2026年國華投資國華(寧夏)新能源有限公司基于AI深度學習的氫能關鍵設備預警和故障診斷研究技術服務招標


1.招標條件

本招標項目名稱為：國華投資國華（寧夏）新能源有限公司基于AI深度學習的氫能關鍵設備預警和故障診斷研究技術服務招標，項目招標編號為：CEZB260102953，招標人為國華（寧夏）新能源有限公司，項目單位為：國華（寧夏）新能源有限公司，資金來源為自籌。本項目已具備招標條件，現(xiàn)對該項目進行國內資格后審招標。

2.項目概況與招標范圍

2.1項目概況、招標范圍及標段（包）劃分：2.1.1項目概況：寧東可再生氫碳減排示范一期項目位于寧夏回族自治區(qū)寧東能源化工基地，主要建設內容包括2座制氫廠（其中清水營制氫廠制氫規(guī)模15000Nm3/h、永利制氫廠5000Nm3/h）。
2.1.2招標范圍：為確保氫能系統(tǒng)的穩(wěn)定運行及其在能源轉型中的廣泛應用，解決傳統(tǒng)的故障檢測方法在應對復雜環(huán)境和多變運行條件下的關鍵氫能設備包括整流柜、電解槽、壓縮機，無法及時準確進行故障預警等存在一定的局限性問題。本項目從研究設備的失效機理、數(shù)據(jù)采集、設備預警、故障診斷、智能決策、平臺搭建等多個方面入手，結合先進的大模型等AI技術，提出系統(tǒng)化的解決方案。實現(xiàn)關鍵設備數(shù)據(jù)實時監(jiān)測，及時預警，減少人工依賴；及時捕捉設備異常，避免事故惡化；直接定位故障部位，有針對性維修，縮短搶修時間，有效避免維修不足以及維修過剩，提高管理人員效率。
本項目劃分為一個標段。

2.2其他：/

2.3主要研究內容及預期目標：2.3.1研究內容

（1）氫能關鍵設備失效機理模型研究

針對氫能領域往復式與隔膜式壓縮機、電解槽、整流柜等設備的典型失效場景，深入剖析兩類壓縮機的失效模式與機理。

（2）構建氫能關鍵設備多源異構運維數(shù)據(jù)體系

整合氫能設備全類型運維數(shù)據(jù)，為設備預警、診斷及優(yōu)化運行提供全面可靠的數(shù)據(jù)支撐。針對低頻故障樣本，聯(lián)合設備廠家、高校獲取故障樣本或特殊工況試驗數(shù)據(jù)，輔助驗證特定機理模型的正確性。

通過整合多種數(shù)據(jù)源，建立全面的設備運行狀態(tài)與故障模式關聯(lián)。通過數(shù)據(jù)采集系統(tǒng)的傳感器實時收集溫度、壓力、流量等運行數(shù)據(jù)，并對這些原始數(shù)據(jù)進行預處理。數(shù)據(jù)經(jīng)過清洗和標注后，形成結構化和非結構化的知識庫。

知識庫支持設備歷史運行數(shù)據(jù)存儲與查詢，并具備工藝數(shù)據(jù)與高頻數(shù)據(jù)的海量時序數(shù)據(jù)管理能力，集成領域專家的故障模式與診斷經(jīng)驗。通過動態(tài)更新機制，隨著新數(shù)據(jù)的積累和技術的進步，知識庫不斷優(yōu)化，提升故障診斷的精度。

知識庫支撐設備預警及故障診斷業(yè)務運行，并為相關模型提供樣本數(shù)據(jù)，幫助訓練系統(tǒng)識別潛在的故障模式和原因，提高故障診斷能力。

（3）氫能關鍵設備故障預警模型研究

通過預警模型的研究，能夠基于歷史故障數(shù)據(jù)訓練優(yōu)化，實現(xiàn)故障早期識別。提升準確性與靈敏度，增強故障響應速度、維護效率與系統(tǒng)安全性。開發(fā)集成化的設備預警與診斷系統(tǒng)平臺，涵蓋時序數(shù)據(jù)庫、數(shù)字孿生、AI建模工具等基礎組件。實現(xiàn)樣本管理、故障診斷建模、狀態(tài)評估、預警推送等功能模塊，支持模型訓練、部署與迭代優(yōu)化，打造可復用、易擴展的智能運維系統(tǒng)底座。

