基于双通道多特征融合的发电设备绿色节能控制方法研究

以往的发电设备绿色节能控制方法由于仅提取发电设备运行状态的功率特征,导致方法的控制效果较差。因此,设计了基于双通道多特征融合的发电设备绿色节能控制方法。首先,分析双通道多特征融合基本原理,利用传感器获取大量发电设备运行状态数据,并对数据进行优化处理,以分析发电设备运行状态与能耗之间的关系。其次,构建发电设备运行状态数学模型,从中提取发电设备运行状态多个特征信息,并利用双通道结构对提取的特征信息进行融合。然后,设计双通道多特征融合控制策略,以融合提取的数据特征。最后,计算对应的控制参数,通过计算发电设备运行过程中的能耗阈值,制定对应的电力设备绿色节能控制策略。试验结果表明,与以往的发电设备绿色节能控制方法相比,所提方法在实际应用中节能效益最高可达44.5%。该方法具有节能效益高、易于操作和维护、实时性好和灵活性高等特点,在发电设备绿色节能控制领域具有广阔的应用前景。

大型发电设备装配场地的设计及安装

本文根据目前大型发电设备装配场地水平精度低,承载能力差,适应产品变化能力弱,可移动起吊设备挪位安装困难等问题,提出了新的建造技术方案,保证了后继电站三大主机设备优质、高效装配的需要。

农村小型风光一体发电设备的设计

新能源的开发利用对经济增长的促进作用显著,因此农村应重点推动风光一体技术的普及,改革现有的能源消费结构,提高能源利用效率,同时降低温室气体的排放,也是保障基本民生需求得到满足的重要策略。农村风光一体发电设备有助于有效解决环境污染问题,保护生态环境的可持续性,在此背景下加大对风能、太阳能等清洁能源的研发和应用力度,不断优化综合发电设备建设,确保电力供应系统的合理性和高效性。

新能源发电设备接入的电磁暂态仿真研究

构建由风力机模型、双馈感应电机模型及传动系统等构成的双馈风力发电机组(DFIG)为新能源发电设备代表,进行考虑新能源发电设备接入的电磁暂态仿真研究,深度剖析DFIG接入后的电网系统平稳运行以及电压跌落状态下的电磁暂态响应。

基于自动机器学习的发电设备故障预建模与应用

自动机器学习技术(Automl)用于使机器学习解决问题的过程自动化,其中包括数据预处理、特征工程和超参数调整等过程。介绍一种基于Automl的发电设备预警自动化建模方法,旨在解决发电领域重要设备预警建模流程繁琐、建模过程专业要求高等问题。通过运用Automl技术结合LSTM技术,成功地完成了送风机预警模型的自动化构建,节省大量建模过程中的人力耗时,并且实验证明该模型在预警诊断方面具有较好的性能,可以投入生产使用。

中国光伏发电设备经济成本、能耗及二氧化碳排放分析

建立了光伏发电设备寿命周期评价模型,对我国内地各省及直辖市典型地区1 m2光伏发电设备输出1 kW·h电量时的经济成本、能耗和二氧化碳排放情况进行了计算及分析。结果表明:1 m2光伏发电设备输出1 kW·h电量时的平均发电效率为10%~12%,经济成本为1.18~2.81元/(kW·h),标准煤耗为0.013~0.032 kg/(kW·h),二氧化碳排放量为0.051~0.122 kg/(kW·h)。本文为促进我国内地光伏发电设备的单元化利用、光伏发电设备与暖通空调系统的一体化及光伏发电设备在智能建筑与低碳建筑中的应用提供了一定的数据支持及理论依据。

发电设备运行状态中的故障和诊断技术的研究

发电设备在运行过程中常常会出现各种故障,对其进行及时准确的诊断是确保设备正常运行的关键。本文通过综述文献的方法,对发电设备运行状态中的故障和诊断技术进行了研究。首先,介绍了发电设备故障的分类和常见故障类型;其次,综述了目前常用的发电设备故障诊断技术,包括传统的基于经验的诊断方法和基于机器学习的智能诊断方法;再次,对当前研究中存在的问题进行了总结,并提出了未来的研究方向。

发电设备维修策略及维修管理系统的研究

发电设备的维修管理是发电企业管理的重要内容,由于发电设备具有数量多、结构复杂、功能多样等特点,维修管理工作是一项庞大而复杂的工程。目前,发电企业对发电设备维修策略和维修管理系统还存在较多的问题,为了满足现代企业发展需求,实现对发电设备进行科学化、信息化管理,需要制定科学合理的维修策略并加强维修管理系统的建设。基于以上认识,本文对发电设备维修策略及维修管理系统进行了研究,在分析发电机故障类型的基础上,提出了发电机维修策略及维修管理系统的结构框架,希望能够为相关工作人员提供一定的参考。

发电设备故障知识图谱可视化构建与智能化应用研究

为提高发电设备的维护与运行效率,研究基于发电设备故障数据,探究故障知识抽取的方法以构建知识图谱,并实现设备故障智能查询、故障解决方案生成等应用,同时支持发电设备故障知识图谱的动态更新,从而有效提高发电设备故障处理的效率,增强电厂的产能,提高其智能化程度。

面向发电设备故障知识图谱构建的可视化人机交互工具

提出一个面向发电设备故障知识图谱的可视化人机交互工具。首先通过数据预处理将语料数据进行特征提取并可视化,采样获取代表性的语料数据进行手工标注,使用打标数据训练实体抽取模型,最后识别待标注的语料数据,通过迭代优化打标的方式来获取命名实体标记,从而提高实体抽取准确率,确保知识图谱的构建质量。

