基于融合SIFT算法的光伏电站安监图像精准识别技术研究

随着我国“双碳”工作的不断推进,光伏电站的规模逐渐扩大。为解决光伏电站图像安防技术中存在的拍摄角度、光线影响大,识别准确率低的问题,提出了一种基于SIFT的光伏电站图像安防技术。通过SIFT算法提取光伏电站图像特征点,解决了光线、角度带来的识别误差问题;通过卷积神经网络方法准确的识别了光伏电站车辆、人员、动物、积雪等安防问题。该方法在某光伏电站进行应用,其光伏电站图像安防识别准确率平均为99.7%。所提方法能有效提高光伏电站图像安防识别准确率。

四川高海拔山地光伏电站建设总结

高海拔山地光伏电站,海拔高,空气较稀薄,年平均气温低,昼夜温差大,其建设场地地表起伏不平,施工难度大,对运输、施工、设备选择等都有着专门的要求。以国家电投四川公司在甘孜、阿坝地区建设的光伏电站为例,对高海拔地区光伏电站建设做了总结。

试析电力企业基建财务管理的问题与对策

电力行业是一项基础服务型行业,能够为国民生活的稳定、国民经济的发展起到促进作用,因此,不断发展电力企业的发展能力,既是现代经济市场的需要,也是国民生活要求的需要.通过电力企业的基建财务管理的完善,能够不断促进电力企业的活力的焕发。鉴于此,本文以电力企业基建财务管理的问题作为出发点,提出了完善会计核算、加强对资金的管理、财务管理渗透在全过程等措施,旨在不断为电力企业基建财务管理质量献力。

某水电厂水轮机调速器紧急停机装置迭代升级研究

水轮机调速器紧急停机装置既要满足二十五项反措中“失电动作”的要求,又要避免装置电磁阀线圈长期带电易烧损带来的机组非计划停运隐患。介绍了某大型水电厂水轮机调速器紧急停机装置从双电磁铁两位电磁阀、单电磁铁弹簧复位二位电磁阀到基于双电磁阀搭配联动阀的三代技术改进历程,阐述其工作原理,对比其各自优劣。证实基于双电磁阀搭配联动阀的水轮机调速器紧急停机装置是实用可靠的调速系统急停控制优化方案,在水电厂极具推广价值。

光伏组件发电故障诊断方法研究

实现光伏组件快速准确的故障诊断是保证光伏发电系统安全高效运行的重要前提。在分析光伏发电系统主要故障产生原因及其对光伏组件运行参数影响的基础上,对比分析目前国内外光伏电站常用的故障诊断方法及其特点。根据光伏电站结构及运行数据特点,采用主元成分分析法建立针对光伏电站组件的故障诊断模型,并通过某光伏电站实际运行数据进行验证。同一光伏场站各光伏组件的运行数据具有较强的时空相关性,诊断模型选取逆变器两侧功率、电压和电流等具有强关联性的参数进行建模。结果表明,主元成分分析法能快速有效地识别运行异常的光伏组件。

视频分析技术应用于光伏电站巡检的理论与实践

光伏发电是太阳能利用的主要形式,其发电过程无需燃料消耗也无污染物排放,同时实现了节约能源和保护环境的双重目标,而且光伏发电的应用形式比较灵活,电站建设周期短且管理维护方便,因此具有非常广阔的应用前景。此次设计的基于人工智能算法实现场站光伏电站室内外设备、环境智能巡检,同时实现光伏电站的安监与管理。本文介绍光伏电站智能巡检集成系统以及涉及的目标检测和深度学习算法,最后展示设计的光伏电站智能巡检集成系统的各项功能。

川西高原超高海拔光伏电站积尘分析

光伏组件在户外应用时,其发电性能容易受到环境中各种因素的影响,其中光伏面板上的积尘是一个严重的挑战。积尘对光伏组件输出特性影响的研究,除体现在光和电的管理方面外,积尘的材料组成,以及其和光伏面板之间的作用机理也非常重要,另外还需因地制宜,对不同典型气候及地理环境下的积尘做具体的分析。川西高原平均海拔超过4000 m,年日照为2000~2600 h,具有丰富的光伏应用资源,是四川省发展光伏产业的主战场。该地区干湿季节分明,立体气候明显,早晚温差大,雪霜冻多见,全年有7个月为旱季。该文以该地区的光伏电站为例,调研当地的地理环境、气候特点,实地采集光伏面板上的积尘并用专门的材料表征技术对积尘的成分、粒径、结构等一系列物理化学特征进行分析,并有针对性地分析光伏面板灰尘沉积的机理。该研究所得结果有力地支撑该地区光伏电站的除尘策略与清洁运维。

