智能发电 ,电力技术资料库 - 全国电力技术协作网 -

简介:随着新能源的快速发展，新能源区域集控中心的建设也越来越普避。然而，随之而来的是运维安全问题的不断出现。本文旨在探讨新能源区域集控中心运维安全问题及其解决方案。首先，本文分析了新能源区域集控中心运维安全问题的主要原因。其中，网络攻击、人为疏忽、设备故障等是导致运维安全问题的主要因素。其次，本文介绍了新能源区域集控中心运维安全问题的具体表现。例如，数据泄露、系统崩溃、设备损坏等都是运维安全问题的常见表现。接着，本文提出了解决新能源区域集控中心运维安全问题的方案。首先，加强网络安全防护，采用防火墙、入侵检测等技术，保障网络安全。其次，加强人员培训，提高员工的安全意识和技能水平，减少人为疏忽的发生。最后，加强设备维护，定期检查设备的运行状态，及时发现并解决设备故障，保障设备的正常运行。最后，本文总结了新能源区域集控中心运维安全问题及其解决方案。新能源区域集控中心的建设是新能源发展的重要组成部分，但运维安全问题也是不可忽视的。只有加强安全防护，提高员工安全意识，保障设备正常运行，才能确保新能源区域集控中心的安全稳定运行。

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新能源发电企业智慧运维管理的创新与实践

简介:2020年9月，习总书记提出关于“碳达峰”与“碳中和”目标后，新能源发电迎来了高速发展。在新能源项目快速发展的背景下，传统的生产运维管理已经不能满足新能源发展需要，建设以智慧运维管理为核心的新能源生产运维管控，实现了贵州清能公司生产运行监视、控制、巡视、检查、分析等智能化、智慧化、集约化，从而推动了新能源发电企业平价时代高质量发展。

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无人机在新能源场站智能巡检中的关键技术与实现方法研究

简介:随着全球能源转型和新能源发展的推进，新能源场站建设和运维管理逐渐引起广泛关注。传统的人工巡检方法在时间、成本和安全性方面存在诸多局限，因此，更符合现代社会需求的新巡检方法迫切需要研究与探究。近年来，无人机作为一种先进的航空技术，凭借其便利、高效和灵活的特点，在新能源场站智能巡检中具有广阔的应用前景。本论文旨在研究无人机在新能源场站智能巡检中的关键技术与实现方法，为新能源设施巡检带来创新性方案。首先，本文对无人机技术和新能源场站的背景及发展现状进行综述，揭示了传统巡检方法存在的问题和实际需求。接着分析了无人机在新能源场站智能巡检中的关键技术，主要包括无人机平台技术、传感器技术、数据传输与存储技术、自主导航技术、图像处理与目标识别技术、人工智能巡检决策和智能电力关键设备异常诊断技术等方面。文章详细阐述了这些技术的研究现状，挑战及研究方向。结合关键技术，本文提出了一套完整的无人机智能遂检实现方法，涉及无人机任务规划、飞行控制、实时监控、异常检测与诊断、数据分析与报告输出等环节。通过组织优化巡检路径、降低区域遮挡程度、实现辨识率和检测精度的提升，有效降低巡检周期、成本，提高人工智能与设备协同工作程度，使巡检方案更具可靠性和实施性。为验证所提实现方法的可行性与有效性，本文选择某典型新能源场站进行实际应用和测试。通过对比实验及数据分析，证明了无人机智能巡检方案相较于传统巡检方法在巡检效率、准确性和安全性方面具有明显优势。同时，论文总结了现有实现方法中的不足和需要改进之处，为后续研究提供了借鉴与思考。通过本论文的研究，得出了无人机在新能源场站智能巡检过程中关键技术及其实现方法的可行技术路线。此研究为新能源场站的巡检工作提供了新思路和技术手段，有助于实现新能源场站高效、安全、可持续的运维管理。同时，对新能源产业的绿色发展、降低运行维护成本以及提高智能化水平具有重要的价值和意义。综上所述，本论文对无人机在新能源场站智能巡检中的关键技术与实现方法进行了深入研究和探讨，旨在为新能源设施的巡检和运维工作提供创新型解决方案。无人机技术作为未来发展的重要方向，在新能源场站的智能巡检中具有广阔的应用前景，有望进一步推动新能源产业发展。

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热力电站换热系统管壁损伤智能检测新技术

简介:热力电站换热系统防磨防爆检查是保证机组安全、稳定、经济运行的重要基础工作，为克服和预防工作中会出现的问题，通过智能图像采集设备的研选、图像自动化采集技术的研究、缺陷图像识别与定位技术的研究以及企业交互界面开发与设计，提出热力电站换热系统管壁损伤智能检测新技术。该技术符合工程现场环境条件，满足炉膛现场检测实际需求，解决电厂防磨防爆停备或临检时间紧、效率低、成本高、任务重等问题，全面传统代替防磨防爆人员开展检查工作。该技术既能解决一系列锅炉四管引发的风险问题，也为其它宏观智能检查技术问题提供了选择方式。

