工业互联网在配网生产管控中的研究及应用

来源 :新能源为主体的新型电力系统研讨会 | 被引量 : 0次 | 上传用户:kentxp
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  电网企业作为资产密集型和劳动密集型企业,在电网设备的安全、经济、稳定运行在电力企业管理中具有举足轻重地位,近年来,随着临沧主动服务和融入“一带一路”国家战略,以及孟中印缅经济走廊建设步伐日益加快,临沧地区经济发展迎来了良好的区位优势,带动了电力需求的快速增长,地区经济高速发展和人民生活对电网安全生产、可靠供电和优质服务等提出了更高的要求,与此同时,针对配电网的新建、扩容、升级、改造、抢修等生产作业逐年增多,成倍增加的配电网生产运维任务与持续减少的专业技术人员间的矛盾不断显现,已很难适应新时期供电企业安全生产和高质量发展的要求。针对配电网生产管控中面临的困难及挑战,研究并利用物联网、移动互联网、大数据等新一代智能技术,解决中低压侧配电网生产及运维面临的效益、质量和安全的瓶颈问题,为提升配电网运维及安全管理水平赋能,为配电网安全生产创新和转型升级提供新的动力。
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随着社会经济的快速发展,各行各业对电能的需求都在不断的提升,电力系统成为了人们正常生产生活中的必要保障。对此,为了保证电能的正常供应,电力企业就必须要保证电力系统运行的安全稳定性,避免出现各种故障而导致大范围停电。基于此,就电力系统安全稳定性的重要性以及影响因素进行分析,并提出一些解决措施,希望能为电力系统的安全稳定发展提供有价值的参考。
在内外部经营环境日新月异的情况下,企业要寻求自身发展,成本分析和预算分析必不可少。企业如何建立适应自身的成本分析和预算分析体系,是现代企业管理的一个难题。从大数据对企业成本分析和预算分析的必要性和好处出发,综述了大数据可以全面推进与企业成本分析、预算分析的有机融合,真正助力企业实现高质量发展的目标。大数据的合理运用,可以降低成本、提升经营效率,是企业在成本分析和预算分析方面的重要举措与有益探索。
针对新能源及电动汽车接入配电网后产生的系列不适应问题设计了优化策略方案。分别将新能源与电动汽车作为两个独立系统考虑其对配电网的影响,针对劣势问题梳理关系数学模型,确定关键影响因子作为协同调配策略的参考目标。利用遗传算法计算多元影响因子的交叉变异方向,对配电网络负荷分配网络进行重构,精准判断新能源出力和电动汽车消纳的平衡预测值。采用模型预测控制方法可以用最低成本实现工程现场的自动化控制。
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随着电力体制改革步伐的加快以及电力企业减员增效工作的持续深入,变电站无人化、少人化和集控站等新型管理模式已在电力系统中得到了广泛推广,有效节约了变电站运行维护的人力资源,大幅提高了电力企业经济效益。然而,面对这种新型的变电站无人值守的管理模式的改变,传统的运行维护手段,在电网、设备、人身安全风险管控方面面临了更大的挑战,远程可视化管控手段单一、设备运行状态不清、现场安全监督不到位等问题逐渐成为困扰
计量装置的可靠运行是确保供电企业与用电客户利益的前提,提高计量装置运维水平是保障各方利益的重要举措。电力企业计量运维主要采用人工、纸质的工作方式,大部分时间用于作业准备、故障查找及资料归档,该工作方式暴露出工作效率低、安全性弱、闭环管理滞后等问题,严重影响电费结算率、客户满意度等工作指标,已无法适应精益化发展和优质服务的要求。通过基于智能识别技术的智能化计量运维技术,能大幅提升周期校验、现场试验、
对于基于锂电池组的大型储能系统来说,监测电池单体内短路故障和漏液故障对于预防电芯热失控和爆燃事故至关重要。提出了一种新型实用的内短路和漏液的在线监测和区分的方法。首先建立了电池单体的非线性等效模型,提出了一种根据组内单体电压一致性统计规律来进行故障表征量提取的方法,通过过滤掉电芯之间的正常偏差,从而进一步提出内短路和漏液的表征量在线判据。通过Matlab/Simulink 的仿真平台,对两种故障进
输电线路雷害风险评估及防雷改造工作的安排,对电力系统的经济、安全运行具有重要意义。现有的层次分析法或者专家系统分析法等输电线路雷电灾害风险评估模型存在一定的判断不准或故障点定位偏差问题。在此基础上提出基于改进的核密度估算法的大数据方法,综合考虑与输电线路雷害风险相关的雷电次数、地电流等参数,提出了输电线路雷害风险评估的简单模型,并进行了实例分析。实例验证了该方法的有效性,能够满足工程应用的要求。
针对新能源风电升压站规模逐步扩充的监控应用需求,提出选择基于声表面波温度传感器的方法监控站内开关柜易高温的电气设备温度变化,采用全自动化信息采集方式,通过温度与设备故障间的特征关联性,识别与定位运行设备的健康状态。由于风开关柜内信号采集所处的电磁环境复杂,传感器无源、无线、小型化设计要求,对通信组网及终端天线信号接收性能提出了更高的要求,设计了一种谐振腔圆柱体天线,灵活的高低频段选择,小型化器件设
随着信息技术的飞速发展,Web 服务器具有很高的价值,很容易受到攻击。因此Web 服务器中产生的访问日志具有很高的利用价值。在传统的Web 日志异常检测中,通常依靠手工制定关键字搜索和正则表达式来进行匹配,但由于日志系统数据量庞大,攻击类型多种多样,黑客技能不断提高,这使得传统的检测方法在精度和效率上存在明显不足。针对以上问题,提出了一种从HTTP 请求的URI 中提取特征向量来区分异常攻击行为的