湿热地区航站楼空调末端设计选型与可视化运行数据的应用实践

本文以我国南方湿热地区某大型机场航站楼值机大厅的空调风柜为分析对象,通过空调风柜管路设置的数字化可视化能量平衡一体阀所记录的相关运行数据进行分析,探讨设计阶段理论负荷计算设计选型与实际运行数据的关系,为日后同类型项目的空调末端选型及节能改造提供数据支持及参考。

基于运行数据的风电场风速传感器运行品质评价方法及应用

风电场风速传感器运行的可靠性和稳定性是机组高效发电和安全运行的关键,精准识别风速传感器的失稳和失准等缺陷模式,客观地描述其运行品质对于风电场提寿增效意义重大。该文对风电场风速传感器运行品质评价展开研究,围绕运行、测量、抗扰动等维度,建立风速传感器运行品质标签架构、量化规则和评价模型,提出基于数据驱动的多维标签应用体系,挖掘风电场风速传感器的扰动敏感度、韧性、性能演化趋势、集群特征,为辨识设备的运行态势提供一套精细化数学建模方法。以某风电场运行数据为研究对象,对所提的运行品质评价体系及应用策略进行阐述,验证所提方法在风电场主动运检和精益化管理方面的工程应用价值。

基于区块链的嵌入式机器人运行数据防篡改传输控制系统设计

在嵌入式机器人中,包含大量重要的运行数据,这些数据需要连接到网络上进行通信和传输,使其容易受到多种网络攻击;如果这些数据被篡改则会导致机器人无法正确执行任务,造成安全隐患;因此,为了确保数据的完整性和安全性,设计基于区块链的嵌入式机器人运行数据防篡改传输控制系统;在嵌入式主控板电路的配合下,协调机器人运行数据解算模块、传输数据矫正模块、控制系统微处理器之间的实时连接关系,完成传输控制系统硬件部分设计;设计控制系统环境和角色对象,并根据不同角色身份,确定运行数据在区块链RBAC组织中的访问能力,基于区块链中的哈希值实现对运行数据防篡改链码的恢复处理,完成基于区块链的嵌入式机器人运行数据防篡改方案的设计;提取运行数据中的关键嵌入部分,建立防篡改要求下的机器人运行数据聚集索引,计算篡改率数值,并实施针对性控制,完成基于区块链的嵌入式机器人运行数据防篡改传输控制系统设计;实验结果表明,经过上述系统的防篡改控制作用后,数据传输效率明显提高,非关联信息难以入侵嵌入式机器人运行系统,也无法篡改关键传输数据,有助于保障机器人运行数据的安全性。

基于大数据的电力设备运行数据分析研究

在电网智能化发展速度不断加快的背景下,电网管控自动化、网络化、数字化水平日渐提升。电力设备运行状态检测、监督、管控逐渐从传统人工模式向互联网、大数据转变。基于大数据技术构建电力设备运行数据分析平台,对促进电力设备运行稳定性、可靠性提升,保障电力系统安全运行有积极影响。本文从电力设备运行数据分析意义出发,基于大数据的电力设备运行数据分析核心技术进行探究,并简要阐述了电力设备运行数据分析系统的设计与实现方法,具体包括系统结构、功能模块、数据分析处理、系统实验等内容。

光伏发电系统运行数据时间序列补齐与降维方法研究

分布式光伏发电系统(photovoltaic generation system,PGS)往往存在运行数据采集缺失及维数过多问题,这给平稳电力供应的PGS发电功率准确预测建模带来困难。为此,该文提出一种应用插补+主成分分析(principal component analysis,PCA)的PGS数据时间序列补齐与降维方法,以采集时间戳的环境、光伏发电数据完整为目标,采用线性插值、多重插补、生成对抗插补网络等3种典型插补算法对PGS数据时间序列补齐构成完整数据集,并对数据集所包含13种输入变量、3种输出变量进行PCA处理,有效地减少数据维度及减低建模难度。实验选取环境温度、光伏发电功率缺失数据,时间序列补齐数据表明多重插补相对于线性插值、生成对抗插补网络效果更佳;对环境温度、光伏发电功率补齐数据PCA处理,5主成分累计贡献率>95%,较好地完成时间序列补齐与降维处理,有助于数据后续建模、预测及其他挖掘工作,其研究工作具有重要的推广应用价值。

