基于融合SIFT算法的光伏电站安监图像精准识别技术研究

随着我国“双碳”工作的不断推进,光伏电站的规模逐渐扩大。为解决光伏电站图像安防技术中存在的拍摄角度、光线影响大,识别准确率低的问题,提出了一种基于SIFT的光伏电站图像安防技术。通过SIFT算法提取光伏电站图像特征点,解决了光线、角度带来的识别误差问题;通过卷积神经网络方法准确的识别了光伏电站车辆、人员、动物、积雪等安防问题。该方法在某光伏电站进行应用,其光伏电站图像安防识别准确率平均为99.7%。所提方法能有效提高光伏电站图像安防识别准确率。

光伏组件发电故障诊断方法研究

实现光伏组件快速准确的故障诊断是保证光伏发电系统安全高效运行的重要前提。在分析光伏发电系统主要故障产生原因及其对光伏组件运行参数影响的基础上,对比分析目前国内外光伏电站常用的故障诊断方法及其特点。根据光伏电站结构及运行数据特点,采用主元成分分析法建立针对光伏电站组件的故障诊断模型,并通过某光伏电站实际运行数据进行验证。同一光伏场站各光伏组件的运行数据具有较强的时空相关性,诊断模型选取逆变器两侧功率、电压和电流等具有强关联性的参数进行建模。结果表明,主元成分分析法能快速有效地识别运行异常的光伏组件。

基于改进YOLOv5的输电线路走廊滑坡灾害识别

随着我国大规模输电线路网络的发展建设,部分输电线路不可避免地需要穿越地质复杂、易发生滑坡区域,滑坡灾害会严重威胁输电线路的安全稳定运行,针对上述问题,提出一种改进YOLOv5(YOLOv5-BC)深度学习滑坡灾害识别方法,引入BiFPN结构替换PANet提高多层特征融合能力,引入CIoU替换GIoU损失函数,使最终预测框更接近真实框,提升预测精度。实验结果表明,算法在滑坡数据集上较YOLOv5、Faster-RCNN算法准确率均具有显著优势,可以满足实际应用需求。

视频分析技术应用于光伏电站巡检的理论与实践

光伏发电是太阳能利用的主要形式,其发电过程无需燃料消耗也无污染物排放,同时实现了节约能源和保护环境的双重目标,而且光伏发电的应用形式比较灵活,电站建设周期短且管理维护方便,因此具有非常广阔的应用前景。此次设计的基于人工智能算法实现场站光伏电站室内外设备、环境智能巡检,同时实现光伏电站的安监与管理。本文介绍光伏电站智能巡检集成系统以及涉及的目标检测和深度学习算法,最后展示设计的光伏电站智能巡检集成系统的各项功能。

论光伏电站机器人巡检替代人工巡检的可行性

针对全面提升光伏电站运维管控业务数字化、信息化、智能化水平。设计了一套基于人工智能算法的软件集成平台,集成现场巡检、值班、安防等数据,综合智能巡检机器人、智能值班机器人、智能安防机器人功能,实现光伏电站的智能巡检、安监与管理。本项目将深度学习目标检测算法和语义分割算法应用到光伏电站设备智能巡检、环境、人员智能监测方面,建立满足光伏电站智能巡检需求场景的多目标检测模型,极大地降低了传统光伏电厂巡检巨大的人力物力开支,满足了光伏电厂实际应用中的非现场监管的需求,具有示范作用和推广价值。

川西高原超高海拔光伏电站积尘分析

光伏组件在户外应用时,其发电性能容易受到环境中各种因素的影响,其中光伏面板上的积尘是一个严重的挑战。积尘对光伏组件输出特性影响的研究,除体现在光和电的管理方面外,积尘的材料组成,以及其和光伏面板之间的作用机理也非常重要,另外还需因地制宜,对不同典型气候及地理环境下的积尘做具体的分析。川西高原平均海拔超过4000 m,年日照为2000~2600 h,具有丰富的光伏应用资源,是四川省发展光伏产业的主战场。该地区干湿季节分明,立体气候明显,早晚温差大,雪霜冻多见,全年有7个月为旱季。该文以该地区的光伏电站为例,调研当地的地理环境、气候特点,实地采集光伏面板上的积尘并用专门的材料表征技术对积尘的成分、粒径、结构等一系列物理化学特征进行分析,并有针对性地分析光伏面板灰尘沉积的机理。该研究所得结果有力地支撑该地区光伏电站的除尘策略与清洁运维。

光伏电站智能巡检集成系统建设研究

文章围绕光伏电站智能巡检集成系统的主要建设模式以及技术操作模式进行灵活分析,结合正斗光伏实证基地项目的主要操作形式以及建设过程为例,着重研究光伏电站智能巡检集成系统的技术应用方法。希望通过本文研究,可以帮助广大技术操作人员明确光伏电站智能巡检集成系统与相关技术的未来发展方向,正确应用不同类型的光伏电站智能巡检集成系统,推进我国能源产业的稳定发展,将诸多类型的光伏发电技术操作模式进行细致调整与融合,融入智能化控制技术以及数据分析技术,逐步形成较为独特的巡检功能集成化系统,着重凸显光伏电站智能巡检集成的应用价值与独特之处。

