中国电****电站智慧运维一体化平台项目软件开发技术服务招标补遗公告01号

致各投标单位（潜在投标人）：

********电站智慧运维一体化平台项目技术服务（招标编号：****）进行公开招标。

现根据项目需要，对本项目招标文件内容补充如下：

1.原招标文件第四章技术标准和要求-四、功能建设要求，补充以下建设内容：

（1）设备状态评估与趋势分析

****电站运行特点，****电站的运行数据，结合神经网络、深度学习等人工智能模型，实现设备状态评估与趋势分析，及时预警预告，为运维人员提供运维决策支撑。

1）设备状态评估

基于健康评价模型开展设备健康等级量化状态评估，利用模糊组合判别法确定被评估设备的健康状态。例如用于预测光伏设备的性能参数，如发电量使用回归算法；当预测值与实际值偏差较大时，可能表示设备存在潜在问题。或选择直流侧电流作为检测量,并对直流侧电流信号进行了采集,构造了故障数据集。基于数据驱动的深度学习算法适应性强,检测精度高,在故障诊断领域有着非常广阔的应用前景。针对光伏逆变器的开路故障,基于CNN融合LSTM的光伏逆变器故障诊断方法:利用CNN从数据集中自动提取特征输入到长短时记忆网络(LSTM)中,然后LSTM学习上下文特征,最后完成对数据集的分类,根据网络的输出值,可以确定对应位置是否发生开路故障。

2）设备趋势分析

基于特征提取的趋势预警模块。选取历史数据输入到预测模型中，预测得到未来特征的趋势序列。使用长短期记忆网络（LSTM）：作为RNN的一种变体，LSTM在处理长序列数据时具有更好的性能。它特别适用于分析光伏设备的长期运行趋势和潜在故障。计算查找预测趋势序列中超过劣化度阈值对应时刻，并根据所设预警时间进行提前预警。

（2****电站数字孪生

通过三维建****电站的各种设备和设施进行数字化呈现，可 360 度查看场景，以3D 实景建模形式展现建筑布局及基础设施设备，可与监控管理系统集成，实现 3D 场景中设备状态、性能及告警信息。同时，通过传感器和监控设备收集设备实时运行数据，包括电压、电流、功率、温度等，将这些数据输入到数字孪生模型中，进行实时监测和预测分析。

上述补充内容的最终交付物包括但不限于业务功能源代码、专业模型算法、孪生模型等内容。

2. 因功能建设要求内容补充，原招标文件第六章投标文件格式-三、分项报价表（格式）更新见“附件 分项报价表（更新）”。

3. 原招标公告中第五条“文件递交截止时间：同开标时间，2024年11月14日9：30 （**时间），投标人应在截止时间内送达，逾期送达的投标文件将被拒收。”改为“文件递交截止时间：同开标时间，2024年11月22日9：30 （**时间），投标人应在截止时间内送达，逾期送达的投标文件将被拒收。”招标文件中对应的投标截止时间和开标时间均改为2024年11月22日9时30分。

本公告为招标文件的组成部分，对所有投标人均有约束作用，如招标文件及招标公告内容与上述变更内容不一致时，以本公告内容为准。其他内容不变，仍按原招标文件执行。

特此公告。

招标人：****（盖章）

2024 年11 月 7 日

附件 分项报价表（更新）

单位:元