输变电设备在线监测及诊断技术研究

当前,电力供应对于经济发展起着至关重要的作用。随着生活现代化进程的加速,人们对电能的需求越来越大,电量传输距离也越来越远,这无疑给电能传输安全带来了一定隐患。为应对这一挑战,本文对输变电设备在线监测技术进行了深入研究,以期确保电网运行的可靠性和安全性。

电气设备振动故障实时监测预警方法

为及时发现电气设备振动故障,确保其稳定运行,研究电气设备振动故障实时监测预警方法。使用基于单片机的信号采集技术采集电气设备振动信号,结合CEEMD与改进小波阈值去噪方法,去除电气设备振动信号中的噪声元素后,进行归一化处理。利用卷积神经网络,通过全连接层前增加卷积层的方式,构建基于改进卷积神经网络的电气设备故障诊断模型,感知与预测电气设备振动故障并及时预警。实验结果表明,该方法可有效监测预警电气设备振动故障,具有较好的信号采集、去噪以及故障监测预警效果。

健康管理 智慧运维“健康风电场”探索之路

纵观中国风力发电行业的发展历史,从早期风力发电机组设计制造水平有限、风电场建设规模小、配套设施不完善,到中期经历几个大发展过程后,众多行业领域参与到风电板块,相关行业设备选型多、质量良莠不齐,导致风电机组各设备配套杂乱,加之行业缺乏统一的设计选址要求、技术规范、产品标准、设备运维标准等,种种因素导致风电设备运维难度大、安全稳定性较差、整体健康水平不高,风电场众多设备相互制约,设备整体“健康”这一概念得到广泛认同,“健康风电场”的需求应运而生。