内蒙古地区强震动台站背景噪声与数据质量分析

计算了内蒙古地区193个强震动台站2022年连续观测数据的加速度功率谱密度,通过绘制不同时空、不同加速度计、不同频段的功率谱密度和功率谱概率密度函数图及背景噪声速度均方根值分布图,评估了该区强震动台站的背景噪声变化特征,对出现的功率谱密度异常进行了具体分析,并针对强震动台站数据异常检测及处理提出了相应的建议。研究结果显示:不同加速度计、不同时空强震动台站的背景噪声功率谱密度昼夜差异主要体现在1 Hz以上频段,且不同区域的昼夜差异变化较大;QA-2g型、JS-A2型和TDA-33M型三种加速度计在2 s频点的背景噪声功率谱密度随区域和三分向变化较小;从强震动台站2 s频点背景噪声的监控能得到可靠的观测数据异常,数据异常主要由加速度计零点漂移大、加速度计故障、脉冲干扰、系统参数有误造成,建议优化站点观测环境,进一步规范仪器安装、调试及JOPENS系统的参数配置和审核。

光伏电站理论发电功率的优化计算模型与方法

光伏电站理论发电功率计算结果的准确性直接影响弃光电量的统计,对电网调度及光伏发展规划影响重大。理论发电功率的传统计算方法有样板逆变器法和气象数据外推法,当样板逆变器的出力受到限制时,样板逆变器法计算结果不准确,而气象数据外推法参数众多且难以确定。针对上述问题,提出了一种光伏电站理论发电功率优化计算方法。首先,介绍了样板逆变器法和气象数据外推法的计算原理,并分析了两种方法的特点和不足。然后,基于光伏电站历史出力及气象信息,提出了改进样板逆变器法和改进气象数据外推法。在实际应用中,当弃光未发生或者在弃光初始阶段采用计算精度更高的改进样板逆变器法开展计算,当样板逆变器出力受到限制时,切换至改进气象数据外推法进行求解。最后,对国内某光伏电站在不同气象条件下开展仿真计算,验证了所提方法的合理性和有效性。

跨省域智慧能源管理大数据平台架构及关键技术研究与实践

随着广东省能源集团公司下属电站的不断建设,集团公司对各个电站的运营、运维、人员的管理问题愈发凸显。为有效提升各能源场站的综合管理水平,通过搭建基于物联网的智慧能源管理大数据平台对能源场进行集约管理。系统以工业互联网为硬件基础,以大数据平台为软件核心,实现了系统对风电场、光伏电站、煤层气电站等区域的实时远程监控及各项业务管理。实践证明,本系统能减少运行维护成本,提升集团公司的整体核心竞争力。

数据驱动的光伏低压台区储能优化配置策略

针对光伏低压台区存在的弃光、电压越限、三相不平衡以及拓扑和线路参数未知等问题,提出数据驱动的光伏低压台区储能优化配置策略。首先,基于历史数据,构建台区节点电压-功率三相线性模型,并通过最小二乘法估算模型参数;然后,基于台区三相线性模型,建立储能优化配置模型,并利用大M法将模型转换为混合整数线性规划问题求解。算例结果表明,该策略可在台区拓扑未知条件下进行储能优化配置,并能有效提升台区的光伏消纳水平和电压质量。

利用物理和数据驱动的光伏性能退化建模方法

为提高户外光伏电站现场退化评估的准确性和可靠性,提出一种物理和数据驱动的光伏组件性能退化模型.研究户外光伏组件受静态温度、循环温度、相对湿度和紫外线影响的特性,并综合动态应力函数,利用累积损失模型对多应力下光伏电站性能退化进行建模.此外,退化模型的未知参数通过遗传算法来提取.使用美国国家太阳辐射数据库的长期数据对该模型进行训练和测试.将性能退化实际值和模型计算值进行对比,结果表明,本研究所提出模型的相对误差更低,验证了该方法的可行性.

光伏电站的智能化运维技术分析

阐述光伏电站智能化运维技术的特点、存在的问题及原因,提出光伏电站智能化运维技术应用的措施,包括加强光伏电站智能化运维数据采集、加强光伏电站智能化运维远程监控管理。

光伏电站功率数据异常检测技术研究综述

光伏电站监控系统运行中会产生大量的异常原始数据,导致数据的准确性、完整性变差,进而影响光伏电站开展基于历史功率数据的功率预测、状态监测等工作。为此,综述光伏电站功率数据的异常检测技术。结合宁夏并网光伏电站的原始功率数据,分析光伏电站的数据质量状况,总结实际运行的光伏电站异常数据的种类和分布特点;按照采样异常分析法、统计学特征分析法、智能算法分析法的3个分类对传统数据异常检测方法进行分析、比较和总结,在此基础上,讨论变点-四分位法组合的数据异常检测方法,提出组合方法相对于单一方法在数据异常检测方面更具优势的观点;对光伏电站功率数据异常检测领域未来的挑战和发展趋势进行展望。

