基于大数据分析的煤矿供电系统负荷优化策略探讨

随着煤矿供电系统规模的不断扩大,负荷管理成为一种具有挑战性的任务。为了提高煤矿供电系统的运行效率和可靠性,运用大数据分析方法,利用先进的算法和模型,对煤矿供电系统进行深入研究。首先,分析了煤矿供电系统的特点和面临的挑战。其次,通过采集煤矿供电系统的历史负荷数据和其他相关数据,建立了一个负荷预测模型,提出了基于大数据分析的煤矿供电系统负荷优化策略。然后,通过实际煤矿供电系统的数据进行模拟实验和对比分析。结果表明,本研究提出的负荷优化策略能够显著改善煤矿供电系统的运行效率和可靠性,具有重要的实际应用价值。

基于隐枚举法的快速分级切负荷优化方法

目前稳控装置广泛采用的穷举法已经很难满足快速、精准切负荷的要求。为了高效地求解切负荷优化问题,为紧急决策争取更多时间,提出了基于隐枚举法的快速分级切负荷优化方法。该方法协调低频和低压切负荷动作轮次,建立切负荷优化模型,通过制定合适的搜索策略和剪枝策略,仅在可行解范围内进行寻优,大大提高了计算最优解的效率。切负荷算例结果表明同等条件下该方法可以节约至少50%以上的计算时间,实现了稳控装置的快速切负荷,保证了紧急情况下电网的安全稳定运行。

低负荷条件下硫磺回收优化运行研究

从低负荷硫磺回收的运行现状分析入手,指出了低负荷运行存在的问题并深入剖析问题的根源所在,提出了在低负荷条件下切实有效的硫磺回收优化运行策略,解决了制约低负荷生产瓶颈与环境保护之间的矛盾,实现了良好的经济效益和社会效益。