小功率柴油发电机谐波励磁自动控制方法仿真

为了降低发电机谐波含有率,提出一种小功率柴油发电机谐波励磁自动控制方法。通过多元经验模态分解(MEMD)预处理三相电流,对预处理的小功率柴油发电机电流信号展开多变量多尺度模糊熵(MMFE)变换处理,得到MEMD-MMFE熵值面积。根据熵值面积辨识谐波励磁涌流,获取异常和正常状态下的电流变化情况。分析谐波励磁原理对定子电流的特殊要求,在矢量六边形SVPWM调制的基础上研究三次谐波注入的调制策略,同时引入比例谐振控制完成小功率柴油发电机谐波励磁自动控制。仿真结果表明,所提方法具有良好的自动控制性能,上述方法控制下小功率柴油发电机中的谐波含有率得到明显改善。

风力发电自动化控制系统中智能化技术应用

风力发电自动化控制系统中智能化技术的应用具有诸多优势,包括提高效率、改进预测性维护、增强操作控制以及优化能源利用。在这一背景下,智能化技术涵盖了人工智能、大数据分析和自动化控制系统等多种工具。通过风力发电设施能够实现智能监测、故障诊断和预测性维护等功能,不仅提高了风力发电设备的利用率和能效,还减少了维护成本,延长了设备寿命,并推动了风力发电行业的可持续发展。本文围绕风力发电自动化控制系统中智能化技术的应用相关内容开展研究。

基于机组出力变化量与最大调节速率关系的自动发电控制指令优化调度

随着新能源并网容量的增加,电网的调频波动现象加剧,为加快消除电网频率偏差,提出了一种基于机组出力变化量与最大调节速率关系的自动发电控制(automatic generation control,AGC)指令优化调度方法。首先,基于机组的实发功率历史数据,采用分段线性表示方法自动查找具有连续增、减变化趋势的数据段,计算每个数据段的出力变化量和对应的调节速率形成数据样本集合,从集合中筛选出可以描绘机组出力变化量与调节速率关系的样本点,由多项式拟合得到机组出力变化量与最大调节速率之间的关系式;然后,以负荷调节时间最小化为目标,考虑机组出力变化范围及机组不同出力变化量下对应调节速率的约束条件,得到电网AGC指令的优化分配结果;最后,通过仿真和工业案例验证所提方法的有效性,也验证了机组在频率波动时能够快速响应,有效降低频率偏差。

水轮发电机组维修吊装自动控制算法研究

常规的水轮发电机组维修吊装自动控制,主要采用估算驱动距离得出自动控制结果,忽略了吊装运动副的自由度约束,导致自动控制结果稳定性不高。因此,提出水轮发电机组维修吊装自动控制算法研究。对维修吊装吊臂等关键零部件强度进行分析,在此基础上动力学分析吊装控制轨迹,基于分析结果为运动副添加自由度约束,分析控制反馈定位信息,循环迭代生成自动控制算法。实验结果表明,所提算法应用后得出的水轮发电机组维修吊装自动控制结果,表现出的平均稳定性为0.941,满足了维修吊装控制的实际需求。

基于深度学习的风力发电系统自动化优化与控制系统

为解决因风速波动导致的风力发电系统不稳定性问题,设计基于深度学习的风力发电系统自动化优化与控制系统。采集风力发电系统运行时温度、转速等信号,利用深度学习算法优化增量PID控制算法参数,增量PID控制算法得到自动化优化控制量,并通过优化控制量,控制风力发电系统的风轮位置、桨矩角与电机转速;通过远程监控模块呈现自动化优化控制过程。实验证明,该系统可有效采集风力发电系统的运行参数,并优化增量PID控制算法参数,完成风力发电系统自动化优化控制,提升风力发电系统的稳定性。

新型电力系统下水电侧自动发电控制改进与应用

为提升水电厂自动发电控制水平,文章提出通过自动发电控制系统调控水电机组运行参数的观点。传统AGC控制方法在水电厂自动发电控制中的应用,可能无法保证控制精度,采用对原有自动发电控制方法进行改进的方法,能弥补AGC在调节速度和控制精度等方面存在的不足,有效缓解水电厂的经营压力,提升水电厂自动发电控制水平和供电稳定性。

发电厂高压加热器水位智能自动化控制技术研究

在电力行业中,发电厂高压加热器的水位控制对于提高能源效率和保障设备安全运行至关重要。高压加热器作为热能转换和传递的关键设备,其水位控制直接影响着蒸汽质量和热交换效率。本文详细探讨电厂高压加热器水位智能自动化控制技术,介绍了控制系统的设计,包括硬件和软件的配置,并分析了智能控制策略,重点讨论如模糊控制、PID控制等先进控制技术的应用。文章还着重于控制算法的实现与优化,展示如何借助算法优化提升控制系统的效率和准确性,随后借助系统运行的实验测试,验证所提控制技术的有效性和实用性,为发电厂高压加热器的智能化水位控制提供实践指导。