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燃机发电企业基于数字化技术应用的综合诊断维护管理

简介:随着燃机发电企业规模和复杂度的增加，确保设备的高效运行和维护至关重要。该成果旨在通过数字化技术的应用，实现对燃机发电企业的综合诊断和维护管理的全面优化。该项目依托大数据、先进控制、移动互联、人工智能等新一代信息技术，通过建立基本控制、智能控制和智能运行等层级之间的闭环联系，纵向打通大唐南京热电有限责任公司直接控制与运行监督控制的界限，实现数据共享、算力共享、服务共享，为智能应用模块提供一致性数据、弹性充足算力及标准化算法服务，通过由以人为核心的传统运营向以算法为核心的智能运营转变，实现大唐南京热电机组清洁、高效、安全、灵活运行。该项目的实施，有效降低运行人员的整体操作量70以上，主机及主要辅机0漏报，误报率≤10,降低机组降负荷运行或非停的情况1次/年/每台机组；节省费用60万元/年/每台机组电量损失、考核损失、启停机燃料损失、设备故障维护费用等,实现处理风险的模式从传统的被动反应到主动规避，减少事故发生及设备故障维修费用。

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全国首台超超临界二次再热机组状态检修实践及研究

简介:说明了现阶段发电企业针对设备检修推行开展状态检修工作的必要性，简要介绍了全国首台660MW超超临界二次再热机组—华能安源电厂的状态检修实施情况，利用在线监测系统和离线检测仪器对设备进行状态监测、评估和预测，来进一步精准、科学的制定检修计划，实现设备的精益管理和生产的降本增效。并指出现阶段华能安源电厂状态检修工作的不足之处及未来发展，为国内同类机组或相关设备实施状态检修提供参考借鉴。

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氢动力无人机在风电场进行智能巡检的应用

简介:截止2022年12月，华能吉林新能源分公司风电总装机容量为213.32万千瓦，占吉林省风电总装机容量的18.67。现有9座风电场，10座升压站，113条35kV集电线路总长度约900公里,1043台风电机组及配套箱变。升压站高压电气设备及集电线路众多，利用长续航氢动力多旋翼无人机对风电场重要涉网电气设备进行智能巡检，可提高使用人力遐检时的效率、降低安全隐患，能保障巡检时的精准可靠性，且氢能属于清洁能源可实现零碳排放。

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浅谈爬壁机器人在水冷壁防磨防爆检查中的应用

简介:目前对于短时停炉条件下的炉膛内部状态无有效检测手段，常规水冷壁检测需要搭设脚手架，耗费大量人工成本。电力行业是技术密集、海量数据信息以及危险性极高的行业，从目前技术发展方向看，生产手段必然要经历机械化、自动化、智能化、信息化的变革。使用机械、自动化技术代替人力成为巡检管理的必然趋势。本技术通过应用磁力爬行机器人，搭载高清图像采集装置和腐蚀测厚系统，实现炉膛内水冷壁信息的快速采集，可以极大提升四管防磨防爆检查效率，降低成本，提升安全保障。

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浅谈解决发电厂有功功率跳变问题的新方法

简介:本文就火电厂有功功率跳变问题的成因进行了分析，提出从解决有功功率通道干扰的问题方面寻找解决的问题方法，主要对寻找解决问题的创新方法和过程进行了介绍。

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浅谈光伏电站智慧运维技术

简介:随着“双碳”国家战略目标的提出，我国正加快构建以新能源为主体的新型电力系统，光伏发电迎来加速发展期，伴随着大量光伏电站的建成投产，如何做好光伏电站运维工作是光伏发电企业面临的一项重要课题，光伏电站运维工作是电站安全经济运行的基础，智慧化运维模式是光伏电站运维工作未来的发展方向。

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浅谈风电场智能运维管理

简介:中国风能储量很大、分布面广。在国家政策的大力扶持下，中国的风电每年的新装机容量大幅度持续上升。近年来，由于“限电政策”导致发电效率降低，增收节支成为风电经营的首要任务。风电运维成本作为风电经营成本的重要组成部分，智能运维顺势而生，并且已经成为当下风电运维发展的主流，也成为提高风电技术经济水平的必经之路。本文阐述了风电场能运维管理的技术和思路，为后续提升风电效益提供创新思路。

