简介:摘要:随着我国现代化技术水平的不断提升,使信息化技术广泛地应用在各领域中,可满足各领域的发展需求,充分发挥出信息化技术的重要作用与价值。而在 风力发电 系统中,可对先进技术引进与应用,并取得良好的效果。风力发电 是 我国对 可再生能源 的 开发 与 利用 ,所采用的技术是 最成熟、最具开发规模 的 , 在 电力大数据 中,最主要的核心内容就是风电运行数据,通过对 风电 运行数据的分析,可掌握各地区风力发电能源的实际情况。为确保风电运行信息数据的科学性与合理性,还需对风电机组的异常信息数据分析,采用智能化的识别方法,为 风 力发 电 可再生能源的开发与利用提供重要依据。
简介:摘要:风机是由原动机械能转换为输出气体给予气体能量的机械设备。它是火力发电厂中最重要的组成机械设备。主要有送风机、一次风机、引风机、密封风机等。消耗的电能大约占用发电厂发电总量的1.5%~3.0%,而在火电厂的实际运转当中,由于运行条件当中引风机的最为恶劣,故而引风机的故障率较高;转速较高的一次风机,也经常会出现故障问题,严重情况下会使机组非正常停运或者减负荷运行。所以,第一时间快速高效的找出风机运行中发生故障的原因,采取有效的处理方式来消除故障隐患是保障发电厂连续运行的基础。风机在运行中存在轴承温度过高、轴承震动、叶片磨损、叶片裂纹以及动叶卡涩等各种原因。在此围绕这些火力发电厂运行当中出现的故障与处理方法进行分析。
简介:摘要本文针对国内现有的计量自动化系统存在很多非真实的无效数据,会直接导致结算错误,严重影响着计量的真实性,有效性等问题,设计一套电能量异常数据动态识别系统,依托于计量自动化系统,打通电能量数据采集的各个环节,通过对设备档案的归集、建档,并对电能量数据的采集和归集,建立客户计量装置异常数据动态监测模型,进行准实时性质的电能量数据分析,实现对客户电能量数据的在线分析和监测、异常判断等。通过对异常数据的收集和判断,实现对异常无效数据进行顾虑筛选。同时,可以根据异常情况派发异常工单,现场接单实时处理,实现真正的计量自动化系统客户异常数据动态检测和故障闭环处理系统,提高现场运维效率,提升用电管理水平。
简介:针对变电一次设备状态监测中普遍存在的异常数据问题,提出了一种基于点排序识别聚类结构(OrderingPointstoIdentifytheClusteringStructure,OPTICS)的状态监测异常数据过滤算法。通过对一次设备状态监测的历史数据进行异常数据特征分析,建立了基于密度聚类的异常数据过滤机制。并以某110kV变电站一次设备变压器油色谱以及GISSF6密度微水实验为例,对该算法的异常数据检测效果进行了验证。该算法与传统异常数据过滤算法的对比试验结果表明,该算法能够准确地识别异常数据的特征,有效过滤状态监测中的异常数据,显著降低噪声干扰,从而提高数据的可靠性。
简介:【摘要】随着智能电表和用电信息采集系统推广应用,“台区同期线损”理念为大众熟知。 台区同期线损依托采集全覆盖和营配调全贯通,以供、用电量同步采集和在线监测为核心,以台区线损达标治理和精准降损为重点,突出线损管控的实时性,真正实现了线损管理的集约化、信息化和精益化,是线损管理模式的全面升级。 然而,在同期线损愈发精益的管控模式下,对于运检、营销等业务系统数据档案的完整性、准确性、一致性要求更高,一定程度上数据质量的优劣直接决定了同期线损的管控水平。 因此,异常数据治理是同期线损管理过程中一项举足轻重的重要工作。