火力发电厂自动化控制系统设计要点研究

火力发电厂自动化控制主要是利用先进的电气自动化技术,对火力发电过程中的各项参数进行实时监控、自动调节 和优化控制,以实现高效、安全、稳定的发电目标。随着应用的深入,不仅能够提升发电效率以及降低运行成本,而且可以充分增 强整个系统的可靠性和安全性,从而促进火力发电行业可持续发展。基于此,文章将围绕火力发电厂自动化控制系统的意义,对系 统的设计要点进行研究。

基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制

光照情况变化会使光伏发电机组功率呈现不稳定性,加大光伏发电机组控制难度,为此,设计了基于T-S模糊神经网络的光伏发电机组自动控制方法。构建光伏阵列数学模型,分析在均匀和不均匀2种光照情况下光伏发电机组特性曲线。以分析结果为依据,采用T-S模糊神经网络构建光伏发电机组自动控制模型。为保证良好的控制效果,引入定比因子优化隶属度函数,输出最佳跟踪结果,结合最佳跟踪结果和自动控制模型实现光伏发电机组自动控制。测试结果显示,该方法能够完成光伏阵列特性分析,控制效果好。

基于人工智能的发电厂自动控制系统的设计与优化

本文提出了一种基于人工智能的发电厂自动控制系统,旨在通过智能化管理提升发电效率和可靠性。系统采用分层分布式架构,集成了模型预测、经济优化和安全预警模块,实现了对关键运行参数的精确监测与预警。通过仿真实验,验证了该系统在不同工况下的有效性,与传统PID控制相比,显著提升了系统的调节速度、降低了超调量,并在故障情况下展现了良好的自适应能力。系统优化策略包括经济算法的混合应用、故障诊断技术的升级以及硬件性能的提升。研究结果表明,该智能控制系统为电力行业的自动化和智能化发展提供了可行方案。

水力发电自动化系统存在的问题及控制措施

电力是民众生活中必不可少的一部分,水力发电是传统发电方式之一,而水力发电自动化系统则是一种比传统发电更为先进、更现代化的发电形式,水力发电作为一种清洁、可再生的能源形式,其在全球能源结构中的地位日益显著。水力发电自动化系统通过整合先进的技术与设备,实现对水力发电过程的精准控制和高效管理,从而优化发电效率,降低运营成本,并有助于保护生态环境。但在水力发电自动化系统的操作过程中时常会遇到部分问题,倘若能够找到解决办法,就能让水力发电自动化系统的工作效率得到提升,从而推动各地区水力发电自动化系统的现代化建设,进而保持水力发电方式持续变革。

火力发电厂锅炉气温自动控制系统的优化设计与应用

火力发电厂锅炉系统通过将化石燃料转化为热能,驱动发电机组运行。气温的精准控制对燃料燃烧、锅炉效率、安全性及环保排放至关重要,传统控制方法无法满足现代发电厂对精确与实时响应的要求。随着自动化与计算机技术的发展,模型预测控制(MPC)和自适应控制等先进策略逐步应用于锅炉气温控制中,大幅提升了控制精度和系统稳定性,硬件技术的进步也为控制系统的实施提供了更高的精度与可靠支持。通过系统设计、集成调试和性能评估,探索并验证了锅炉气温自动控制系统的优化方案,以期为火力发电厂的高效稳定运行提供有力支持。

热工仪表在石化企业发电厂中的自动化控制及应用研究

自动化控制系统通过精确控制优化锅炉的燃烧过程来提高燃烧效率和热工过程的安全运行。热工仪表在石化企业燃煤发电厂中的应用起到关键作用,通过监测和测量各种参数实现对设备的控制和调节,为提高发电产量和运行可靠性保驾护航。

水电机组一次调频与自动发电控制协调策略优化研究

为保证电网和发电机组之间协调稳定运行,部分主力水电机组采用了小网开度模式,但该模式下的水电机组一次调频性能与自动发电控制功率调节均达不到电网稳定运行的要求。因此,研究了水电机组一次调频与自动发电控制协调策略优化,通过优化监控功率调节和一次调频之间的协调配合关系,提升机组的小网开度模式下的功率调节性能和调频动作性能;同时,使水电机组适应电网异步运行后的机组负荷波动和频率变化特性,以满足电网对大型水电机组的运行管理要求,最后通过实验验证策略的可行性。