造价管理在新能源发电工程成本控制中的应用

伴随着新兴技术的不断发展和蓬勃发展,人们对新能源的发掘和利用也变得更加关注,所以,有很多的技术团队都在为新能源发电项目的研究和规划而努力。由于在现代社会中,发电项目的建设具有规模大、体系复杂、资金巨大等显著特征,所以,有关技术人员需要加强对成本控制方法的思考和研究。在追求科学性、合理性和计划性的前提下,还需要对发电工程的新能源的进一步推行进行详细的规划和总体预测。基于此,本文主要围绕造价管理在新能源发电工程成本控制中的应用展开分析,并提出了具体的控制措施,以供参考。

基于改进YOLOv5的输电线路走廊滑坡灾害识别

随着我国大规模输电线路网络的发展建设,部分输电线路不可避免地需要穿越地质复杂、易发生滑坡区域,滑坡灾害会严重威胁输电线路的安全稳定运行,针对上述问题,提出一种改进YOLOv5(YOLOv5-BC)深度学习滑坡灾害识别方法,引入BiFPN结构替换PANet提高多层特征融合能力,引入CIoU替换GIoU损失函数,使最终预测框更接近真实框,提升预测精度。实验结果表明,算法在滑坡数据集上较YOLOv5、Faster-RCNN算法准确率均具有显著优势,可以满足实际应用需求。

论光伏电站机器人巡检替代人工巡检的可行性

针对全面提升光伏电站运维管控业务数字化、信息化、智能化水平。设计了一套基于人工智能算法的软件集成平台,集成现场巡检、值班、安防等数据,综合智能巡检机器人、智能值班机器人、智能安防机器人功能,实现光伏电站的智能巡检、安监与管理。本项目将深度学习目标检测算法和语义分割算法应用到光伏电站设备智能巡检、环境、人员智能监测方面,建立满足光伏电站智能巡检需求场景的多目标检测模型,极大地降低了传统光伏电厂巡检巨大的人力物力开支,满足了光伏电厂实际应用中的非现场监管的需求,具有示范作用和推广价值。

光伏电站智能巡检集成系统建设研究

文章围绕光伏电站智能巡检集成系统的主要建设模式以及技术操作模式进行灵活分析,结合正斗光伏实证基地项目的主要操作形式以及建设过程为例,着重研究光伏电站智能巡检集成系统的技术应用方法。希望通过本文研究,可以帮助广大技术操作人员明确光伏电站智能巡检集成系统与相关技术的未来发展方向,正确应用不同类型的光伏电站智能巡检集成系统,推进我国能源产业的稳定发展,将诸多类型的光伏发电技术操作模式进行细致调整与融合,融入智能化控制技术以及数据分析技术,逐步形成较为独特的巡检功能集成化系统,着重凸显光伏电站智能巡检集成的应用价值与独特之处。

风力发电技术的工作原理及应用分析

风力作为一种新型的清洁能源,随着我国能源的减少,风力发电则发挥着减少能源消耗的作用并且还具有保护环境的效果。风力发电中需要应用到先进的技术来实现发展与进步。目前,能源、资源不断消耗的基础上以及生态环境日益恶化的情况下,要促进经济的可持续发展,就要重视清洁能源的开发与应用,同时也受到全球各国的高度关注。风力发电是一种新兴的、洁净的能源,在缓解能源紧张、实现可持续发展方面具有重要的作用。风力发电技术通过不断的完善与创新,成为了新型清洁能源中的重要组成,发展速度较快。我国的风力发电技术相比国外来说还处于落后阶段,特别是在风力发电整体设计和调速调频技术还不够完善和成熟,因此如何提高风力发电的效能,促进风力发电过程的优化就要合理应用风力发电技术,因此,必须加强对风电技术的研究,才能使风电在国内得到更好的发展。

