1日2024年228日

开展叶轮不平衡的算法研究叶片净空预算算法研究工作工作;发明专利交底书编写完成,论文初稿撰写并投稿;

3)2024年31日2024年430日

完成现场监测装置安装调试,36台风机视频监测预测预警系统的安装,并完成相关的检测报告;

4)2024年51日 2024年531日

完成现场监测装置安装调试,36台风机视频监测预测预警系统的安装,并完成相关的检测报告;

5)2024年61日 2024年630日

进行测试数据收集,进行技术验证并优化;专利受理,期刊录用;项目结题,组织验收。    2.3 项目总工期:自合同签订之日起至2024年6底前完成本项目全部工作

 

    2.2 其他:/

3.投标人资格要求

    3.1 资质条件和业绩要求:

    【1】资质要求:(1)投标人须为依法注册的独立法人或其他组织,须提供有效的证明文件。

    【2】财务要求:/

    【3】业绩要求:2020年10月至投标截止日(以合同签订时间为准),投标人须至少具有1项新能源项目人工智能系统控制(或预测)研究科技项目或新能源风电机组相关科技项目业绩。投标人须提供能证明本次招标业绩要求的合同证明扫描件,合同扫描件须至少包含:合同买卖双方盖章页、合同签订时间和业绩要求中的关键信息页。

    【4】信誉要求:/

    【5】项目负责人的资格要求:投标人为本项目配备的项目负责人须至少具有高级及以上技术职称,提供相应的职称书扫描件。

    【6】其他主要人员要求:投标人拟投入本项目的科研人员至少包含2人具备中级工程师及以上职称(不含项目负责人),并提供相应的职称书扫描件。

    【7】设备要求:/

    【8】其他要求:/

    3.2 本项目不接受联合体投标。

4.招标文件的获取

    4.1  招标文件开始购买时间2023-09-27 19:00:00,招标文件购买截止时间2023-10-08 16:00:00。

       备注:投标单位没有在网上注册会员的单位应先点击注册。登录www.dlztb.com会员区后查阅公告 
联系人:马工
咨询电话:010-51957412  
手    机:  18701298819,  ; 
电力公众微信号:18701298819
相关附件:附件1.公告.docx    
                  附件2.申请登记表.docx
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