当前国家越来越重视安全生产，近年来相关政策集中出台。继《中共中央国务院关于推进安全生产领域改革发展的意见》、《“工业互联网+安全生产”行动计划（2021-2023年）》后，2021年9月新修订的《安全生产法》正式施行，“史上最严安全生产法律”和“全员安全生产责任制”时代来临，各企业纷纷采取各种措施保障员工的安全生产，努力提升重大安全风险的管控能力和水平。
“十四五”是向“碳达峰”目标迈进的关键期和窗口期，随着新能源及配套项目密集建设，有效提升新能源发电运行安全水平成为当务之急。2021年12月国家能源局印发《电力安全生产“十四五”行动计划》，提出强化新能源发展安全保障，创新安全管理模式和技术措施，特别是以沙漠、戈壁、荒漠地区为重点的大型风电、光伏基地项目的安全风险评估和管控。
现阶段视频监控系统在新能源发电场景应用非常广泛，在新能源发电区域化运维集中管控的道路上面临的主要挑战有：
新能源发电行业具有“开放式的场区环境、分散的发电设备、繁杂的人员队伍”等特征，相对于火电集中式的安全管控模式，新能源发电行业人员安全的不可控因素多（自身安全意识或意外风险事故），安全风险大。
新能源发电场站常处于偏远地区， 且大雾、沙尘、台风等恶劣天气偏多，通信信号普遍较差。人员现场作业时，无法进行精确定位、通话、在线视频等，更无法对行动轨迹、健康状况进行实时监测，现场人员安全不能第一时间反馈到中控平台。
新能源发电场站周界安全防护和出入口控制能力普遍较差，经常存在人员、动物的入侵情况，同时传统的手段无法对危险区域进行识别和报警提示。
新能源发电设备长期暴露在台风、雷暴、沙尘、冰冻、雨雪等恶劣环境下，导致故障率高、可靠性差，新能源企业常常面临高昂的设备故障事后运维成本。
新能源发电设备巡检（尤其是叶片、机舱内机械部件、升压站架空线路等高空设备的巡检）是难点，相对于传统火电每班定期巡检模式，新能源设备巡检周期和质量明显不够，无法及时掌握发电设备运行状态，难以提前发现隐患。
针对上述问题，博数智源依托在行业业务模块积累的经验，通过计算机视觉、模式识别等非结构化数据处理分析技术建立基础支撑、数据资源和业务应用之间的衔接，打造覆盖生产管控、设备全生命周期维护、应急救援指挥等一体化的解决方案，实现人员、设备、行为、环境等全方位智能化监测以及安全生产闭环管理。
集团集中管控+区域集中管控+场站独立管控视频分析应用平台
首先区域集中管控模式是集团集中管控模式的扩展与延伸，可实现集团集中管控区域公司，区域公司管控下辖场站，并以智能场站为落脚点形成集团到区域公司，再到场站的链条加节点新型数字化管控模式。既可由区域公司通过视频分析结果横向对比所在辖区不同场站安全生产能力，也可由集团进行大数据价值挖掘，达到对全集团人员和设备安全实时掌控的目标。
AI智能视频分析算法模型库
通过接入硬盘录像机、摄像头、执法记录仪、无人机等各类视频数据，使用人工智能视频分析算法模型，实现对视频场景中所关注目标的识别、定位和跟踪。通过深度学习算法，分析判断目标行为，并通过后台预警、弹窗、智能语音提示。实现对所属新能源场站的人员生产作业、设备运行状态和环境不安全因素进行工业视觉感知，实现多场景的风险预知、实时告警、违章抓拍和语音提醒，提升集团电力安全管理和事故预防的智能化水平。
人员行为监测
人员安全是电厂安全管理的重中之重，既包括安全帽、安全带、工装等穿戴监测，还包括吸烟、睡岗、人员摔倒、危险区域人员闯入等不安全行为监测。通过深度学习算法，借助目标监测分类模型和语义分割技术，实现对人员违规行为自动识别预警，并语音提醒工作人员，防范因不安全行为导致的安全事故发生。
睡岗监测
吸烟检测
安全帽检测
人数统计
设备状态监测
针对设备的异常情况进行实时监测预警，有效解决作业现场的风险隐患，保证设备的安全、可靠和经济运行。目前涵盖叶片状态监测、叶轮转速监测、叶轮锁状态监测、绝缘子破损监测、呼吸器监测、刀闸状态监测、主变油位计监测、设备渗漏油监测及光伏组件状态监测等。
刀闸状态监测
柜门状态监测
