基于绝对潮流因子与优劣解距离法的电网关键薄弱线路辨别
受电网潮流因子影响因素复杂性的影响,对电网关键薄弱线路的辨别结果准确性偏低,因此提出基于绝对潮流因子与优劣解距离法的电网关键薄弱线路辨别技术。在充分考虑发电机传输到负荷点的有功功率对于潮流因子影响的基础上,对电网绝对潮流因子状态进行分析。测试结果表明,该方法负荷削减量较低、潮流转移熵和有效效能百分比较高,能够切实实现对电网关键薄弱线路的精准辨别。
微电网中源荷储无通信协调控制及策略
微电网能够有效发挥以往分布式电源发电的优势,还能提高可再生能源的利用率,并保证供电的安全可靠性。实现微电网中源荷储无通信协调控制,对于提高微电网运行的安全水平,节约成本,推动微电网可持续发展具有十分重大的现实意义。基于此,对微电网中源荷储无通信协调控制及策略进行深入探讨,以期为相关人员提供有效参考。
物联网技术在智能电力通信系统设计中的应用
提出一种基于物联网技术的智能电力通信系统设计方法,该系统由数据采集、数据传输以及数据处理与分析三个功能模块构成,可在各功能模块支持下,实现复杂的电网数据实时、精准、高效采集、传输以及处理与分析,对电网运行状态实时监控,确保潜在异常情况发现和处置及时性。通过合理部署与实际运用,为促进电力系统智能化升级提供有力支撑。
基于改进贪心算法的超超临界机组对冲燃烧锅炉低氮燃烧优化
针对超超临界机组对冲燃烧锅炉在运行过程中NOx排放高、排烟温度高的问题,开展基于改进贪心算法的低氮燃烧优化研究。通过建立包含质量守恒、能量守恒和动量守恒的燃烧模型,描述燃烧过程中的燃料燃烧、热量传递及污染物生成特性,为优化提供理论基础。研究表明,该方法在超超临界机组低氮燃烧优化中具有较高的工程应用价值。
风电机组运行状态监测与故障预警系统
风电机组运行状态监测与故障预警对保障机组安全稳定运行具有重要意义。基于风电机组多源监测数据构建一套状态监测与故障预警系统。系统采用模块化设计,通过安装在机组关键部位的传感器实现数据采集。监测数据经降噪滤波后提取特征参数,建立了包含轴承与齿轮箱与叶片等部件的健康评估模型。实验数据表明,该系统早期故障识别准确率达到92.3%,预警提前时间平均为72 h,有效提升风电场运维效率,显著降低设备故障率。
基于大数据与AI的光伏电站运维优化方法
针对西北某新能源基地光伏电站群的运维实践,提出一种融合大数据与人工智能技术的智能运维解决方案。该方案通过建立多源数据采集与分析体系,结合深度学习算法实现故障智能诊断与预测性维护,构建基于知识图谱的运维决策支持系统,显著提升光伏电站的运维效率,实现从被动维护向主动预测性维护的转变。
融合深度学习的光伏电站智能监控系统
通过深度学习技术与光伏电站监控系统的深度融合,构建一套智能化监控系统方案。该系统实现95.8%的故障诊断准确率,将发电量预测误差控制在3.2%以内,系统运维效率提升42%。在工程应用中,故障发现时间由24 h缩短至2 h,年度等效利用小时数增加86 h,运维人工成本降低47%。研究成果不仅适用于大型光伏电站的智能化改造,也可推广应用到分布式光伏系统的监控管理中。
新能源发电设备状态监测与智能诊断方法
基于深度学习算法构建多源数据融合状态评估模型,对发电设备关键部件进行实时监测。选取南京江北新区新能源示范基地作为验证平台,包含50台3 MW风力发电机组与150 MW光伏发电系统以及30 MW·h储能电站,通过为期12个月数据采集验证,智能诊断方法在轴承故障识别中准确率达94.8%,光伏组件故障诊断准确率91.8%,储能系统异常工况识别准确率90.8%,实验结果证明该方法在设备早期故障识别与性能劣化预测方面具有良好应用效果。
智能低碳环保型高压开关设备的设计与优化
针对现有SF₆气体绝缘高压开关设备在运行过程中存在的不环保、难维护及智能化程度不高等问题,开展智能低碳环保型高压开关设备的设计与优化研究。通过环保介质替代、电场分布优化设计及智能监测与数据分析应用等措施,实现设备的低碳环保与智能化运维。实验结果表明,优化后的开关设备电场强度均匀度提升至91%,绝缘电阻稳定性提升33.3%,故障预测准确率达到96.2%,碳排放强度较传统设备平均降低41.2%,验证设计方案的可行性与先进性。
基于大数据的发电厂生产计划优化调度
随着智能电网建设的深入推进和信息技术的快速发展,发电厂生产过程中积累了海量的运行数据。通过大数据分析技术对这些数据进行深度挖掘和处理,可以有效提升发电厂生产计划的科学性和精确度。研究采用数据挖掘、机器学习等方法,构建基于历史数据的负荷预测模型和设备状态评估模型,并结合多目标优化算法,实现发电计划的动态优化与调整。
基于传感器数据的机械电气设备状态监测与预测维护
