基于时效因子和动态贝叶斯网络的配电室电力应急演练研究

针对由于灾害性事故频发,配电室应急工作面临严峻挑战的现状,文中对配电室电力灾害事故情景推演技术进行研究。在分析配电室电力灾害的突发性、多变性和演变路径的不明确性、复杂性基础上采用“情景-应对”分析法分析配电室电力事故的构成要素以及其作用关系,将处置措施约束时间引入情景构成要素,基于动态贝叶斯网络构建配电室电力灾害情景推演模型。基于时效性原则进行演练效果评价,通过某矿业公司一起6 kV配电室火灾事故进行实例分析,分析结果表明,推演结果与实际灾害发展情形相吻合,表明了配电室电力灾害事故情景推演模型的可行性。

综合体设计与业态管理模式的匹配性思考

针对综合体建筑内各业态不同设计标准及功能需求的实际情况,总结及梳理实际综合体建筑工程在设计及实施过程中的经验做法。提出在负荷等级确定、供电系统、机房规划、配电系统等方面需重点关注的一些问题及其解决方法。

基于数字孪生的配电房监测方法

针对配电房传感器映射关系建立复杂、监测难度大的问题,研究一种新的数字孪生配电房监测方法,该方法映射关系和监测准确度更优。该方法是物理实体向虚拟空间映射的启发构造出来的,在配电房传感器数据提取的基础上,通过数字孪生技术实现配电房物理实体向虚拟模型的架构匹配、数字转换、运行仿真和实时监测,就可得到新的配电房监测方法。该方法已成功应用于配电房的状态监测中,在中国某城市的实例验证了该方法对配电房监测的有效性。

配电房温度的模型预测优化控制方法

针对因配电房透气性差、环境封闭而导致配电房温度过高,影响配电设备正常运行的问题,提出了基于模型预测控制的配电房温度优化策略。首先,根据灰箱技术建立了基于热电相似理论的配电房温度预测模型,然后,以给定的温度参考值为基准,采用多步动态滚动优化方法,基于上述预测模型和温度测量值,通过使系统的优化性能指标在满足约束的条件下达到最优,求解出未来控制时域内受控体—空调的最优动作序列,但只下发第一个动作值,并引入反馈校正环节对当前模型预测输出值进行修正,构成闭环控制。最后,通过算例分析,验证了基于模型预测的温度调控策略的有效性与灵活性,同时,结果表明通过模型预测控制对配电房温度进行优化能够在保证内部设备安全运行的前提下,达到节能的效果。

基于灰箱理论的配电房温度变化预测模型研究

配电房环境封闭、透风性差、温度较高,为解决因温度高而影响电力设备安全运行的问题,需要研究配电房温度变化的预测模型,以便进行温度调控。提出基于灰箱理论研究的配电房温度变化的预测模型,为实现配电房温度的自动化控制提供了模型基础。首先介绍了配电房的基本结构,然后根据传热学、动力学等物理知识及热电相似理论得到配电房的热电模型;接下来基于灰箱法利用相关数据的时间序列估计该模型中未知的物理参数,并通过其自相关矩阵验证模型的合理性;最后,将模型的一步和六步预测温度值和实际温度值进行对比分析,结果表明该模型能够较好地描述配电房的热动力学特性,与配电房的实际温度变化相一致。

应用可视化技术的配电房三维模型设计方法

针对目前配电房的建设效率低和改造困难等问题,结合可视化技术,提出了一种配电房的三维模型设计方法以及模型优化方法。配电房的三维模型设计方法采用的是3ds Max软件来完成。首先采用三维激光技术对实体进行扫描得到纹理照片以及原始点云数据,然后通过拓扑关系得到较为完整的模型,最后将纹理照片与模型进行贴图得到最终的模型。模型优化采用最小生成树模型,在其基础上提出了最优最小生成树的模型优化方法,最终实现了配电房三维模型设计。试验表明,能够满足配电房分析的需求。

智能配电房信息监测模型与融合业务研究

配电房是配电网络中的关键节点,智能配电房系统能够对多个地理位置分布广泛的配电房进行运维信息监测并监视配电房和配电网络运行状态。基于运维监测信息,智能配电房可以提供多种运维业务服务,为运维提供辅助并提升配电运维智能化水平。考虑智能配电房特性,提出智能配电房信息监测模型,分析系统结构、监测对象、信息类别和传输方式。对配电房融合业务进行研究,分析智能配电房各项基层业务并提出了融合业务的整体闭环特性。

简谈燃气锅炉房电气设计

在对燃气锅炉房进行电气设计时,从燃料的相关特性入手,划分锅炉房的爆炸危险区域和范围;同时依照现行规范,并结合实际工程,从供配电、照明、消防联动、防雷接地、设备选型和线路设计等方面进行阐述。

如何合理布局超高层建筑中的变配电室

通过对超高层建筑中变配电室设计实例的分析,简要阐述了不同功能的超高层建筑如何合理布局变配电室及选择柴油发电机。

基于Kmeans算法的配电房防汛预测模型研究

为了避免配电房受强降雨影响出现被淹情况,提出基于Kmeans算法的配电房防汛预测模型。构建预测指标体系,筛选预测指标,基于Kmeans算法获取指标数据,将预测日预测指标数据和积水深度数据作为样本数据,构建配电房水淹风险预测模型对样本数据进行训练,获取积水深度值预测结果,与风险划分标准对比得到被淹风险程度,实现配电房防汛预测。实验证明,应用设计方法进行预测的CH指数大于0.9,积水深度预测结果与实际结果之间的皮尔逊相关系数达到0.9以上,说明提出的预测模型准确度高。