一种基于数字孪生的管控平台

针对我国光伏发电项目迅速扩容面临的可靠性问题,提出一种基于数字孪生的发电功率预测软件,解决缺少简单易用、精度好的预测方法的问题。研发数字孪生管控平台,将孪生模型与气象数字模型结合构建数字孪生体,包括数据采集、模拟仿真、算法预测、分析优化等功能模块,实现信息可视化管理。创新发电功率预测方法,提升系统稳定性,提高施工效率与质量水平。经天津市重点工程,武清区150MW和西青区120MW智能光伏项目实际应用,预测准确,具有很高实用性和推广价值。

基于机器视觉的新能源信息管理系统

针对我国加快建设高比例可再生能源过程中,风光发电的间歇性、波动性给现有电力系统安全稳定带来的挑战,提出了基于机器视觉的可靠性解决方法。对建设过程中的图像数据处理分析,提取规律特征并识别分类,进行时空混合建模并对未来发电量计算分析,根据预测结果及时调整施工方案,实施技术整改,以提高在建工程质量水平及发电效率。相比传统方法,基于机器视觉的新能源预测管理软件具有更高的准确性和实时性,已在天津、宁夏、甘肃重点大型集中式光伏电站建设中实际应用,为新能源及电力建设行业的可持续发展注入了新的活力。

一种基于元宇宙的应急管理平台

针对大型光伏发电工程研发了一种基于元宇宙技术的应急管理信息系统软件,利用虚拟仿真、实时交互和计算分析实现对故障风险的全方位监控与预测。研究了在光伏建设过程中建立包括物联网及算法系统、扩展现实系统及信息管理系统的元宇宙平台,将二三维虚拟地图及设备信息叠加到现实场景中进行虚拟演练,通过机器学习算法预测故障风险并发送报警信息,应急管理平台根据收到的故障风险类别及报警信息等级,采取相应措施或启动应急预案,进行智能应急指挥调度。通过天津市西青区120MW光伏工程实际验证,实现了故障风险准确预测及高效应急管理。