发电厂生产综合业务管理系统研发与应用

发电厂生产综合业务管理系统致力于优化公司生产管理流程,以流程驱动数据,提升数据应用能力,并打造公司的数据综合平台,以一体化系统作为各业务系统数据汇聚点,消除公司内部的各类信息孤岛。同时,生产管理系统将面向移动协同管理,实现管理移动化、便捷化、一体化。它的应用为公司未来高速发展、持续改革提供高质量、高效率、高适应性的数字一体化管理服务,构建了可持续发展的信息化运营管理体系。

基于自编码器和改进K均值聚类的光伏组件故障诊断

光伏组件运行时关键参数具有连续性,难以直接用聚类的方式诊断故障,因此提出了基于自编码器(Autoencoder,AE)和改进K均值聚类K-Means++光伏组件故障诊断方法。利用AE降维数据输入特征数据,保证了特征之间的高内聚、低耦合以及去线性的特性。针对传统K均值聚类(K Means Clustering,K-Means)对初始聚类中心敏感,且聚类结果随不同的初始聚类中心波动的缺陷,基于数据分布特征选取初始聚类中心的K-Means++算法。数据试验结果表明,基于AE和K-Means++算法对短路、开路、阴影遮挡以及老化故障的诊断表现良好。

基于HMM的分布式光伏电站故障预警方法研究

将待诊断观测序列数据输入模型,计算各状态下该序列出现的概率,概率最大的即为光伏组件对应的状态。通过实例分析表明模型对组件的故障状态能够准确预警。