学霸作业|AI+火力发电厂锅炉性能优化 “智能火控系统” 产品方案简介

班主任小艾:本篇是起点学院开设的专项技能班“15天AI产品经理入门集训营”的第8期的优秀学员@苏虎臣 的作业,他经过学习、思考和沉淀,完成了一份AI产品需求分析。>>戳此了解课程详情,抢占学习名额<<

一、 产品需求

基于主流进口火力发电机组的控制系统,通过加装必要的产品配套传感器作为补足,能够全面感知发电锅炉的运行工况,并通过AI学习掌握锅炉的调整方法,替代司炉工手动调节,同时通过自学习,帮助锅炉达到理想燃效效率,实现发电能力最大化。

1. 产品硬件需求

① 探测器外壳耐温极限1000℃,隔热效率不低于99%。

② 外形横截面尺寸不超过锅炉探针或观察孔的标准孔径,滑动配合安装。

③ 红外线传感器精度±5℃。

④ 传感器伺服器接入点位不低于128点,处理能力同级别,处理速度秒级,上行支持千兆以太网。

2. 产品软件需求

① 从锅炉启动成功开始,接管锅炉的风、煤、水等物料的投放控制,达到无人化炉膛燃烧控制。

② 根据发电计划,能够自动完成炉膛燃烧调节,通过监控发电机的输出功率,控制锅炉达到要求的热能输出。

③ 能够及时响应司炉工设置的发电功率或燃烧热能值,自动完成锅炉调节。

④ 在不同工况下,能够让锅炉的燃烧效率最大化,接近或达到锅炉设计功率。

3. 产品部署需求

① 私有云服务,云端训练,本地运行,加密通道通信,硬件防火墙双端加固。

② 与发电厂锅炉控制系统基于网关桥接,双向安全加固,私有协议通信。

③ 本地服务定时采集锅炉控制策略和工况数据全集,本地备份后上报云端,由云端进行数据处理和入库。

4. 产品服务需求

① 云端从新数据中抽取关键样本,每月至少一次强化学习,通过模拟验证后,下载至本地,更新控制系统AI。

② 月度监控锅炉运行工况和性能优化结果,按照锅炉行业国标核算经济效益,验证AI能力提升结果。

二、 产品相关文档

产品MRD、硬件PRD、硬件BOM、硬件采购核算清单、软件系统PRD、软件系统设计说明书(含原型图)、系统配套服务器采购核算清单、网络安全采购核算清单等。

三、 团队配置

1. Leader:产品高级经理、硬件产品经理、硬件开发经理、软件产品经理、软件开发经理、测试主管、项目经理、销售经理、支持与售后主管。

2. Hardware:传感器工程师、耐热绝缘工程师、电子电路工程师、嵌入式开发工程师、硬件测试工程师。

3. Software:算法工程师、数据仓库工程师、后端系统工程师、前端开发工程师、网络通信工程师、系统测试工程师。

4. Operation:售前支持工程师、售后服务专员、系统运维工程师。

5. Sale:采购专员、区域客户经理

四、 产品风险评估

1. 硬件寿命:传感器在高温环境下的外壳耐久度、变温工况材料疲劳极限、传感器使用寿命。

2. 硬件网络环境:被发电厂各种技改施工切断网线、电源,或者安装松动导致失效。

3. 软件系统可靠性:AI主进程的系统监控,以及失效后的接管策略。

4. AI可用性:交付初期训练结果的重大偏差。

5. AI稳定性:在锅炉运行过程中的异常或高危操作。

6. 通信网络环境:防火墙导致的网络通信异常,公网环境导致的数据丢失。

五、 产品全生命周期

立项开发:9个月
产品验证:3个月
产品推广:12个月
之后进入例行月度迭代,预计初代产品2年后升级换代。

六、 产品营销策略

① 产品为BtoGtoB类型,需要销售团队具备与国家电网以及几大电力公司的强业务合作关系,能够参与客户旗下火力发电厂的信息化改造项目,与政府主管单位(能源口)保持友好沟通状态。

② 产品验证时,需要借助关系获取1-2家天使客户,可免费服务。

③ 产品推广时,需要借助政府关系纳入业务白名单,或电厂的固定采购对象。

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