柴油移动电站运行监控系统硬件电路设计

柴油移动电站运行监控系统是确保柴油发电机组可靠、高效、安全运行的关键模块,其中硬件电路承担信号采集、通信、决策与数据保存等功能。设计的信号采集模块实现发动机排气温度、进气压力、冷却液液位、排气温度、大气压力的采集;通信接口模块实现与发动机组控制器、远程终端和上位机的通讯。通过改进信号采集模块、通讯接口模块和处理器外围电路的设计,实现了数据的高效采集和处理,以及信号的可靠、及时通讯。同时,分离敏感元件与高干扰源,借助隔离技术和接地策略来提供系统的电磁兼容性。设计的硬件电路为柴油移动电站运行监控系统提供了一个更加可靠的高效的解决方案,为该领域的未来发展奠定了基础。

储能电站数据可靠性测试分析

文章深入探讨了储能电站在现代电力系统中的重要作用,特别是电池管理系统(BMS)和电池组充放电装置(PCS)在保障电站运行安全和效率中的关键性。介绍了储能电站的基本构成及其在电力系统中的作用,详细分析了BMS和PCS的数据组成和功能。重点强调了进行数据可靠性测试的必要性,以及这些测试对于维护电站稳定运行和安全性的重要性。文中也详细阐述了BMS数据可靠性测试的方法和PCS数据可靠性。

基于流域电力生产数据中心的主设备故障诊断研究

随着智能水电站、集控中心的发展,各流域水电开发公司建设了电力生产数据中心,构建了标准化、规范化的数据模型,打通了底层系统通道。在电力生产数据中心的基础上,构建统一的主设备监测数据模型,并为应对现有设备报警模式的缺陷,分析专家知识和智能诊断方式的优势,建立了电站主设备的综合诊断系统,提供了多层次、多角度地的诊断参考意见,对推进智能水电建设、集控发展有着重要的意义。最后,以某混流式发电机组运行工况数据为例,分析并验证了综合诊断模型的有效性。

山西地震预警站网数据质量评估

秒级地震预警信息发布和分钟级地震烈度速报服务要求高密度的预警台站分布及高质量的预警站网实时波形记录。面对数量庞大的预警台站,仅依靠人工监测方式难以第一时间发现波形异常台站,无法保证站网的观测数据质量。以在网运行的山西预警基准站、基本站、一般站的连续波形记录为基础,分别采用噪声功率谱分析法及以加速度噪声峰值PGA、速度噪声峰值PGV和位移噪声峰值PGD为指标评估山西预警站网三类站点的噪声水平,并用噪声功率谱面积占比法定量评估三类站点噪声水平。根据评估结果,对波形异常的站点进行排查处置,有助于台网运维人员及时发现异常站点及采取有效措施排除异常,提升站网观测数据质量及预警能力。

核电厂核安全设备运行状态监测技术研究

核电厂安全相关设备的状态可靠是电厂安全保障的核心要素,然而绝大部分核安全设备都是设计在发生基准事故期间或之后用来确保反应堆安全的,日常生产中并不运行,只能通过定期试验验证设备可用性。本文提出一种基于多元状态估计技术的核安全设备状态智能监测方法,该方法通过建立状态监测模型,可以在设备启停试验过程中实时预测参数并判断设备运行状态,预警设备的早期异常。该方法首先采集设备历史试验过程中的状态优良数据,训练监测模型来挖掘数据的关联特征;然后,在新的定期试验过程中实时采集设备运行数据,并基于训练好的模型推断各参数的实时预测值,当实测值与预测值产生过大偏差时发出预警信息。本文以某电厂某型号核安全水泵为例进行建模并验证,结果表明本文提出的监测模型可以模拟核安全设备在定期试验过程中的数据变化特性,并且可以有效监测和预警核安全设备在定期试验过程中的早期异常。

基于云+本地多端部署的光伏监测与预测系统设计

为满足集中式和分布式光伏电站的集中管理需求,从系统整体架构、硬件结构、软件功能3方面进行考虑,设计了一种基于云+本地多端部署的光伏监测与预测系统。系统试运行结果表明,系统设计上具备对各类光伏电站的数据统一汇聚和集中管理功能,解决了以往分布式光伏和集中式光伏电站在系统功能和数据上相互独立的问题。测试结果显示,HTTP接口平均响应时间均<500 ms,数据库平均响应时间<200 ms,本地端服务器硬件的整体CPU负荷率,在24 h测试时段内,峰值负荷率<18%,系统具有较好的并发处理能力和抗压能力。项目自上线试运行以来,取得了良好效果,对公司的光伏电站管理具有重要意义。

