面向电力装备自供电传感的微纳能源收集技术

数智化电网的建设依赖于海量分布式电力装备状态监测传感器,提升传感器的供电可靠性进而实现自供电感知,对拓展设备状态感知系统的深度和广度具有重要意义。近年来,以纳米发电机为代表的微纳能源收集方法与器件被广泛关注,其能够将多元、分散的机械能、热能、电磁能等转化为电能,搭配微能量存储元件与低功耗微纳传感器实现自供电传感。该文围绕面向电力装备自供电传感的微纳能源收集方法这一主题,首先介绍了电力装备及其运行环境微能量的分布特性;其次,总结了以热电纳米发电机、摩擦纳米发电机、压电纳米发电机、磁场能收集发电机、水伏发电机为代表的微纳能源收集方法原理及特点,分析了其在电力装备场景下的适用性,同时综述了基于微纳能源器件的电力装备微能量收集与自供电传感最新研究进展,并提出了本领域目前发展面临的主要技术难点和潜在解决方案。最后,展望了微纳能源收集方法及器件的发展趋势,有望为电力装备自供电状态监测和数智化发展提供参考与指导。

数字化电力装备专用传感应用需求与发展趋势

电力专用传感器是数字化电力装备实现可观、可测、可控的重要基础保障。该文面向新型电力系统建设目标,从数智化电网及智能传感器行业发展驱动政策出发,根据电网自身运行特性,分析了数字化电力装备电力专用传感技术的政策导向以及其在传感器小型化、多参量集成感知、一二次融合技术、可靠性与环境适应性、智能化等方面的需求。此外,该文围绕传感器敏感元件、制备技术、测试与校准、通信网络和能量收集技术,对传感器行业的现状和发展趋势进行了介绍和研判,并进一步分析了电力专用智能传感的标准建设需求,提出了未来电力专用传感技术的发展形态。

电力装备产业助力碳达峰碳中和

构建以新能源为主体的新型电力系统,为中国电力系统转型升级指明方向,为全球电力可持续发展提供了中国智慧和中国方案。但挑战同时存在:我国产品能耗物耗高,增加值率低,经济结构调整和产业升级任务艰巨;煤炭消费占比较高,仍超过50%,单位能源的CO_(2)排放强度比世界平均水平高约30%,能源结构优化任务艰巨;单位GDP的能耗仍然较高,为世界平均水平的1.5倍,发达国家的2~3倍,建立绿色低碳的经济体系任务艰巨。

基于动态模态分解与异常辨识的山地电力装备运输车传动部件状态智能监测

针对现有山地电力装备运输车支援条件不足导致电力设施建设与维护难等问题,结合动态模态分解方法与异常辨识方法,提出了一种不依赖于任何给定先验知识的山地电力装备运输车传动部件异常数据实时智能监测方法。该方法首先基于滚动轴承振动数据信息通过动态模态分解方法对其进行实时预测,随后基于图结构方法进行实时预测信号的异常辨识,并利用其进行山地电力装备运输车的关键传动部件运行状态变化的智能监测。结果表明,所提方法在仿真信号和试验信号中均取得了较好的效果,其识别精度分别为95%及100%。该方法是山地电力装备运输车传动部件状态智能监测的有益尝试,具有较快的实时性。

电力装备逆向物流价值评估模型研究

目前在对电力装备进行逆向物流处理时,一般采用拍卖、直接报废等形式,未能准确评估装备剩余价值,甚至按照原材料重量等方式进行价值评估,极大低估了装备的剩余价值。本文经系统调研电力企业装备运行情况,在大量文献分析的基础上,提出电力装备逆向物流价值评估指标体系由外观检查、电气性能等10个指标组成。进而利用熵权法进行了指标权重确定。在此基础上,利用南方电网公司实际案例对模型的科学性进行了评估,结果良好。

电力装备生产制造环节碳排放核算方法设计

电力装备生产制造环节是电网物资供应链的重要环节之一,该环节产生大量的碳排放,随着国家碳达峰碳中和目标和绿色制造的提出,电力装备生产制造环节碳排放的准确计量与分析是电力设备生产制造企业实现低碳转型和提高企业核心竞争力的前提条件。本文在碳排放因子核算方法的基础上,设计了一种适用电力装备生产制造环节的碳排放核算方法,建立了一套支持该环节的碳排放核算工具,降低电力装备生产过程中碳排放核算的复杂度,有助于电力装备生产企业制定相应的减排措施,推动企业的低碳转型。

电力装备制造企业生产过程质量管理体系及控制方法

随着我国经济进入新的常态化发展阶段,各类企业都面临着结构性变革和产业提升的挑战,电力装备制造企业也不例外。面对激烈的市场竞争环境,对电气装备制造企业的产品质量要求更高。本文结合我国电力企业生产质量管理现状,对电力装备制造企业生产过程中的质量管理体系及控制策略两方面进行深入探讨。

