基于ANSYS的核电厂设备抗震性能分析

常规核电厂设备抗震性能分析方法只考虑了部分模态或单向的能量传递,因此计算出的地震等级偏低。为了解决该问题,本文提出了基于ANSYS的核电厂设备抗震性能分析方法。首先,建立基于ANSYS核电厂的地震动场。其次,设计核电厂设备边界条件。再次,计算核电厂设备的物理状态。最后,确定核电厂设备抗震等级。设计对比试验,试验结果证明,使用该方法分析核电厂设备的抗震性能时能够捕捉到更高的位抗震等级,从而能更真实地反映设备在地震中的实际响应。

人工智能在电厂设备故障预测与维护中的应用

随着电力行业的不断发展和技术的进步,电厂设备的维护和管理越来越受到重视。传统的维护方式往往依赖于人工巡检和定期维护,这种方法不仅耗费时间和人力资源,而且难以发现潜在的故障隐患,容易导致设备故障和停机。因此,人工智能在电厂设备故障预测与维护中的应用具有重要意义。文章分析了人工智能在电厂设备故障预测与维护中的应用优势和技术要点,并提出了具体案例,以供参考。

基于大数据的发电厂设备智能无线点巡检管理系统研究

发电厂作为电力系统的核心组成部分,其设备的运行状态直接关系到电力供应的稳定性和可靠性,而引入大数据技术和智能无线点巡检是监测和管理发电设备的主要策略。对此,文章以发电厂设备智能无线点巡检管理系统的设计与应用为切入点,通过将大数据技术与智能巡检相融合,分析电力行业面临的挑战和需求,探讨大数据技术在电力系统维护中的应用前景与技术,阐述其在优化设备维护流程、提高能源利用效率方面的系统设计与算法设计方法。

基于模糊Petri网和马尔科夫链理论的水电厂设备故障应急响应模型

为保证水电厂设备安全,避免因故障导致意外事故,基于模糊Petri网和马尔科夫链理论设计水电厂设备故障应急响应模型。确定加权因子命题阈值,结合传感器收集的初始信号,在滤波器的作用下还原信号特征,基于模糊Petri网提取水电厂设备故障特征。设计故障分类器,建立概率转移矩阵,设置概率转移矩阵的条件,面对动态解码,给定模型参数,计算马尔可夫模型下的连续变量密度函数,修正比例因子的状态系数,得到设备故障分类结果。建立设备故障应急响应模型,输出设备故障状态下的应急响应结果。实验结果显示,该模型在四种故障类型中的分类精度分别为98.8%、98.6%、98.7%、98.8%,可见该模型分类精度较好。

基于AI视频技术的水电厂设备不安全状态自动化预警研究

为及时发现设备的不安全状态,预防潜在的安全隐患,降低设备故障的风险,提出了基于AI视频技术的水电厂设备不安全状态自动化预警方法,确保水电厂稳定运行。利用摄像机采集水电厂设备的AI视频图像,并增强AI视频图像,提升图像清晰度;通过在轻量型YOLOv5算法提取增强AI视频图像的特征;通过在预测框筛选机制内,引入得分惩罚机制,结合提取的特征,预测水电厂设备的不安全状态;通过声音预警形式,对不安全状态预测结果进行自动化预警。实验证明,该方法可有效实时采集水电厂设备的AI视频图像,并增强AI视频图像;可精准预测水电厂设备的不安全状态,可有效自动化预警设备不安全状态,并呈现预警级别与时间等信息。

基于数据分析的水电厂设备运行状态管理系统研究与应用

低数字化管理状态,严重制约水电厂设备运行效果。为实现设备信息化管理,需更新设备的管理技术,研究基于数据分析的水电厂设备运行状态管理系统设计方法。系统硬件部分以逻辑功能划分设备分区,采用J2EE应用程序模型,建立多层分布式设备管理框架。以信息节点连接通信模块,构建设备的运行检测结构。软件部分建立水电厂设备数据库,基于数据分析技术,建立神经网络挖掘模型,管理设备的运行状态,完成系统设计。结果表明所提系统可准确地统计不同设备的运行数据,还可调整设备的运行时间,具有管理效果。