燃气-蒸汽联合循环热电联产机组热电分摊方法

目前热电联产机组比较典型的热电分摊方法有热量法、焓降法和火用方法。但对于燃气-蒸汽联合循环机组,蒸汽系统通过回收利用燃气系统相对低品位的排气热量（约占总输入热量的55%～65%）,可提高联合循环机组的效率,因此在分摊蒸汽系统的燃料消耗时,不能用热量法按排气热量比例进行分摊。而应通过引入汽轮机供热抽汽率β和抽汽焓降不足系数λ来实现对节能效益的合理分配。联产后供热气耗石的计算公式为：

基于Bi-LSTM和支持向量机的风机叶片短期覆冰状态预测模型

风机叶片覆冰灾害严重危害风电场安全经济运行,对风机叶片覆冰状态的预测是预防覆冰灾害的有效手段。针对传统覆冰状态预测方法精度较差问题,基于风电场SCADA监测数据,提出一种基于Bi-LSTM和SVM的风机叶片短期覆冰状态预测模型。首先,采用PCA对风机叶片覆冰状态监测特征指标进行降维,筛选可以反映风机叶片覆冰状态的特征指标;其次,基于大量历史数据,对Bi-LSTM和SVM模型进行训练,训练结果表明模型有较好精确度;最后,将多组实际数据集输入Bi-LSTM预测模型,预测输出值输入SVM模型,对风机叶片是否会出现覆冰故障进行判别。结果表明,所提方法可准确实现叶片覆冰状态预测,准确率可达95%。

智能机器人在建设现场安全管控中的应用

随着现代社会的发展,建设工程的技术和安全管理方法也在发生着变化,在建设工地现场的安全管理中,更多智能化、自动化、集成化的智能化机器人的引入,可以有效地对建筑工地的安全工作进行有效的辨识,并对风险因素进行判断,实施目标明确的安全管理工作,本文以智能机器人在建设现场应用的重要性出发,并对其在建筑工地的安全生产中的应用方式进行了深入的探讨,为智能机器人在建设现场良好应用提供必要保障。

基于B/S架构的发电企业生产运营统计分析系统设计

本文针对发电企业在生产管理过程中相关生产数据来源和使用的不规范,管理/业务数据量剧增与数据聚合手段缺失、数据价值日益凸显与原始数据管理方式落后等问题,基于B/S架构模式,以ASP.NET为开发平台和Mysql为数据库采用负载均衡技术和中间件技术构建了生产运营统计分析系统。首先介绍了生产运营统计分析系统的开发技术,其次对系统的功能进行阐述,最后基于技术和功能完成了系统架构。

考虑预报误差的水电站水库汛期运行水位优化

汛期运行水位是水库调节防洪和兴利矛盾的焦点所在,为实现水电站水库汛期发电效益最大化,假定入库径流预报误差服从均匀分布,建立了龟都府水电站水库汛期调度发电量最大模型,并计算不同汛期运行水位下的发电效益和防洪风险。算例分析结果表明,在现有预报水平下,建议水库汛期运行水位可提高0.2 m,可多发电384.87万kW·h,且水库防洪调度风险率在可控范围内。成果可为入库径流不确定条件下的水电站水库开展洪水资源化利用工作提供参考。

关于燃机热电联产在国内发展的思考

随着国家对环境保护的日益重视,燃机热电联产机组以其良好的环保效益越来越受到重视。对燃机热电联产的基本原理、发展的必要性和存在的问题进行了分析,并就推进燃机热电联产的发展提出了相应的对策和建议。

分布式能源在5G基站中的应用分析

5G基站的快速建设对基站供电电源系统提出了更高的要求,传统的基站供电方案逐步被淘汰,对新型供电方案的探索十分紧迫。近年来,分布式能源的逐渐成熟给5G基站供电系统带来新的机遇与挑战,成为5G基站供电、备电方案的新方向。通过分析分布式能源在5G基站中的应用,促进5G基站的高效建设。

风力发电场远程集中消防监控系统的研究与应用

本研究探讨了风力发电机组消防安全问题的重要性,并深入分析了在实施集成系统的过程中应注意的各种要点.对于风电机组的特定工况环境和火灾事故频发的现状,本文探讨了综合实施和评估过程中可能遇到的问题以及可能的解决方案.重点研究了在恶劣工况条件下如何保证消防系统设备的长期运行可靠性和使用寿命,提出了优化消防系统的策略.

水电站大坝安全监测及运行管理分析

阐述水电站大坝安全监测的特点,探讨安全监测对策,包括加强对监测设备和仪器设备管理、对监测数据分析、推广和应用自动化技术,提出大坝运行管理中的优化措施。

电力企业能效管理的策略分析

阐述电力企业能效管理提质增效的实践策略,多平台数据融合、建立能效分析模型、运行数据实时监测、完善能效管理体系、探讨AI智能运维,增强精细化管理能力。

浅析运用辩证唯物主义方法论指导能源企业创新工作的思路与方法

能源产业是国民经济的支柱产业,经济地位和社会责任重大,既要通过推进市场化改革增强市场活力,还要通过宏观调控解决市场失灵问题。当前,世界正经历百年未有之大变局,在“双碳”目标与能源安全的背景下,创新驱动能源企业转型发展成为必然趋势。在能源企业创新发展的过程中,亟须科学性、前瞻性的理论作为指导,引领企业实现可持续发展。新发展理念、创新驱动战略离不开先进思想的指导,本文围绕辩证唯物主义方法论在创新管理工作的现实指导作用展开了研究和讨论,阐述了当前能源变革背景下辩证唯物主义方法论对能源企业创新管理工作所具有的现实意义。