基于MapReduce的并行化电网运行数据处理方法研究

在大规模新能源的新型电力系统中,由于云端电力数据存在结构复杂、数据量大及多维度的特点,因此不利于发挥数据对运行的指导作用,甚至有可能危害电力系统的安全、稳定运行。针对上述问题,文中提出了一种基于MapReduce的电网数据分析方法。其将云计算应用于新型电力系统,并构建了基于MapReduce云计算模型的并行化处理算法,进而提升了系统的响应速度。通过将该方法应用于电网的数据处理结果表明,所提方法可以有效地提高电网运行数据处理的准确性和工作效率。在海量数据的工况下,其处理效率约为30 min,且随着数据量的增加仍可保持稳定性与准确性,实现了网格化的并行分析。

不同气候带的光伏电站运行数据对比分析研究

光伏电站在户外实际工况下运行时,由于不同区域的气候条件不同,导致光伏电站的运行情况千差万别。日照强烈,环境温度、湿度大幅度变化,酸雨侵蚀,风沙蚀击等气象因素势必会影响光伏发电设备的发电性能,加速其老化程度,最终影响光伏电站的发电效率和寿命。基于中国现有的气候带分类,对不同气候带的气候特征进行了分析,然后对不同气候带中光伏电站的运行数据进行了对比,分析了不同气象因素对光伏电站发电性能和发电量差异的影响。研究结果表明:由于不同气候带的太阳能资源禀赋、环境温度等气象因素差异较大,对各气候带中光伏电站的工作电压、工作电流、输出功率等电性能参数的影响不同,因此光伏电站建设时需结合不同气候带的气候特征进行设备选型和优化设计方案,以保证光伏电站投运后可达到最佳运行效果。

基于机器学习的某变电站设备运行数据分析与故障诊断研究

本文以XC变电站为研究对象,首先介绍了变电站设备运行数据收集和处理方法;其次探讨了基于机器学习的XC变电站设备故障诊断方法、模型搭建,以及结果评估;最后对XC变电站设备运行数据结果作了分析与讨论,以供参考。

既有商场中央空调系统问题诊断及运行数据分析

以运行了18年的广州某商场中央空调系统为研究对象,结合商场的现有设备、室内空气环境、人员舒适感等现状对商场空调设备存在的问题进行诊断,发现商场空调设备普遍存在老化、效率低、偶发故障的情况。选择当地夏季较热天气时,对室内空气环境参数和空调水系统的运行参数进行测量,并根测量结果系统的运行情况进行分析,并出提相应的改造建议。

基于火电机组运行数据判断煤质变化及其影响的方法

“双碳目标”下,火电厂的职能由供电主力方逐渐转变为调节配合方,其出力范围则是调节能力的重点指标。煤热值对火电机组的出力范围有着重要的影响。过去的煤质检测主要依赖于煤质报告分析,但这种方法在实时性和便捷性上有所欠缺。为解决这个问题,我们提出了一种基于火电机组运行数据监测煤质变化的方法,并以实际煤质报告的低位发热量对所提方法进行验证。最后,我们计算了煤质变化对机组出力范围的影响。

基于大数据的电力设备运行数据分析系统的设计研究

本文建立了一套基于大数据的电力装备运行数据分析系统。主要采用数据挖掘、机器学习等方法,实现了对机组运行状况的分析与预测,通过该系统可以实时监控设备的工作状况,并进行故障诊断。本系统具有快速、准确、实时等优点,可以为电网企业的运行和运行管理提供科学的决策依据。通过实验验证,说明了以大数据为基础构建的电力装备运行数据分析系统是一种值得推广的方法。

基于运行数据与仿真数据融合的风电机组性能评估及优化应用

本文基于运行数据以及仿真数据的处理与分析对风电机组的运行特性进行评估及优化方案进行梳理,并对机组运行数据采集、预处理的过程进行标准化,将现场数据和仿真数据结合,形成从方案设计到现场运行的闭环,更好的完善及优化设计参数及设计方案。并建立有效的机组实际运行模型。针对风电机组在跳转速期间的运行特性进行了分析,验证了机组设计与实际运行情况的一致性,并对偏差参数进行了修正及优化。

基于全同态加密的电力运行数据隐私保护方法

在传统的电力运行数据隐私保护方法中,直接对数据同态加密秘钥进行设定,而未对运行数据进行分片处理,导致数据隐私保护效果欠佳。为了解决这一问题,文章提出了一种基于全同态加密的电力运行数据隐私保护方法。该方法首先对运行数据进行分片处理和整合,以获取初始数据处理结果,然后设置数据同态加密秘钥进行保护。通过秘钥,可以实现电力运行隐私数据的加密,从而提高了数据隐私的保护程度。为了验证该方法的有效性,文章设计了一系列对比实验。实验结果表明,应用该方法后,电力运行数据中的隐私信息得到了显著提升的保护。