（4）氫能關鍵設備故障診斷模型研究

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（5）構建氫能關鍵設備預警與診斷平臺

為實現(xiàn)氫能關鍵設備全生命周期的精準管理與安全運行，構建覆蓋設備狀態(tài)感知、數(shù)據(jù)深度分析、故障智能預警及精準診斷的一體化平臺。

在氫能設備預警與故障診斷平臺中，算法模型的融合是確保精準預警和診斷的核心。系統(tǒng)支持AI深度學習處理設備的多維度數(shù)據(jù)，同時考慮設備的時序特性，采用循環(huán)網(wǎng)絡進行時序數(shù)據(jù)分析。模型訓練通過特征工程提取關鍵特征，并利用數(shù)據(jù)增強和遷移學習等技術提升算法泛化能力。集成學習方法將多個模型的診斷結果結合，減少單一模型的誤差，提高預警準確性與魯棒性。交叉驗證和超參數(shù)調優(yōu)優(yōu)化模型表現(xiàn)，確保系統(tǒng)在面對不同設備與環(huán)境變化時，依然能夠提供高效、準確的故障預警和診斷。

（6）基于大模型的歸因診斷智能體研究

為提升電解槽、壓縮機等氫能關鍵設備故障根因識別準確性與決策支持能力，提出基于參數(shù)工具調用、設備知識庫增強與大模型智能體協(xié)同的故障診斷方法，構建具備自主感知、推理決策能力的智能體，實現(xiàn)異常監(jiān)測到根因歸因的全流程智能化閉環(huán)。基于基礎大模型知識推理能力，依托AI、機理、狀態(tài)評價模型預警結果，抽取本地知識庫，實現(xiàn)故障預警的準確性判斷、歸因分析診斷與診斷報告生成。

2.3.2預期目標

本研究旨在構建基于AI深度學習的制氫設備故障診斷與預警管理系統(tǒng)，以實現(xiàn)關鍵設備數(shù)據(jù)的實時監(jiān)測與自動預警，減少人工依賴；提前捕捉設備異常并實時預警，防范故障發(fā)

2.4項目服務期：自合同簽訂之日起至2027年12月。

3.投標人資格要求

3.1資質條件和業(yè)績要求：

【1】資質要求：（1）投標人須為依法注冊的獨立法人或其他組織，須提供有效的證明文件。

（2）投標人須具有并提供有效的能力成熟度模型集成5級（CMMI5）認證證書。

【2】財務要求：/

【3】業(yè)績要求：2021年5月至投標截止日(以合同簽訂時間為準)，投標人須至少具有合同內容包含能源行業(yè)設備【健康管理】或【故障診斷】或【預警診斷】或【預測性維護】或【一體化管控】或【一體化監(jiān)管】的合同業(yè)績2份，單份合同金額不低于500萬元。投標人須提供能證明本次招標業(yè)績要求的合同證明掃描件，合同掃描件須至少包含：合同買賣雙方蓋章頁、合同簽訂時間和業(yè)績要求中的關鍵信息頁。若投標人有相關科技項目課題的可以提供計劃任務書代替。

【4】信譽要求：/

【5】項目負責人的資格要求：投標人為本項目配備的項目負責人須至少具有項目管理專業(yè)人士資格認證（PMP）或信息系統(tǒng)項目管理師資質證書。

【6】其他主要人員要求：/

【7】科研設施及裝備要求：/

【8】其他要求：/

3.2本項目不接受聯(lián)合體投標。

4.招標文件開始購買時間2026-04-2310:00:00，招標文件購買截止時間2026-04-2816:00:00。





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聯(lián)系人：郝亮
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