一、研究背景 随着工业数字化转型的加速，传统燃煤电厂的巡检模式面临着效率低下、风险高、漏检率高等问题，难以满足现代电厂的运维需求。当前，企业面临着诸多制约发展的管理与技术问题，亟需通过创新手段推动转型升级。 二、技术难点 1、传统巡检难以实现精准定位和实时监控。 2、巡检过程中,设备运行数据的高效采集、传输与分析存在技术瓶颈。 3、燃煤电厂环境复杂，高温、狭窄空间及复杂地形对巡检机器人的适应性提出挑战。 三、成果先进性 本研究通过数字孪生技术构建虚拟电厂模型，结合机器人巡检数据，实现设备状态的实时监测、故障诊断和预警。同时，借助5G网络的低延迟和高带宽特性，实现设备运行数据的高效传输与分析，推动巡检模式从被动向主动维护转变。该技术显著提升了巡检效率和精度，为传统燃煤电厂的数字化转型提供了有力的技术支持。 四、创新性 1、开发了数字孪生机器人巡检融合技术，将物理机器人与虚拟模型实时映射交互，实现智能化巡检规划与监控。 2、提出基于多元传感信息深度耦合的精确定位算法，显著提高了复杂环境下的机器人定位精度和地图匹配速度。 3、基于大数据分析构建设备健康评估与故障诊断模型，通过深度学习和机器学习算法，实现设备状态的自动识别和故障预警。 五、可推广性 本项目产品不仅适用于660MW燃煤电厂，还具备在化工、钢铁、能源等其他工业领域的推广应用潜力，为工业智能化发展提供新思路和方法,可为能源行业推广示范应用。 六、经济社会效益 本项目成果应用后，年节省人工巡检成本约400万元，降低安全风险成本150万元，减少设备损耗和维护成本250万元，降低设备故障维修成本2000万元，减少非停损失3000万元，为准能电厂参与“西电东送”战略提供支持，提升电厂安全可靠性，保障年度输送电量约70亿度，有力支撑东部地区用电需求。 七、推动行业进步 本研究将数字孪生、大数据分析和机器人技术等新一代信息技术与传统巡检模式深度融合，推动了巡检模式向智能化、数字化、网络化方向转型升级，为传统工业的数字化转型提供了有力的技术支持和示范作用，有望引领行业技术革新，推动工业智能化发展。