【摘 要】
:
本文介绍了江苏省新能源开发股份有限公司风力发电企业实时监控系统(SIS)的结构,阐述了SIS系统目前的主要功能,包括实时数据监控、历史曲线、综合报表平台等.对SIS系统的应用现状、经验进行了总结,随着各新能源发电企业管理水平的提高,对SIS系统的功能需求也在不断深化,目前SIS系统的使用深度仅限于实时监控、历史数据查询、追溯等,SIS系统运行至今也有5年之久,系统中日益积累了大量宝贵的信息数据,然
【机 构】
:
江苏省新能源开发股份有限公司 江苏南京210000 江苏国信临海风力发电有限公司 江苏盐城2240
【出 处】
:
2017年(第三届)风电场信息化智能化专题交流研讨会
论文部分内容阅读
本文介绍了江苏省新能源开发股份有限公司风力发电企业实时监控系统(SIS)的结构,阐述了SIS系统目前的主要功能,包括实时数据监控、历史曲线、综合报表平台等.对SIS系统的应用现状、经验进行了总结,随着各新能源发电企业管理水平的提高,对SIS系统的功能需求也在不断深化,目前SIS系统的使用深度仅限于实时监控、历史数据查询、追溯等,SIS系统运行至今也有5年之久,系统中日益积累了大量宝贵的信息数据,然而并没有充分认识到这些数据的利用价值,没有给予更好的开发和利用,笔者于是结合当前大数据如火如荼的发展形势,针对目前发电企业SIS系统使用现状也提出了一些深化SIS系统应用的思考和建议.
其他文献
随着风电并网容量的逐渐增大,风电场集群对电压稳定的影响越来越突出,其影响机理的研究值得重视.本文首先通过对并网节点与单个风电场节点电压与复功率的耦合特性分析,得到了等值线路末端的电压及复功率的耦合关系.在此基础上,结合风电场集群网络等值电路图,推导了风电场群电压稳定的条件.通过对风电场群电压数据进行分析,证明了风电场群电压稳定性分析的正确性,表明该研究对风电场群电压稳定性分析与研究具有一定的参考意
随着中国风电机组运行数量及运行时间的增加,风电场的各类运行数据出现了爆发式的增长,而且也越来越复杂,特别是中国风电机组种类多,未来对风电场的生产运行提出了更高的要求.这需要风电场有效管理好这些数据.大量的运行维护数据怎么管理、有什么样的模式、得各方深入研究.特别是利用风电企业和风电运维服务的企业更是引起人们高度重视,所以就要求风电企业必须具有深度数据挖掘的能力为风电企业和风电运维的生产、运行提供各
风力发电场地处偏僻、点多面广、人员分散等特点带来管理上的难题,怎样才能实现公司安全生产管理“垂直化、零距离、全方位”的管控和交流,真正做到“政令畅通,落实责任、落实制度”.本文介绍以风电场生产信息平台技术做载体,通过抢发电量竞赛激励模式提高现场维检人员的工作积极性,提高风力发电场的设备故障处理效率,增强风电企业的综合效益的能力和水平.
近年来,随着中国新能源发电产业发展迅猛,规模不断壮大.主要以核电、水电、风电、光伏发电(光热发电)、生物质发电为主.新能源发电在不久的将来必将占据主导地位.但以目前的形式来看,新能源发电也面临着一些技术难题,一定程度限制了新能源的发展.随着平价上网时代的到来,新能源发电要在电力行业取得发展空间,智能化、集控化是各新能源发电企业探索的新的发展道理.从国家能源结构上看,2017年能源工作指导意见提出,
风力发电由于具有节能环保的特点,应用前景广阔,但风电机组故障率高、故障原因多样是现阶段急需解决的问题.本文结合国内风电机组运行状况、电厂相关经济需求等进行风电机组发电机故障分析,对故障产生原因、诊断方法进行了详细讨论,同时为了避免事故导致的经济损失,本文对监控、预警系统的应用进行了探讨,旨在为电厂运行提供一定的理论支撑.
但近年来,不少地区的风电机组都出现了叶片断裂、整机倒塌、飞车等运行事故.如何避免此类事故的发生,减少损失,这就要求将故障预警诊断技术应用的机组运行指标监测中去,在原来监测项目上增加新的监测项目,切实做到实时监测、提前发现、提前处理风电机组各类慢性故障.
风电机组齿轮箱的润滑管理尤其是换油环节已成为风电场不可忽视的重要运维工作之一,随着近年初装机组陆续集中出质保并达到用油期限,集中换油将成为一项艰巨的维护工作,传统的人工换油方式远不能满足需要,亟需专业而又成熟的换油手段来维持机组运行可靠性和稳定性.使用风电换油车的机械换油法已在现场得到了较多的应用,效果良好,具有安全、环保、高效三大优势,具有良好的推广价值和广阔的应用前景.
本文通过IEC61400-25标准的授权模型,结合角色访问控制的相关知识,将访问控制模块拆分为身份验证模块和权限解析模块对风电机组远程监控系统进行角色权限配置进行了设计,对风电机组远程监控系统的角色权限配置具有积极意义.
由于风电场集群风机数量多、机型种类多、各类设备产生的实时异构数据量大、故障类型复杂多样的特性,导致人工诊断工作量大、效率低且不能实时准确评估设备状态,造成设备故障率高,发电效率低.针对这一现状提出一种基于Hadoop技术、BP神经网络开发的具有并行计算、海量数据高效处理能力的大数据分析系统和建立基于智能算法的故障诊断及状态评估系统,实现了千台机组运行数据的分布式存储、并行处理及数据挖掘和故障的自动
中国风资源集中、风电装机规模大且远离负荷中心,风电消纳问题十分突出,弃风限电问题严峻.虽然近年来专家学者对有功优化调度做了大量的研究,但在现有电网有功调度系统三层调控结构模式(电网调度层、风电场调度层和风机执行层)下,由于电网调度层获取的风电场信息有限,现有调控很难实现区域风电场群整体发电效率的最优.因此本文通过在电网有功调度的三层结构基础上,引入风电场群集中监控中心(以下简称“集控中心”)调度层