风电项目融资特征及融资方式探析

风电项目是一项资金密集产业,前期投入较高,但是与煤炭、燃气等矿物资源相比,在能源清洁方面优势明显。本文首先明确了风电项目融资的特征,包括长期性、大规模性、可再生能源性和环境保护性等;其次,明确了在风电项目融资中存在资本金筹集难、融资规模大且成本高、融资结构和品种单一、缺乏前瞻性的融资系统解决方案等问题;最后,针对上述问题给出了科学的对策建议,总结了风电项目融资的方式和方法,以期推动风电项目融资的稳定健康发展。

改进CNN的风力机叶片故障诊断方法

针对图像分辨率低的风力机叶片图像会导致故障诊断过程中精度和速度降低等问题,提出了一种基于小波变换、深度可分离卷积和卷积块注意力机制模块的轻量级改进VGG-19模型;使用DB4小波和基于形态学的增强技术来提高风力机叶片图像的质量,然后将VGG-19中的传统卷积层替换为深度可分离卷积层,以减少网络参数的数量并提高训练效率,最后引入卷积注意力机制模块(Convolutional Block Attention Module, CBAM)来提高风力机叶片故障诊断的准确性;研究结果表明:所提模型的准确率为93.91%,与其他传统卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)模型LeNet、AlexNet、GoogleNet、ResNet-50和VGG-19相比分别提高了15.06%、8.57%、3.10%、-1.13%和7.13%;测试时间为每幅图像0.046秒,较传统CNN模型每幅图像分别减少了-0.004秒、-0.002秒、0.006秒、0.015秒和0.010秒的检测时间;该模型结构轻巧,相比于其他传统CNN具有更高的准确性和更快的检测速度。

剑科水电站安全管理数字化系统设计与研发

为解决水电工程传统安全管理手段的现存问题,剑科水电站基于BIM、数字化等先进技术,开展了安全管理数字化系统设计与研发,实现了安全文件及危险源管理、现场巡检管理、视频监控集成三大功能,全面助力提升了工程现场施工安全管理水平,其应用经验可为后续水电工程及新能源项目工程数字化安全管理应用提供良好的借鉴。

考虑预报误差的水电站水库汛期运行水位优化

汛期运行水位是水库调节防洪和兴利矛盾的焦点所在,为实现水电站水库汛期发电效益最大化,假定入库径流预报误差服从均匀分布,建立了龟都府水电站水库汛期调度发电量最大模型,并计算不同汛期运行水位下的发电效益和防洪风险。算例分析结果表明,在现有预报水平下,建议水库汛期运行水位可提高0.2 m,可多发电384.87万kW·h,且水库防洪调度风险率在可控范围内。成果可为入库径流不确定条件下的水电站水库开展洪水资源化利用工作提供参考。

平价上网形势下光伏电站设计优化探讨

随着国家一系列推进光伏发电平价上网的政策发布,光伏发电平价上网成为大势所趋。为了迎接平价上网时代的到来,必须对电站设计进行优化,以节约成本,提升发电量。通过对光伏电站设计的一些重要环节进行优化探讨,为提高电站收益率和适应平价上网提供了借鉴。

从风电行业看我国新能源产业的问题与前景

风电基地开发建设,大力支持风电行业是我国开展节能减排工作,促进新能源发展的有效手段。目前,我国投入了巨额的社会资金,用于支持风电行业的发展。然而,其发展过程中仍存在一些不足。相关风能技术尚不成熟,与火力发电相比,风能的转化效率低、经济成本高。论文探究了风电行业发展中存在的主要问题和未来的发展前景,希望为我国新能源的发展提供参考。

平价上网时代风电企业成本控制优化路径

两年前,国家发布《可再生能源发展“十三五”规划》,要求自2020年起,风力发电项目电价要与当地火电同台竞技。而国家能源局早在2018年5月就印发了“关于2018年度风电建设管理有关要求的通知(国能发新能[2018]47号)”,要求自2019年起我国新增的集中式风电项目都需竞价上网。其目的都是为取消财政补贴而实现风电平价上网做准备。可见,强化成本控制是风电企业应对评价上网的有效手段,为此,风电企业必须强化内部控制和技术升级来降本增效,文章就此探讨当今时代风电企业成本控制优化策略。

李家峡水电站3号机组转轮改造后机组稳定性研究

通过对李家峡3号机组转轮的电动机设备进行24项改造,对水轮机设备进行36项改造,成功地提升了3号机组的稳定性,帮助3号机组拥有了更加高效的工作效率。