基于场级协同的风电机组安全控制技术

文章提出了一种基于场级协同的风电机组安全控制技术,该技术主要基于风电场场级控制平台,该平台支持通过多种通信接口对风电机组主控和传感器数据进行采集,实现各设备之间信息互联互通,并凭借其强大的数据分析和科学计算能力,实现各种智能控制算法的实时运行。风电场部署场级控制平台后,可通过智能算法识别机组是否存在风险,对风险机组进行机舱航向校准,并计算该机组所处位置的绝对风向及前后排位置分布情况,风电场前排机组遭遇极端外部条件时,后排机组提前动作,降低极端外部条件给机组带来的风险,提升风电机组运行稳定性,降低风电场整体载荷水平,从而控制风电机组故障率。海上风电运维环境恶劣、条件复杂,带来了极高的运维成本,通过该技术降低故障率可减少海上风电运维成本。

基于场级控制平台的故障穿越技术

在风电场中,机舱尾部的风速、风向仪一旦发生故障,风电机组将无法获取风速、风向数据,为保障机组安全,故障机组进入停机状态。如风场无危险风况,机组进入停机状态将带来功率的损失。文章基于场级控制平台提出故障穿越技术,出现故障机组后,场控平台会检测与其邻近两台机组的状态、风速和风向条件。若条件满足,用邻近2台机组的风速、风向数据计算对应的均值,其结果下发到故障机组,实现故障穿越,减少停机时间。

Hadoop平台的安全加固方案

针对Hadoop平台安全漏洞问题,通过分析Hadoop平台的安全现状,提出尚存的安全隐患,并对此安全隐患设计实现相关的加固方案。通过集成Hadoop认证系统与高可用的企业身份管理系统,实现由企业安全系统统一管理用户及权限信息,从而有效提高认证效率。同时启用字段级访问控制策略,提升用户对数据管理的灵活性。建立基于集群资源的健康评价体系,对集群的健康状态进行把控,为整个Hadoop集群的安全运行提供保障。实验结果验证了该方案的可行性与有效性。