智能化技术在风力发电自动化控制系统中的运用

在进入到现代社会以来,全球能源紧缺问题愈发严峻,已无法满足现代社会经济发展对于自然能源的巨大需求,引发了相关从业人员的着重关注。为此,全球各国都在大力开展新能源技术的研发和推广工作,借此类有效突破传统非再生能源的巨大限制,而在这当中风能、太阳能、氢能和核电等新能源都具备较为突出的绿色低碳环保性质,以逐步成为现代化能源利用事业的主流发展趋势。风能具备较为突出的优势,在我国诸多地区都得到了全面的开发和应用,伴随着我国电力发电技术研发力度的不断增大,研发经费投入量的不断增加,风力发电技术水平也得到了全面提高,现已位于世界先进水等,风力发电机组设备的采购价格也得到了明显的下降。与此同时,陆上风力发电事业也得到了大规模开展,逐步迈向大型化、低分化的发展道路,这为我国风能利用事业创造了良好条件。尤其是在我国西北内陆地区,土地资源极为广泛,居住人员较为稀少,呈现出极为丰富的风能资源储备,极为适用于大型风力发电厂的建设工作。而在风力发电事业持续发展的过程中,相关工作人员还要对风电场进行有效管理,确保风电机组在全寿命周期过程当中都能处于稳定可靠运转状态,有效提升风电场的整体发电量。

智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用

中国风能资源丰沛,风力发电领跑清洁能源领域,成效卓著。然而,风电产业需应对设备效能、运维经济性与电网整合的挑战。智能技术的应用,特别是深度学习与预测分析,为风电控制体系升级提供契机,有望提升效率、降低成本并加强系统稳定性。本文阐述了智能技术融入风电机组自动控制的策略,提出基于大数据、实时监控与预警机制的智能化管理框架,旨在优化风能利用,确保风电系统的高质量运行,驱动风电产业的可持续进化。

低碳背景下火力发电电气自动化控制技术研究

常规火力发电技术在搭建控制架构方面不准确,脱硝时间过长,以此来设计实现低碳背景下的火力发电电气自动化控制技术。首先将单元炉进行一体化统一,通过对实时动态信息汇总来设定自动化控制参数,接下来通过自动化控制参数来搭建动态模糊自动化控制架构,以此营造集成化驱动控制的行为并列出动态模糊自动化控制协议预设表。对其分析并设计集成控制结构大体流程图。完成以上操作可实现自动化控制低碳火力发电。以此提出对比实验,将自动化控制技术与人工控制火力发电和基于adbs技术控制火力发电在750m3和3000m3单元炉,其他条件相同的情况下,将脱硝时间进行对比,分析得出电气自动化控制技术在火力发电应用中具有更显著效果的结论。

智能化技术在风力发电自动化控制系统中的应用探究

本文主要研究了智能化技术在现代风力发电自动化控制系统中的应用,包括风力发电技术概述、智能化技术在风力发电自动化控制中的主要应用优势、智能化技术在风力发电自动化控制系统中的主要应用策略及其发展方向。希望通过本次的研究,可以为风力发电自动化控制系统中的智能化技术应用及其发展提供一定参考。

燃气发电厂电气自动化控制技术应用

在日益严苛的环境保护标准和不断演变的能源结构这一重大背景之下,清洁又高效的燃气发电站引起了普遍而广泛的关注。在现代燃气发电站中,采用的尖端精密的电气自动化控制技术不仅显著地提高了发电过程的效率和可靠性,同时也实现了对整个运行过程的智能化管理以及便于操作的远程监控功能。本篇细致入微的文章全面地对于电气自动化控制技术在燃气发电场中的应用现状进行了详尽地概述,深刻挖掘了该项技术在极大地提升运行安全性、高效优化资源配置效率以及明显减少人为操作失误等诸多领域所扮演的决定性角色,并对未来可能出现的发展趋势做了充满洞察力的预测。

基于改进蚁群算法的风力发电机组独立变桨自动控制方法

传统的变桨控制方法无法较好地应对复杂多变的风电环境,为此,提出并设计了一种基于改进蚁群算法的风力发电机组独立变桨自动控制方法。首先,基于改进蚁群算法建立发电机执行变桨模型,选择改进蚁群算法的自适应调节策略,以提升局部搜索能力;其次,计算风力发电机组的荷载,按照某种规则调整每片叶根处的桨距角,以降低叶根处的不均衡负荷;最后,叠加独立变桨期望的桨距角和统一变桨给定的桨距角,以自动控制风力发电机组独立变桨。结果表明,基于改进蚁群算法的风力发电机组独立变桨自动控制方法在控制有效风速方面与最优风能利用率对应的有效风速波动趋于一致,与传统方法相比,前者方法能有效抑制风轮有效风速的波动。