电厂设备安装过程中的质量控制与管理研究

在电厂设备安装过程中,质量控制与管理是至关重要的一环。它涉及设备的选购、安装、调试和运行等各个阶段,直接关系到电厂运行的效率和安全性。只有通过科学合理的管理措施和有效的质量控制手段,才能确保电厂设备安装的质量和安全,为电厂的正常运行奠定坚实的基础,为此本文将从电厂设备安装的基本概念以及流程出发,对电厂设备安装质量控制与管理中存在的问题以及相关改进措施进行研究,以供相关人员参考。

电厂设备状态检修优化决策系统开发与应用

本项目开发了一套电厂设备状态检修优化决策系统,通过数据挖掘技术实现对机组设备有效的状态监测、故障诊断、检修建议与优化决策等功能。将该系统应用于沙角C电厂后,设备故障一次诊断准确率达到了90%以上,设备年维修时间缩短了15天以上,避免了5次以上设备过修问题,年节约维修费用下降20%以上。

基于聚类分析的电厂设备监测参数异常搜索方法研究

针对电厂设备异常参数识别精度不高、搜索定位不准确、响应速度慢等问题,对电厂设备异常参数搜索方法展开研究。基于聚类分析算法提出了一种电厂设备监测参数异常搜索方法,对其相关性进行了分析,确定全局指标排除异常相关值,并在某电厂中压网络电厂水电站电池储能系统和20 kV线路进行现场试验与调试。试验结果表明:聚类分析算法可准确提取异常参数信息,对异常值进行快速搜索,可有效提高电力系统数据传输可靠性。当系数为0.756时,数据集中度较差,异常数据分布距离标准线的偏差较远,短期闪烁指标越小,数据越集中,验证了设计的合理性。

火电厂设备维护与检修在安全生产中的作用分析

火电厂设备的维护与检修在保障安全生产中起着至关重要的作用。随着火电厂设备的复杂性和技术水平的提升,设备故障和安全隐患的潜在风险也随之增加。通过系统化的维护与检修,能够有效预防设备故障,延长设备寿命,保障生产过程的连续性和安全性。本综述探讨了火电厂设备维护与检修的现状及其在安全生产中的具体应用,分析了常见的设备故障类型及其预防措施,提出了优化维护与检修管理的建议,以期为火电厂安全生产提供理论和实践支持。

基于少量数据的火电厂设备检修周期决策研究

对火电厂设备检修维护数据的分析与处理,可以提高设备的可靠性和安全性,降低故障率和维修成本,提高设备的利用率和运行效率,从而为火电厂的生产经营提供有效的支持。本文介绍了火力发电厂设备系统的维护调度,以降低整个运行期的维护成本,同时保持设备系统当前的可靠性水平。降维法用于解决将一些可用数据和其他与设备故障有关的因素一起使用的问题,与平均故障时间相比,可用数据被限制在较短的运行周期范围内,这一问题通过使用可用的实际数据外推故障周期的整个分布来解决。

火电厂设备运行常见故障和处理措施研究

本文旨在研究火电厂设备运行中常见的故障类型以及相应的处理措施。首先分析了机械故障,电气故障,控制系统故障以及热力系统故障这四大常见故障类型;详细探讨了各类故障的特点和可能原因。其次,在此基础上讨论了故障诊断和监测方法,包括检测技术和设备,数据采集和分析方法以及远程监测和维护系统的应用。最后,强调了关键故障处理措施的重要性。本文为火电厂设备管理提供了综合的理论基础和实际操作指南,有助于提高设备的可靠性、延长寿命,降低维修成本,以及确保电力生产的连续性和高效性。

提高发电厂设备运行效率的途径与方法探讨

在国家经济持续发展背景下,目前人们与社会对电能需求量越来越大,因此对发电厂的各项设备运行情况提出新的要求与标准,确保供电需求两大同时,从根本上提高供电过程的稳定性与安全性。基于此,一定要注重对供电质量的有效管理与控制,积极采用科学和合理的管控措施,促进发电厂设备运行效率的显著提高,推动发电厂事业长远稳定发展的同时,也为人们提供良好的电力服务,对社会稳定与和谐发展带来积极的影响。

基于电厂设备电气自动化系统的节能控制研究

随着电力工业的快速发展,电气自动化技术在提升生产效率的同时,也带来了较大的能源消耗.首先,阐述了电厂设备电气自动化节能系统的主要优势;其次,从3个方面就电厂设备电气自动化系统的节能控制技术进行了探讨;最后,提出了电厂设备电气自动化系统的节能控制优化措施,为电厂的可持续发展提供了技术支撑和实践参考.

