大型水电厂设备状态监测及诊断系统

水电厂设备状态监测及诊断系统使计算机监测监控系统除了完成对被控对象的监控调节 ,还可提供高级优化运行、设备故障提前预告及趋势分析、保护等功能。该系统以水轮发电机组及其辅助设备为研究对象 ,监测和分析水轮发电机组及其辅助设备的各种性能参数 ,预测设备可能发生的故障 ,减少了设备的突发性故障 。

清江梯级水电厂AGC的工程实现

基于梯级水电厂的优化运行原则 ,综合考虑避免机组频繁启停、厂间联合躲避振动区等因素 ,较为详细地分析了清江梯级水电厂自动发电控制 ( AGC)实现过程中必须考虑的工程化因素 ,提出了一种实用的梯级水电厂 AGC优化运行算法 ,包括机组开停机和厂间负荷分配算法。在此基础上设计的

清江流域梯级水电厂优化调度的探讨

清江流域梯级水电厂实现联合优化调度,无论是对提高电网安全稳定运行水平、改善电能质量,还是对提高发电企业的经济效益,都具有重要作用;为此,探索了在与电网经营企业联合优化调度过程中各种不同效益的补偿方式,同时也探讨了实现梯级联合优化调度应解决的几个问题,以便电力企业在激烈的市场竞争中进一步降低成本,提高效益,为国家的能源基础产业做出更突出的贡献。

三峡梯级与清江梯级水库联合调度补偿效益初探

三峡梯级与清江梯级五库同为多目标综合利用水利枢纽,地理位置接近,电力出线部分相同,水库调节性能差异较大,通过联合调度,在各目标上均存在一定的相互补偿效益,对电力电量效益进行了初步定量分析,对防洪、航运补偿潜力等进行了探讨。

三峡梯级和清江梯级水电站群联合调度研究

为了计算三峡和清江两梯级水库群联合调度的补偿效益,为流域管理模式提供决策依据,本文以发电量最大和保证出力最大为目标,建立了梯级单独调度和系统联合调度二个数学模型。在相同计算条件下,采用一维、二维离散微分动态规划法,以及大系统分解协调法分别进行求解。计算结果表明,系统联合调度后增加电量1 826×106kW.h,增加保证电力440MW,补偿效益很显著。

三峡与清江梯级水电站群联合调度补偿效益分析

为解决5个串并联水电站的联合调度问题,采用相对比较的方法,在同一计算条件下,将系统分解为三峡梯级与清江梯级2个子系统,分别建立子系统数学模型;通过优化方法求解,得到未联合调度时的发电量;然后建立系统联合调度数学模型,分解协调模型将2个子系统联合优化,得到系统联合调度时的发电。经过对比分析,三峡梯级与清江梯级联合调度后年均可获得补偿电量18.29亿kW.h。

清江流域梯级水电外送网络优化设计与探讨

阐述了清江流域梯级水电厂电力外送网络应结合三峡输变电系统规划、建设和电力网络实际进行优化设计及科学合理的改造 ,确保清江高质量的电能畅通外送 ,为电网的调峰 ,调频和事故支援 ,提高电网安全稳定水平 ,优化资源配置及减少环境污染等提供技术保障 。

基于VMD-GA-BP和误差校正的水电机组振动趋势预测

水电机组振动趋势预测有助于确保机组的安全稳定运行,但由于振动信号的复杂性和非平稳性,准确有效的预测成为难题。利用变分模态分解和神经网络在应对非平稳性和非线性问题方面的优势并结合误差校正方法,建立了振动趋势预测组合模型。首先对原始信号进行VMD分解,然后对每个IMF分量建立GA-BP网络进行预测,将所得结果叠加得到振动信号预测结果。再将各IMF分量的合成信号与原始信号之间的误差同样利用VMD-GA-BP模型进行预测,预测结果与振动信号预测结果相加得到最终预测结果。利用国内某水电站数据对所提模型进行论证实验,结果表明本文所提模型有较高预测精度。

隔河岩水电厂计算机监控系统

电厂计算机监控系统由主站、现地控制单元组成,有数百余种软件,具有人机接口、操作、高级应用、通信、控制、数据采集等功能。这套监测、监控系统,将机组自动化程度提高到90年代初世界先进水平。

基于CNN-BiGRU的水电机组振动趋势预测

水电机组振动信号是健康状态评价和劣化预警的重要内容,准确预测机组振动变化趋势可以提高机组运行的安全性和可靠性。针对目前单一模型难以获得最优预测结果的问题,提出了一种CNN-BiGRU组合模型振动预测方法。首先,利用卷积神经网络(CNN)提取数据局部特征,然后,将其与双向门控循环单元(BiGRU)网络并行,构建出CNN-BiGRU组合预测模型。该模型旨在通过将CNN的自适应提取局部信息能力与BiGRU的时间系列预测优势相结合,提高预测精度和通用性。最后,以国内某水电站机组轴向振动峰峰值进行预测研究,结果表明,所提模型可有效预测机组振动变化趋势,为水电机组振动预测提供一种新思路。