智能变电站状态监测技术是现代电力系统中至关重要的组成部分,旨在提升变电站的运行效率、安全性和稳定性。这种技术的实施基于变电站信息的数字化、通信平台的网络化以及信息共享的标准化,使得变电站能够支持实时自动控制、在线分析决策和协同互动等功能,与周边变电站和电网调度系统实现高效互动。 智能变电站状态监测的核心在于采用先进的传感系统,这些系统具有高可靠性、集成性、低碳和环保的特点。它们能够全面地采集、测量、控制和保护电力设备,并进行信息监测。通过这些功能,状态监测系统可以提前发现设备的潜在故障,提高供电的可靠性,减少非计划停机,同时为设备的状态检修提供关键数据。 电力设备智能状态监测系统包括数据采集、传输和分析处理三个关键步骤。通过传感器获取设备的特征参数,然后利用通信网络将数据传输至中央处理系统。在这个过程中,由于电磁环境的复杂性,原始模拟信号可能会受到干扰,因此通常会采用现场总线技术和模拟转换来确保数据的准确传输。系统遵循IEC61850标准,分为过程层、间隔层和站控层三层结构,这种分层分布式设计增强了系统的灵活性和可扩展性。 状态监测系统的设计需要考虑到跨部门和跨系统的整合。例如,无锡西泾变电站的智能状态监测系统就涵盖了生产技术部、调控中心等多个部门,以及PMIS、SCADA、EMS等多个系统。这样的设计允许各个部门和系统之间有效地共享信息,实现设备状态的全面监控和综合管理。 在故障诊断方面,智能状态监测系统利用专家系统、神经网络理论、灰色轨迹理论、数据库技术和模糊理论模型等多种算法,对电力设备进行故障诊断。这些算法能够突破传统方法的局限,提供更精确的故障识别。此外,系统还能根据设备的运行状态数据库进行综合诊断,为设备检修提供辅助决策,进一步优化设备维护策略。 智能变电站状态监测技术是智能电网的关键技术之一,它不仅能够提高变电站的运行效率,还能够通过预防性维护减少设备故障,保障电网的安全稳定运行。随着技术的不断进步,未来状态监测系统将会更加智能化,能够更好地适应电力系统日益复杂的需求。
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适用于图像分类 目标检测 数据集较小 无花果公开数据集
2024-05-05 10:42:44 32.2MB 目标检测 数据集
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针对电力设备巡检智能化水平较低的现状,文中将增强现实(Augmented Reality,AR)技术应用于电力设备巡检过程。文中从智能巡检终端、服务器与数据库3个层面构建了基于AR技术的电力设备智能巡检系统架构。提出基于AR技术和深度神经网络(Deep Neural Networks,DNN)算法的电力设备故障识别方法,将智能巡检终端采集的图像作为输入,在线识别电力设备可能存在的故障类型。通过仿真测试表明,所提方法故障识别时间与支持向量机(Support Vector Machine, SVM)与BP神经网络(Back Propagation-Neural network, BP-NN)算法相近。但是各类故障识别准确率均大于98%,大于SVM与BP-NN算法,所提方法能够快速准确地识别电力设备故障类型。
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时变环境因素对某电力设备故障率的影响,张俊卿,周一帆,绿色能源(如风能和太阳能)的推广扩大了电力设备的地域分布,因此设备的工作环境也变得更加复杂和恶劣。其中,随时间变化的环境
2023-02-10 22:27:42 1.1MB 首发论文
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电力设备在线监测的现状与发展分析.ppt
2022-12-09 09:20:23 2.14MB
佩姆斯 一个javascript全栈式电力设备管理系统。 演示版 演示地址:帐户:admin / admin 屏幕截图 登录页面 清单页面 添加页面 添加弹出窗口 科技栈 前端 打字稿 React React路由器 React-Redux 蚂蚁设计 Axios GraphQL AliOSS i18n 萨斯 ESLint 巴别塔 Webpack 后端(节点) Koa2 表达 蛋 MongoDB 建立 后端 MongoDB 在server / config / index.js中添加您的MongoDB路径。 其他配置 JWT Secret ,到期日期,服
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人工智人-家居设计-高速公路电力电缆、电力设备的智能监测防盗系统研究.pdf
2022-07-08 14:04:08 1.23MB 人工智人-家居