聚焦机械电气设备状态监测与预测维护难题,以传感器数据为核心,运用机器学习算法如支持向量机(SVM)与深度神经网络(DNN)搭建分析模型。通过对多类设备传感器数据的采集与处理,实现设备运行状态精准判断,提前预测潜在故障。结果表明,模型预测准确率达95%以上,能有效降低设备停机率。该研究为工业设备维护提供新思路,提升设备可靠性与生产效率。
基于数字孪生技术的电气自动化系统设计与实现
提出一种基于数字孪生技术的电气自动化系统设计方案,旨在通过高准确度建模和实时数据分析,实现对电气设备的全面感知和智能控制。研究重点包括系统架构、状态监测、预测性维护及虚拟调试模块的设计与验证。实验结果显示,该系统在设备状态评估和故障诊断方面的表现显著提升,同时虚拟调试大幅提高了系统验证效率。
基于人工智能的电力设备运行态势感知及可视化技术
基于人工智能机器学习算法和深度学习模型，开展电力设备运维相关工作，在准确性、成本等方面效果显著。但也面临数据质量与隐私、模型可解释性与可信度、实时性与计算资源需求等挑战，对此提出相应的解决方案。未来更先进算法与新兴技术相融合，人工智能将进一步拓展潜在应用场景，加速电力行业的数智化转型。
继电保护自动化测试软件功能与设计研究
探讨继电保护自动化测试软件功能设计，分析继电保护设备的工作原理，提出数据管理方案，确保测试数据准确性。在软件接口设计中，强调与各种测试设备的兼容性，提升用户操作便利性，规约引擎程序增强软件适用性，保证测试过程规范性。通过实验对比继电保护自动化测试系统与传统手动测试方法，验证自动化测试系统的有效性。
基于边缘代理的变电站辅助设备PLC远程控制系统设计及应用
阐述边缘代理技术特点及PLC基本组成、工作流程，通过搭建信息链路，结合边缘代理技术和PLC控制技术，实现对变电站辅助设备的远程控制和实时监控，有效降低运维人员对电力设备的运维成本，提高电力系统的稳定性和可靠性。随着社会发展，电网负荷不断攀升，未来电网变电站的数量也持续增长，运维人员的工作量与日俱增。除日常倒闸操作等工作以外，运维人员还需到站对辅助设备进行操作控制，路途耗费时间长，并且需要通过人工对设备状态进行现场确认操作，工作效率低。
基于模糊理论的空冷冷端清洗机器人自适应滑模控制方法
由于清洗技术和设备的局限性，空冷冷端清洗机器人在清除空冷冷端上的污垢时面临困难，尤其是难以彻底清除较深层次的污垢，导致清洗效率不高的问题。为解决这一问题，实现高效、精确的清洗机器人控制，提出基于模糊理论的空冷冷端清洗机器人自适应滑模控制方法。通过对机器人坐标系模型的分析，构建出空冷冷端清洗机器人动力学模型。以该动力学模型为基础，引入RBF神经网络，对滑模控制律进行设计。
基于空间矢量调制的中点电位平衡控制方法仿真与分析
以T型三电平逆变器为模型，从拓扑结构及空间矢量控制策略等方面分析产生中点电位不平衡的原因，针对中点电位不平衡，提出通过上下母线电压的闭环控制调节冗余小矢量作用因子，从而改变PN小矢量作用时间，调节中点电位平衡。最后搭建实验平台进行仿真与实验验证，实验结果验证中点电位平衡控制方法的有效性与可行性。
基于数据挖掘技术在电气自动化智能控制系统设计
电气自动化智能控制系统在现代工业中根据精确控制和实时监控来优化设备运行。数据挖掘技术能够从海量的历史和实时数据中提取有价值的信息，从而提升系统的智能化水平。以数据挖掘技术为基础，深入探讨电气自动化智能控制系统的总体架构、系统数据挖掘单元设计和系统控制单元设计，尤其阐明电磁阀和电动调节阀的具体控制应用。又结合统计分析与聚类算法，详细描述系统的数据挖掘过程。最后通过对比实验，验证基于数据挖掘技术的系统在响应时间、电压波动和温度控制等方面的优越性。
辅控系统试验方法及测试平台的研究与设计
随着电力行业的快速发展和智能电网建设的不断推进，国家对变电站的安全、稳定与高效运行提出了更高的要求。变电站辅控系统作为变电站的核心组成部分，需实时监视电力设备的运行状态并联动控制辅助设备。辅控系统的鲁棒性、快速响应能力及功能完备性对变电站运行效率和供电可靠性具有关键作用。因此，对其进行全面、深入的测试至关重要。通过研究变电站辅控系统现状，设计系统试验方法，分析辅控系统测试平台功能要求，基于Winform架构研发测试平台，并采用Petri网对平台界面逻辑进行严苛的建模与仿真。该…
基于超声的电缆终端铅封缺陷检测技术实验研究
电缆终端铅封在高压电缆的密封和防水中起着至关重要的作用，其可靠性直接关系到电缆系统的安全运行。由于电缆铅封在制造和安装过程中可能出现虚焊、松脱和裂纹等缺陷，传统检测方法难以有效识别这些内部缺陷，增大了电缆发生故障的风险。研究通过超声检测技术，系统地探讨电缆终端铅封缺陷的检测方法和效果。实验采用中科HS PA20超声检测设备，通过柔性探头和耦合介质水囊的设计，提升超声检测准确度和可靠性。实验结果表明，超声检测能够有效识别铅封的层间缺陷和内部缺陷，为电缆终端铅封缺陷的现场无损检测…