随着“双碳”目标的提出,可再生能源的发展和利用进入了高质量跃升发展的新阶段。风能作为一种清洁且丰富的能源形式,具有分布广泛、无污染、可再生等优势,逐渐受到广泛关注。然而随着信息化与工业化深度融合,风电场SCADA(Supervisory C...随着“双碳”目标的提出,可再生能源的发展和利用进入了高质量跃升发展的新阶段。风能作为一种清洁且丰富的能源形式,具有分布广泛、无污染、可再生等优势,逐渐受到广泛关注。然而随着信息化与工业化深度融合,风电场SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition,数据采集与监视控制系统)系统的信息化程度不断提高,网络安全问题日益突出。为了应对这些问题,机器学习以其强大的数据处理和模式识别能力,成为一种有效的入侵检测方法,可有效检测异常行为,预防潜在网络安全威胁。其中支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)以及单类支持向量机(OCSVM)等模型可应用于风电场SCADA系统入侵检测,提高风电场SCADA系统的网络安全性,保障系统稳定运行。本文首先概述了机器学习算法,随后探讨了风电场SCADA系统面临的网络安全风险,并介绍了机器学习在入侵检测方面的应用价值及适用场景,以期为机器学习在风电场SCADA系统入侵检测的应用研究方向提供参考借鉴。展开更多
风电场后评估作为优化风电场运行状态、降低运维成本的关键技术手段,其方法已成为业界探讨的焦点。本文综合介绍了目前国外基于SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)数据系统的风电场后评估方法,包括宏观的主元分析法,关键...风电场后评估作为优化风电场运行状态、降低运维成本的关键技术手段,其方法已成为业界探讨的焦点。本文综合介绍了目前国外基于SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)数据系统的风电场后评估方法,包括宏观的主元分析法,关键绩效指标法以及微观的结构力学方法。分析了三种风电场后评估方法的局限性,展望了风电场后评估技术及方法的发展方向,提出了通过建立风机非标准工作状态下的样本数据库,并以该数据库为基础生成风机工作状态图谱来诊断风机工作状态的方法。展开更多
文摘随着“双碳”目标的提出,可再生能源的发展和利用进入了高质量跃升发展的新阶段。风能作为一种清洁且丰富的能源形式,具有分布广泛、无污染、可再生等优势,逐渐受到广泛关注。然而随着信息化与工业化深度融合,风电场SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition,数据采集与监视控制系统)系统的信息化程度不断提高,网络安全问题日益突出。为了应对这些问题,机器学习以其强大的数据处理和模式识别能力,成为一种有效的入侵检测方法,可有效检测异常行为,预防潜在网络安全威胁。其中支持向量机(SVM)、卷积神经网络(CNN)、循环神经网络(RNN)以及单类支持向量机(OCSVM)等模型可应用于风电场SCADA系统入侵检测,提高风电场SCADA系统的网络安全性,保障系统稳定运行。本文首先概述了机器学习算法,随后探讨了风电场SCADA系统面临的网络安全风险,并介绍了机器学习在入侵检测方面的应用价值及适用场景,以期为机器学习在风电场SCADA系统入侵检测的应用研究方向提供参考借鉴。
文摘风电场后评估作为优化风电场运行状态、降低运维成本的关键技术手段,其方法已成为业界探讨的焦点。本文综合介绍了目前国外基于SCADA(Supervisory Control And Data Acquisition)数据系统的风电场后评估方法,包括宏观的主元分析法,关键绩效指标法以及微观的结构力学方法。分析了三种风电场后评估方法的局限性,展望了风电场后评估技术及方法的发展方向,提出了通过建立风机非标准工作状态下的样本数据库,并以该数据库为基础生成风机工作状态图谱来诊断风机工作状态的方法。