中国与欧洲电力装备领域合作情况

欧洲是中国的重要合作伙伴,近年来中欧全面战略伙伴关系健康稳定发展,2024年是中欧建立“全面战略伙伴关系”的第21个年头,双方正共同应对全球性挑战,推动中欧关系迈向更高水平。中国大力推动能源转型和高质量发展,努力构建清洁低碳、安全高效的能源体系,能源转型取得了显著成效。

发展电力装备制造助力贵州工业发展

电力产业是国家能源安全的重要组成部分,是支撑国民经济和社会发展的基础产业。国家电网编写的《新型电力系统与新型能源体系》一书指出,新型电力系统产业发展将推动电力产业规模和市场规模持续扩大,预计2020至2060年我国电力产业投资规模将超过100万亿元。电力装备是电力建设投资中的核心组成部分,占据电力建设投资额的30%左右。据统计,2023年我国电气机械和器材制造业的营业收入达到11.01万亿元,同比增长9.6%,预计2024年将达到12.53万亿元。贵州作为全国重要的电力工业基地,预计全省的电力装机容量在2025年将突破1亿千瓦。

智能电力装备控制系统在分布式发电系统中的应用

分布式发电系统作为清洁能源发展的重要方向,正受到越来越多的关注。智能电力装备控制系统作为其中的关键技术,在实现能源的高效利用、负荷平衡及微网稳定性方面发挥着重要作用。文章介绍了智能电力装备控制系统在能量管理、负荷平衡、智能微网控制等多个领域的应用,并指出要进一步研究和创新,以充分发挥智能电力装备控制系统的潜力,促进分布式发电系统的可持续发展。

中国瑞士两国电力装备领域合作情况

瑞士于1950年1月17日承认中华人民共和国,同年9月14日,中国同瑞士正式建立外交关系。建交70多年来,两国关系总体平稳发展。中国-瑞士双方在清洁能源、电力技术装备等领域的交流与合作稳步进行,取得了互利共赢的成效。1997年9月,三峡左岸14台70万千瓦机组正式签订合同,由法国阿尔斯通和瑞士ABB公司组成联合体中标8台,哈尔滨电机有限责任公司与瑞士ABB发电有限公司合作生产,提供三峡水轮发电机(另外6台由德国福伊特、西门子公司和加拿大通用电气公司组成的联营体VGS中标与东电合作)。

电力装备行业数字孪生关键技术与应用展望

数字孪生技术是电力装备行业数字化转型的关键技术。为此分析了电力装备行业数字化转型的研究现状,并提出了电力装备数字孪生通用架构。结合行业的发展情况指出与仿真建模方面相关的四大关键技术:统一信息建模技术、多层级仿真建模技术、多物理场多参数反演技术及复杂多维信息合成与可视分析技术。根据产业链不同环节的特点描述了数字孪生技术在智能设计、智能制造、供应链动态管理及运维管理等方面的典型应用场景,并分析了现阶段研究不足与未来研究重点。最后展望了数字孪生技术应用后为行业带来的变革,为电力装备行业的数字化转型提供了借鉴和参考。

电力装备内部状态反演重构研究框架与应用展望

电力装备内部状态准确评估是数字化电力装备的重要组成部分。针对电力装备内部状态反演重构问题,系统分析了电力装备外部检测信号面临的传播路径多样性、传播过程耦合性和非线性衰减问题,借鉴地球物理勘探和医学影像诊断领域的反演思想,提出电力装备内部状态反演重构的研究思路,并建立了包含感知层、通信层、模型层和应用层四个层次的研究框架。分析了三维空间数据获取与重构技术、多物理场多介质全耦合建模技术、多参数全波形反演技术以及反演重构应用适应性评估技术等关键技术的研究目的和实现方法。提出了变压器、气体绝缘开关设备(gas insulated switchgear,GIS)、电抗器等主要电力装备内部振动、热、应力等状态参量的重构方法,阐述了状态重构条件下的故障诊断与状态推演应用场景。最后分析了电力装备状态反演重构技术面临的挑战与发展趋势,为数字化电力装备的发展提供一种技术支撑。

数字孪生在电力装备领域中的应用与实现方法

数字孪生(digitaltwin,DT)是推动电力装备领域数字化、智能化发展的关键技术之一,相关研究处于初期起步阶段,如何实现电力装备数字孪生成为亟需解决的问题。该文首先阐述了数字孪生的内涵及应用;从数字孪生框架与实现方法、其在装备全寿命周期的应用、主流厂商及其平台方面总结了装备领域数字孪生的研究与应用进展;其次分析了电力装备数字孪生实现所需的关键技术;最后以变压器为例给出了基于MicrosoftAzure和ANSYS Twin Builder的电力装备多物理场数字孪生实现方法,并指出实现电力装备数字孪生在数据采集、模型构建与求解、平台使用方面的挑战。该文建议下一步开发高性能传感装置并构建合理的传感网络提升数据采集的深度与广度;开展电力装备全尺度多物理场模型的构建与实时求解算法研究;开发面向电力装备性能分析的国产化数字孪生平台。