基于数据挖掘技术的发电设备故障预警系统

由于发电设备存在高维度、强非线性和多工况等建模难题,常规监测系统难以有效拟合并监测其运行过程中的复杂工况和故障。文章基于高精度数据挖掘技术,开展发电设备数据驱动建模和故障预警方法研究,并利用计算机技术,实现模型在线实例化运行,最终形成一套适配于发电设备的数据驱动故障预警系统,有效保障发电设备的安全稳定运行。

风力发电设备的运行管理措施分析

本文以风力发电设备类型、系统及故障特点为切入口,分析了我国风力发电设备在运行管理中的常见问题,目的是探索出一条优于传统设备检修管理办法,提高设备检修管理质量的路径,得出以下几点结论。其一,风力发电设备在运行管理中要完成设备异动管理、运行对标管理、节能降耗管理三大目标。其二,可以完善设备管理制度,优化工作流程;收集并分析故障数据,制定预防性维修政策;引入先进技术、软件、平台,常态化监控设备运行状态,严控影响设备使用效果的各方面因素;通过人才引入、培训,打造高精尖的风电设备维修队伍。

核电发电设备智能化维护技术研究

为解决当前核电厂生产运行过程中发电设备所面临的故障与风险,确保发电作业效率与水平,本文基于热传输系统失效、蒸汽发生器传热管破裂、主泵故障等角度对本厂核电发电设备故障特性进行了分析,介绍了智能化发电设备工况分析策略及核电设备智能化运维技术方案,同时对本厂核电发电设备智能化维护技术的应用成效进行分析与阐述。

基于机器学习算法的发电设备故障诊断与预测研究

文章针对发电设备故障诊断和预测问题,提出了一种基于机器学习算法的方法。通过采集发电设备的运行数据,使用特征提取和特征选择技术得到有效特征,然后利用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等多个机器学习模型进行分类和预测。实验结果表明,文章所提出的方法能够有效地识别发电设备的故障类型,并进行精准的故障预测,具有较高的可靠性和实用性。

光伏发电设备防雷接地系统设计优化研究

光伏发电系统,作为一种利用太阳能转换为电能的技术,因其环境友好和可持续特性而受到广泛关注。然而,这些系统由于其大面积的户外安装和对电气干扰的高敏感性,极易受到雷击的负面影响。雷电不仅能直接损坏光伏板和相关电气设备,还可能导致电网故障和安全隐患,因而对其进行有效的防护至关重要。本文深入分析了雷击对光伏发电系统的潜在危害,并针对性地研究了光伏发电设备防雷接地系统的设计优化,重点包括避雷针设计、等电位接地设计、光伏场区接地网设计以及设备防雷设计,旨在提高系统的整体安全性和可靠性。

火电发电设备状态监测与故障诊断技术研究

伴随着火电厂发展规模的扩大,机组频繁调峰状态下出现诸多运行隐患,其中火电发电设备的状态监测与故障诊断属于关键,不仅有助于及时发现运行隐患,还能提高电厂运转的安全性。本文引入实际工程案例,先简单论述了火电发电设备故障维修标准,并指出设备状态检测系统的设计要点,再系统性论述了故障诊断技术。

《废弃光伏发电设备拆除及循环利用环境管理规范》标准研究探析

近年来,我国光伏产业迅猛发展,已连续多年位居世界首位。未来3~5年,将面临大批量的光伏发电设备及组件退役和废弃,报废光伏组件回收与绿色处置作为光伏产业链的最后一环,已成为光伏产业闭环绿色可持续发展的最终保障。有鉴于此,亟需以标准化手段规范废弃光伏发电设备拆除处置过程的环境管理工作。本文重点阐述了废弃光伏发电设备拆除及循环利用环境管理规范的研制思路和原则,基于对废弃光伏发电设备拆除、回收利用及处置基本流程及相关环境影响的分析,对光伏发电设备拆除及循环利用全过程的环境管理提出规范性要求,助力实现节约资源、保护生态环境和促进光伏发电产业可持续发展的绿色目标。

基于BP神经网络的光伏发电设备故障检测方法研究

针对光伏发电设备工作过程中存在的故障检测低下问题,设计了集采样、稳压、采样保持和故障采集于一体的集成电路,并提出了故障检测方法。通过分布式测控网络,使系统能够实时、准确地获得光伏发电设备的运行状态。故障检测装置自带计算处理模块智能对比检测数据,为实现故障检测算法提供数据支撑。为了更好地识别光伏发电设备的故障,提出了基于反向传播(BP)神经网络引入可信度检测度量参数的故障监测算法。该算法不仅能够消除误差,并且有很强的抗干扰性。试验结果证明,在不同的干扰信噪比下,检测故障的时间仅在5 ms左右,能够自主地对光伏发电设备运行过程中产生的故障进行识别,极大地提高了光伏发电设备故障检测的工作效率。

基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统研究

大数据技术与电力生产过程相结合是现阶段火电厂发展的主流方向。基于此,文章首先设计搭建了一款基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统,将系统架构划分为现场设备层、基础控制层、大数据智能控制层和智能管理层4个层级;随后探究了该系统“数据采集-模型开发-状态监测-故障诊断-迭代反馈”的闭环链条技术,并从知识库和大数据分析两个角度分别提供了技术服务流程,为电力生产企业的高质量运行发展提供保障。

建立发电设备检维修受控体系的实用方法

建立检维修受控体系的核心工作是寻求与功能部位技术特性相适宜的检维修策略、合质量要求的备件、支持检维修作业质量的优良检维修标准。保持装备功能与技术状态良好的条件,使其零部件的技术性能、精度良好或技术状态良好。