水电机组运行数据分析在可靠性预测与评估中的应用研究

水电站是一种将水力能转化成电能的装置,具有环境友好、可再生等特点,在能源生产中具有重要影响地位。水电站因其具体工作时条件较为苛刻,极其容易发生故障,同时其可靠性无法得到有效保证。为有效解决这一问题,对其进行可靠度的预测与评价具有十分重要的意义。运行参数是衡量水电机组可靠度的重要基础,通过对这些参数的分析,可以更好地掌握机组的运行状况、故障原因等,从而为提高机组的运行可靠性提供重要的支撑。基于此,本文章对水电机组运行数据分析在可靠性预测与评估中的应用进行探讨,以供相关从业人员参考。

燃煤电厂运行数据价值深度挖掘探析

利用动态时间调整(Dynamic Time Warping,DTW)算法处理高维燃煤数据。引入协同过滤算法预测燃煤电厂运行数据的价值。基于此,通过模糊C均值聚类算法,在聚类的同时生成变量属性,最后通过人工蜂群聚类算法,实现数据价值深度挖掘。试验结果表明,研究方法对燃煤电厂运行的高、低价值数据的聚类效果更好,且查全率始终高于97%。

电梯运行数据分析与预测维护的大数据方法探讨

现代社会对电梯的依赖日益增加,但电梯运行数据的获取与应用面临着挑战。大数据技术的发展为解决这一问题提供了可能。本文阐述了电梯运行数据的重要性,并对数据进行了分类和特性分析。进一步探讨了大数据在电梯运行数据处理和故障预测中的应用,详细介绍了相应的大数据分析技术。针对电梯预测维护的需求和挑战,提出了基于大数据的预测维护实施策略,并建立了预测性维护模型进行验证。通过大数据分析方法,为电梯的有效运行和预防性维护提供了理论依据和实践指导。

智能算法在10kV线路低电压运行数据分析中的应用

本研究探讨了智能算法在10kV线路低电压运行数据分析中的应用。通过电力系统监测设备、传感器和SCADA系统获取的数据,本文实现了对电力系统的实时监测和性能分析。研究中包括数据的采集、清洗、异常检测、特征选择、数据挖掘等关键步骤,以提高电力系统的可靠性和运行效率。本文还介绍了机器学习算法和决策树在电力系统故障检测中的应用,为电力系统运维提供了有力的支持。

基于深度学习的煤矿掘进机电设备运行数据分析与智能决策支持研究

本研究针对煤矿掘进机电设备在运行中所面临的数据处理和决策挑战,提出了一个基于深度学习的分析与智能决策支持系统。研究首先通过深度学习技术,特别是长短时记忆网络(LSTM)和深度强化学习(DRL),对掘进机电设备的运行数据进行分析,并准确预测设备状态。接着,利用所建立的模型进行智能决策,以优化设备性能和延长使用寿命。实验结果表明,该系统能显著提高煤矿机电设备的运行效率和安全性,相比于传统方法,该系统在准确性和可靠性方面均有显著提升。

基于运行数据的风电机组建模方法

为了准确分析风电机组的动态特性,针对定速风电机组,给出一种基于运行数据的风电机组建模方法。利用数理统计方法分析了风电场中风电机组的运行数据,得出风电机组的实测功率曲线,并给出利用实测功率曲线搭建定速风电机组的建模方法。利用该方法对额定容量为750 kW的风电机组进行建模,并与风电场的实测数据和利用厂家提供的标准功率曲线搭建的风电机组模型以及常用风电机组建模方法进行了比较分析。仿真结果表明,基于实测运行数据的风电机组建模方法是有效和实用的,该模型能准确反映风电机组的实际运行特性,从而提高仿真模型的精确性。

基于污水厂运行数据的低温生物脱氮强化研究

基于太湖流域8家城镇污水处理厂的实际运行数据,结合动力学分析,探讨了低温生物脱氮的强化措施。动力学分析表明:温度对硝化、反硝化效果的影响较大,温度每降低1℃,硝化菌比增长速率和反硝化速率分别降低10%和9%。当污水厂的污泥负荷≤0.12 kgBOD5/(kgMLSS.d)、泥龄≥12 d时,出水NH3-N全面达标(GB 18918—2002一级B)。当BOD5/TN≤3时,对TN的去除效果与碳氮比呈显著正相关;而当BOD5/TN>3时,碳氮比对TN的去除效果影响较小,但此时对TN的去除效果与对NH3-N的去除效果呈显著正相关;约有50%的污水厂因原水碳源不足影响反硝化效果。最后提出了太湖流域城镇污水厂实现低温脱氮的优选参数及强化运行管理的措施。