基于制造稳定性的电力装备制造企业柔性制造策略研究

本文以电力装备制造企业的复杂制造特点作为分析切入点,由此构建一个关于电力装备制造企业制造稳定性、制造柔性与产出业绩内在关系的综合分析框架,重点考察并揭示制造稳定性对电力装备制造企业柔性策略选择以及产出业绩的影响。研究结果显示:制造柔性对电力装备制造企业满足市场需求与提升产出业绩有积极的影响,而制造稳定性和制造柔性的边际成本则是影响电力装备制造企业制造柔性选择的关键变量。较高的制造稳定性和良好的制造柔性边际成本结构有助于电力装备制造企业选择最优的制造柔性水平来应对不确定性的干扰,进而保证产出业绩。最后,论文通过案例分析,对上述理论观点进行了验证,揭示了柔性制造策略对现实中电力装备制造企业转型升级的积极影响。

电力装备制造业工业互联网标识解析体系应用发展研究

近年来我国工业互联网技术与制造业不断地深度融合,工业互联网标识解析体系的建设与应用成为了研究的热点。电力装备制造业作为关系国民经济发展的重要领域,工业互联网标识解析体系的建设和行业化应用具有重要的研究意义。首先对比国内外主流标识解析体系,分析了中国工业互联网标识解析体系架构设计思路。然后结合中国电力装备制造工业标识的特点,研究了基于Handle体系的行业二级节点建设思路,提出一套适用于电力装备制造业的Handle标识解析体系与技术实现方法。最后阐释该体系给企业带来的应用价值以及未来面临的挑战与机遇。

电力装备多物理场数值计算发展现状

随着我国加快构建新型电力系统、助力实现“碳达峰、碳中和”战略的实施,全行业对电网的数字化转型和安全运行提出了更高要求。基于多物理场仿真技术实现电力装备运行状态的实时监测和故障预警,提高电力装备的数字化程度,实现电网核心设备的数字化、智能化运维是当前电网安全运行亟待解决的关键问题。本文首先简要回顾数值计算的发展历程,包括数值计算方法、语言和工程领域发展应用情况;在电气工程领域,除了应用于传统电力系统分析和电机设计分析的数值计算,以多物理场耦合数值计算为核心的计算高电压学可为传统的高电压试验研究提供重要的补充和支撑,已成为电力装备的研究热点。然后针对变压器、电抗器、套管等典型电力装备运行中常见的热故障、绝缘故障和机械故障,整理分析了各类故障所涉及的工程背景、计算分析内容、多物理场耦合模型、计算关键问题和关键材料特性,并指出目前多物理场数值计算面临材料非线性、多场耦合准确性和快速计算方法等方面的难题。此外,汇总了包括典型商业软件和开源软件在内的电力装备多物理场仿真计算平台,进一步指出目前国内高压电力装备计算正面临软件卡脖子的严峻形势。最后,从高压电力装备中如放电等复杂的多物理场过程、新型电工材料研究、高性能计算方法和数字孪生应用的角度,提出电力装备多物理场数值仿真的研究思路和发展方向。

基于模糊神经网络模型的中国电力装备制造产业安全评价研究

电力装备制造产业的安全问题,是关系中国电力能源业安全,甚至关系国民经济安全的重大问题。为了定量地综合评价电力装备制造产业的安全状况,结合目前电力装备制造业的行业特点,根据影响电力装备制造产业安全的因素,建立了包括产业国内环境、产业国际竞争力、产业对外依存度、产业控制力等4个单元、16个指标的多因素多级指标评价体系。采用模糊神经网络评价模型,通过定量的方式对中国电力装备制造产业的安全状态进行了综合评价,得出中国水电设备制造产业的产业安全状况为"良好"的结论,同时也证明了模糊神经网络模型应用于安全评价的可行性。

当前电力装备产业发展的主要问题与对策建议

电力装备主要分为发电装备和输配电装备两大类,发电装备主要包括煤电、风电、水电、核电及太阳能发电等各类电源的发电设备及变压器等配套装备,输配电装备主要包括输电线路以及互感器、接触器等配套装备。到2016年,我国发电设备年产量连续10年超过1亿千瓦,占全球发电设备产量的50%以上,重点电力设备出口额占全球比重超过45%,

大数据驱动电力装备制造业数字化转型研究

在我国经济快速发展的背景下,制造业的转型升级和高质量发展必须采用数字化手段为基础。电力装备制造业在全球的市场竞争中,只有借助大数据和人工智能技术驱动行业的快速发展,构建电力装备制造云平台,推动信息化建设,才能保障市场核心竞争力。在大数据技术驱动装备制造业转型升级的背景下,对电力装备制造企业的信息化建设进行深入分析,以此提高电力装备制造业的附加值,为我国电力装备制造高质量发展和转型升级提供技术保障。因此,本文主要对大数据驱动电力装备制造业转型进行深入研究,旨在通过对大数据和人工智能技术的运用进行详细阐述,为以后类似研究提供一些参考建议。