可远程在线核容放电的变电站智能直流系统
本项目通过对直流电源系统框架、蓄电池全状态多变量监测方法及在线核容放电方法进行研究分析,首次提出新型直流电源系统中两段直流母线互为备用策略、蓄电池远程在线核容放电的控制策略和关键技术,形成一套远程在线核容放电的变电站智能直流系统,由蓄电池全状态智能监测、在线核容成套设备、DC-DC直流智能母联和智能高频开关充电模块及站用电源监控系统组成,可实现功能:1以DC-DC智能母联搭建出两段直流系统的在线热备用框架,当发生直流母线失压或欠压时,能自动保持直流母线的连续供电特性,保证直流系统供电可靠性;2.不脱离直流系统下蓄电池远程在线核容放电(所放电的电能回馈电网)和蓄电池全状态多变量数据的远程实时监测、维护,替代原有静态、离线、人工的蓄电池运维模式,及时发现蓄电池隐患,提高运维效率;3.实现直流充电机对交流输入低电压和缺相的适应性的措施,进一步保证电网故障初期直流系统的运行稳定性;4.搭建一套完整的蓄电池远程后台维护系统,可管理500个变电站的蓄电池系统,可实现站用电源系统的实时监测、蓄电池自动在线养护、历史数据保存及分析、蓄电池性能综合评估、蓄电池劣化的提前预警等,提高蓄电池维护效率、节约人工成本。
基于神经网络的高寒地区CF4和SF6/CF4检测
高寒地区须携带多台仪器以满足3种不同量级SF6气体中CF4气体浓度的检测需求,现场运维效率低且仪器购置成本高。为此,首先设计了一种基于热释电检测技术的SF6气体中CF4气体浓度检测仪器,可自动选择不同的放大电阻以实现多量程切换。然后提出了BP和PSO-BP 2种神经网络温度-压力协同补偿模型,并通过搭建高效模拟实验平台为模型预测提供数据支撑,预测结果表明,PSO-BP神经网络优于BP神经网络。最后将PSO-BP神经网络温度-压力协同补偿模型内置于多量程检测仪器CF4气体浓度检测仪器。模拟实验结果表明,该检测仪器在不同温度和压力下,小量程和大量程检测误差和重复性分别不超过±2%和1.6%,混合比量程下误差和重复性分别不超过±0.5%和0.2%,对高寒地区电网运维检修具有重要作用。
基于人工智能融合物联网多维感知的
变电站、配电室等电力站所作为设备密集区域,需要运维人员定期进行巡检以确保设备的正常可靠运行。变电站内设备种类繁多,需要巡检的点位众多,运维人员巡检工作量较大;配电室常处于生活社区、工业园区等内部,数量众多且位置分散,很难实现定期的逐个巡检。针对上述背景,智洋创新提出基于人工智能融合物联网多维感知的站所智能巡检系统(以下简称系统)。以变电站、配电室等电力站所为场景,综合物联感知、信息通信、数据融合及人工智能等技术,逐步实现数据管理全景化、运行状态可视化、异常分析智慧化和运维巡检高效化,从而可以及时发现现场隐患,保障电力站所安全运行,并能减轻运维工作量,提高运维效率。
水利工程一体化管控的研究与应用
近年来,国内建设的大中型水利工程主要包括大型泵站、水库工程、引供水工程、区域性水资源调配工程、灌区工程等,这些工程的运行管理需要对工程现场水雨情、工情、灾情、水质、图像视频等数据进行采集、实现设备的远程控制和调节、监视工程运行,完成运行调度。以往此类水利工程综合自动化系统基本采用多个功能单一的自动化子系统构成,这种模式造成用户的日常工作被分解到多个系统中执行,出现操作复杂、管理不便、重复投资、运维效率低下等突出问题,且难以实现多个工程的集中联合管控,已不能很好的适应水利现代化发展的需求,追切需要一种新型的、能融合多专业的、可集中部署分级应用的、具有统一软、硬件平台的综合管控系统。 1.创新点1)构建统一现地通信服务、数据中心、基础应用服务三层结构的新型水利工程综合管控平台架构,实现一体化管控的运行管理模式。2)研究微功耗+可编程一体化测控技术,研制基于该技术的一体化测控现地装置,实现闸、泵、阀自动化控制、水情监测、工情监测的现地一体化测控。3)建立以全景监控、调度指挥、工程管理、信息服务为主体的水利工程一体化管控应用体系,实现了水利工程统一管控的目标。4)研究基于自动化闸门控制的全线联台水量调度,实现全线闭环自动化水量调度。结合调度流程信息化,实现智能化调水与调度运行管理于一体的新型水量调度应用模式5)采用一套现地测控终端实现取水控制与刷卡计费,为供水末端取水管理的难题提出新的解决方法。 2.专利申请情况1)共申请专利9项,其中3项已授权,6项正在受理;2)共申请软件著作权3项,其中2个已授权,1个正在受理;3)共发表相关论文17篇。
5G+全域应用助力华能水电智慧转型
随着新能源产业的发展,能源电力行业逐步从大机组、大电网向电网管理智能化转型。当前,糯扎渡水电站在管理运营过程中存在以下痛点:一是电厂边界防护困难。糯扎渡占地358万平方米,大坝高261.5米,海拔落差大,涉及空域、水域、地域的安全防护,有线覆盖困难;二是设备监测维护难。电厂涉及上千个仪表设备,读表测量工作量大、实时性差,且目前对设备的运行状态监管没有形成数据模型,无法精准、高效的检测设备运行状态;三是水下和地下巡检难。地下主厂房环境复杂,重点巡检区域繁多,且厂内设备数量大、维护效率低,缺乏数据沉淀、管理和应用。为解决上述难点,糯扎渡水电厂联合移动、中兴等企业利用5G、大数据、AI等技术提高电厂生产运维效率以及能源利用率,减少能源损耗,促进节能减排,助力实现无人化生产、智慧化管理的转型目标。