基于物联网的火电厂设备运行状态实时监测与预警系统设计

现代化的火电厂,作为能源生产的重要基地,其设备的稳定、高效运行不仅关乎到电力供应的稳定性,更直接影响到国家经济的发展和民众生活的质量。为了保障火电厂设备稳定、高效地运行,减少意外停机时间,确保生产安全,提高生交效率,设计一种基于物联网的火电厂设备运行状态实时监测与预警系统。从火电厂设备监测系统的需求分析入手,详细阐述了基于物联网技术的火电厂设备运行状态实时监测与预警系统的设计与架构,包括整体设计框架、数据采集和传输、数据处理和分析、预警机制设计等关键环节。系统能够通过收集设备运行数据,实时监控其状态,及时发现潜在的故障或性能下降,从而进行预警和故障预测。

AR技术在电厂设备运维检修作业中的应用探析

传统电厂设备运维检修工作中,存在需要时间长、效率低下等问题,极大的影响了电厂的正常运转。有鉴于此,某电厂设备运维检修工作人员结合工作实际,把AR技术引入到设备运维检修作业中,本文重点探讨了AR技术体系的架构,并对AR技术在电厂设备运维检修作业中的应用实践展开分析,旨在促进电厂设备运维检修作业效率的提升。

西屋与乌克兰签署赫梅利尼茨基核电厂设备合同

【俄罗斯塔斯社2023年12月17日报道】2023年12月17日,美国西屋公司(Westinghouse)与乌克兰国家核电公司(Energoatom)签署赫梅利尼茨基核电厂5号机组设备采购合同。2022年6月,两公司签署在乌建设9台AP1000机组的协议。赫梅利尼茨基将建设首批两台机组。据乌能源部长称,相关法律程序完成后,将很快启动赫梅利尼茨基5号和6号机组建设。

火电厂设备故障诊断与检修技术研究

作为电力系统的重要组成部分,火电厂的稳定运行对保障社会生产和人民生活至关重要。针对火电厂设备的各类故障提出了一系列的解决办法,并采用决策树算法分析历史故障数据,构建决策树模型,实现了对故障原因的快速定位和诊断。通过案例分析,验证了所提方法的有效性,为火电厂设备故障的早期诊断和预防性维护提供了技术支持。

火电厂设备故障诊断与检修技术研究

火力发电厂作为电力供应体系中的核心组成部分,其重要性不言而喻,其持续稳定的运行是维系现代社会生产与民众日常生活不可或缺的能量源泉。鉴于火力发电厂在能源供应体系中的关键地位,对机组运行过程中的故障进行精确、高效的分析显得尤为重要。本项目致力于探索一种创新的故障诊断方法,以应对火力发电厂复杂多变的故障挑战。我们采用了决策树这一先进的数据挖掘技术,对机组运行中可能出现的各类故障进行了深入剖析,并在此基础上构建了一种全新的基于决策树的故障诊断模型。该模型的建立,不仅为火电厂设备的故障早期诊断提供了有力的技术支持,还为后续的预防维修策略制定奠定了坚实的理论基础。本项目的研究成果不仅丰富了火力发电厂故障诊断领域的研究内容,更为推动该领域的技术进步和实际应用提供了重要的参考依据。

水电厂设备自动化故障诊断系统研究

水力发电厂因其低碳环保、经济高效的特点已被大范围推广,迅速成为我国电力能源供给的主要来源之一。如何确保水电厂设备的使用可靠性,提高故障处理效率是目前水力发电行业面临的关键问题之一。在简要介绍水电厂设备故障诊断现状的基础上,分析了水电厂设备故障诊断系统的设计需求,并对故障自动诊断系统进行了模块化设计,以有效保障水力发电厂设备的整体运行质量,提高生产效率。