大数据技术在光伏电站智能监控系统中的应用

光伏电站智能监控系统利用先进的传感器、监控设备、数据分析工具,实时监控光伏电站的运行状态,以提高电站的能效和运行安全性。大数据技术能够采集、存储、分析大规模数据集,为智能监控提供了强大的支持。这一技术的应用不仅可以优化光伏电站的性能,还能实现预测性维护,从而缩短故障时间,延长设备寿命。文章重点分析大数据技术在光伏电站智能监控系统中的应用,探讨数据安全与系统控制管理的重要性,并通过实际应用测试该技术在提升光伏电站运行效率和安全性方面的效果。

基于YOLOv3目标识别的无人值守光伏电站防火在线监测系统设计

文章针对光伏电站火灾多发、监测困难的问题,提出了一种基于YOLOv3目标识别算法的无人值守光伏电站防火在线监测系统。该系统通过多传感器数据融合、异构网络通信等关键技术,实现了对光伏电站火情的早期预警和准确定位。试验结果表明,该系统在火情检测准确率、数据传输效率、用户交互体验等方面均达到了优异水平,可显著提升光伏电站运维的智能化程度。

基于熵权法的电化学储能电站安全隐患数据分析

安全隐患排查治理是当前我国电化学储能电站建设运行监督管理中的重要手段,切实做好安全隐患排查治理工作有助于及时发现和消除电化学储能电站建设运行中的安全事故隐患。基于某省电化学储能电站安全隐患辨识与排查数据,采用熵权法开展了多维度、全方位、深层次的安全隐患数据分析,系统探究了各类安全隐患在空间特性(S)、运行工况(O)、类型占比(T)、危害程度(D)和治理难度(G)5个维度的危险特性和分布特征。结果表明:基于熵权法的电化学储能电站安全隐患数据分析,改善了当前安全隐患数据处理分析方式单一、信息提取不充分、结果利用率不足等问题,对精准定位安全管理的薄弱环节、助力构建安全隐患分级闭环管控机制、推动重大安全隐患精准治理、创新创建重大安全隐患数据库、提升电化学储能电站安全隐患排查治理能力具有重要的作用。

光伏电站监测系统中5G通信数据传输技术研究

数据传输是光伏电站监测系统的核心技术,但现行技术应用效果不佳,导致监测系统的数据吞吐量较低。对此,文章提出了一种新的5G通信数据传输技术。结合光伏电站监测系统通信需求,建立5G通信网络模型后,确定传输协议覆盖范围,再通过数据处理变换对光伏电站监测数据进行传输。根据实验结果可知,应用新技术后,光伏电站监测系统的数据吞吐量得到了显著的提升。

抽水蓄能电站水下数据中心设计探讨

水下数据中心是一种将数据中心设备放置在水下的新兴技术,与传统的数据中心相比,它具有占用空间小、节约能源、降低成本、增强安全性和提高可靠性等优势。水下数据中心可以利用海水进行冷却,降低能源消耗,并通过减少物理接触和提高隐蔽性来增强数据中心的安全性。而抽水蓄能电站具备完善的水下地形、可靠的电源供应等特点。本文根据抽水蓄能电站特点,结合目前水下数据中心产品的技术要求,探寻在抽水蓄能电站建设水下数据中心的可行性。

千万千瓦级流域水电站可靠性管理实时数据化智能化应用探索

文章对大渡河流域电站基于设备状况实时数据的可靠性管理工作进行介绍,从系统架构、数据路径等方面进行了全面介绍,并对过程中需注意的要素进行阐述,希望对今后其他发电企业相关的可靠性管理和信息系统建设提供一定的参考。

基于物联网的分布式光伏电站运维管理系统设计与优化

文章旨在探讨基于物联网技术的分布式光伏电站运维管理系统的设计与优化。首先,分析物联网技术在光伏电站中的应用,提出运维管理系统架构设计和数据采集、传输与处理技术。其次,重点讨论系统优化的策略与方法、故障诊断与预测技术以及运维效率与成本优化的关键方法。最后,展望该系统实施策略、未来发展趋势以及新技术在光伏电站运维管理中的应用前景。文章旨在为光伏电站运维管理系统的发展提供指导,并为未来相关领域的研究提供重要参考。