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浅谈发电厂室外端子箱智能除湿升温优化改造

简介:本文介绍了某电厂室外端子箱凝露问题，对室外端子箱凝露原因及采取的处理方法进行了详细说明，对发电厂及变电站解决室外端子箱凝露现象有一定的借鉴作用。

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利用物联网和机器学习模型主动维护小型风力涡轮机

简介:风是最重要的自然资源之一，我们可以通过风力涡轮机发电。目前，风力涡轮机可能小或大，但产生的输出功率用于各种用途。涡轮可能有磨损的可能性，可能导致物理损伤。目前还没有合适的机制可用于通过无线模式从远程位置监测涡轮机。实时远程监测和智能状态监测技术的实施减少了停机时间，并将提高涡轮机的寿命。本文提出了一种新型的智能主动维护系统，可以帮助诊断风力涡轮机的主要故障，以及预测分析工具，可以预测小型风力涡轮机的发电状态。基于传感器的物联网系统SBIS将有助于监测风力涡轮机的重要参数，这些参数决定其工作条件，如风速、振动、温度和输出功率。一种结合的方法，机器学习技术的SBIS已被用于小型风力涡轮机的主动维护。系统的诊断部分接受传感器的输入，并使用云平台进行预测分析。应用了线性回归(LR)、支持向量机(SVM)、优化的人工神经网络(OANN)和XGBoost (XGB)等机器学习算法，并将其结果总结用于预测。比较了两种算法对遥感数据的精度，发现OANN算法在小型风力发电机组主动维护和功率预测方面表现更好。风是最重要的自然资源之一，我们可以通过风力涡轮机发电.目前，风力涡轮机可能小或大，但产生的输出功率用于各种用途.涡轮可能有磨损的可能性，可能导致物理损伤.目前还没有合适的机制可用于通过无线模式从远程位置监测涡轮机.实时远程监测和智能状态监测技术的实施减少了停机时间，并将提高涡轮机的寿命，本文提出了一种新型的智能主动维护系统，可以帮助诊断风力涡轮机的主要故障，以及预测分析工具，可以预测小型风力涡轮机的发电状态，基于传感器的物联网系统(SBIs)将有助于监测风力涡轮机的重要参数，这些参数决定其工作条件，如风速、振动、温度和输出功率.一种结合的方法，机器学习技术的SBis已被用于小型风力涡轮机的主动维护，系统的诊断部分接受传感器的输入，并使用云平台进行预测分析.应用了线性回归(LR)、支持向量机(SVM)、优化的人工神经网络(OANN)和XG Boost(XGB)等机器学习算法，并将其结果总结用于预测。比较了两种算法对遥感数据的精度，发现Oann算法在小型风力发电机组主动维护和功率预测方面表现更好。

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集中监控系统在智慧电厂中应用

简介:本文重点阐述新能源电厂区城集控管理中心集中监控系统中应用的关键技术，包含数据可视化平台、运行状态实时监测、人机接口、电力行政指挥系统、远程KVM系统、远程控制等功能。

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基于严重度算法的智能监盘系统研究

简介:水电站智能监盘，是水电站日常生产过程中重要研究课题之一。该系统作为水力发电生产过程中一个智能化运行的功能需求，是未来水电厂智能化终极目标“无人驾驶”的一个基本配置。随着大数据分析和人工智能在工业领域的应用飞速发展，大数据分析与发电行业知识经验的融合将成为今后的发展趋势。基于设备健康度评估的智能监盘系统，利用水电站多年以来积累的庞大数据库，记载了机组运行过程中的所有信息，充分结合人的经验和计算机的计算能力优势，提取设备特征信息，实时掌握设备运行状态。根据设定的监视策略实现自动监视、运行趋势的自动分析及异常趋势的自动报警。为运行人员提供更准确、更可靠的数据信息，甄选电站最重要、最关心的监控信息。对所有被控设备进行监视、采集、计算，实现独立于人工干预之外的主动智能监视，使得故障诊断范围广、精度高、反应迅速，将可能出现的设备异常问题扼杀在萌芽状态。

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基于无人机和巡检机器人的新能源电站智能巡检探讨与展望

简介:新能源电站智能化的步伐随着科技的发展不断加快，其中无人机和巡检机器人就是新能源电站智能化的主要体现。无人机和巡检机器人的出现替代了人工巡检，为工作人员提供人身安全保障，降低其劳动强度。本文结合无人机在发电厂区和巡检机器人在新能源电站中优势互补的工程应用进行了研究，介绍了无人机和智能巡检机器人在新能源电站中红外测温的应用。

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基于无人机的高原光伏发电站智能巡检

简介:近年来，随着光伏发电产业规模迅速扩张，高原光伏电站的日常运维压力日益增加。针对高原光伏电站运维效率低、质量差、安全问题突出等问题，文章对基于无人机的高原光伏电站智能巡检技术进行研究，并总结其意义。

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基于数据感知的换热站设备健康状态检修系统

简介:该系统采用多传感器信息融合技术，将板式换热器堵塞、电机轴承磨损、管道爆裂等问题纳入实时状态监管体系，建立温度、振动故障诊断专家分析、温度场分析模型，结合压力流量等实时数据，形成综合设备故障预警系统，实时判断设备异常情况，采集处理分析故障信息，为现场巡点检提供重点检查依据。通过设备状态数据的收集，结合边缘计算智能分析，对设备当前的运行健康状态进行有效评估，并及时提供预警信息，提前发出设备故障预警等级，为检修人员快速检查，提高设备可靠性提供保障，为状态检修英定数据基础。

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