基于改进k-means算法的电站最优外部运行工况划分

采用电站历史运行数据对外部运行工况进行划分的结果取决于挖掘算法对数据的适应性。本文提出了适用于电站历史运行数据外部工况划分的k-means算法,并对该算法的初始聚类数与聚类中心的计算方法进行分析改进,将其应用于某电站历史运行数据的机组负荷、煤质特性的外部工况的数据挖掘中,并采用等宽度法对电站外界环境温度历史运行数据进行聚类分析。挖掘结果表明,本文提出的改进k-means算法和等宽度法的工况划分结果更合理,且可得到描述机组运行的最优外部运行工况组合,能为现场运行人员提供更合理的数据参考依据。     

基于数据挖掘的电站运行参数目标值优化

为提高电站经济性和机组运行效率,降低机组发电煤耗,求取电站机组运行参数最优值是关键技术。以往通过理论计算得到最优运行参数值是在设定的理想环境下得到的,在实际的电站运行过程中难以实现。而数据挖掘算法是从电站自身的历史数据中得到的最优运行参数值,电站机组能够很容易在实际运行中实现该值。通过对比近年来电站常用数据挖掘算法,总结出基于数据挖掘的电站优化运行的主要步骤为关联规则、数据离散化、运行工况划分、粗糙集知识约减。得出以下结论:模糊关联规则挖掘算法是电站数据挖掘中的最主要方法,能够适用于大多数的电站优化目标值挖掘;模糊聚类离散化能够克服边界划分过硬的问题,将电站中的连接参数离散化;粗糙集属性约减能够有效降低数据挖掘的参数维度,提高挖掘效率。同时指出基于数据挖掘的电站优化运行算法将成为电站运行参数优化的主要研究方向。     

数据挖掘方法在新能源发电中的应用

新能源发电系统在运行过程中不断产生和积累大量的数据。数据挖掘技术是将海量数据转化为有价值信息的有效技术手段,将数据挖掘技术应用于新能源发电系统,可深入揭示系统运行积累的数据背后所蕴含的关系。从适用于新能源发电系统评估的角度,详细介绍了数据挖掘的概念及主要算法,深入分析了数据挖掘方法在新能源发电领域的应用现状,并总结出将数据挖掘技术引入新能源发电系统运行特性评价领域的思路,对未来重点的研究角度进行了展望。     

数据挖掘技术在电力系统中的应用

数据挖掘技术是一门近年来新兴的学科 ,它主要研究如何从大量数据中发掘出有用的知识。电力系统在运行过程中不断产生和积累大量的数据。将数据挖掘技术应用于电力系统 ,可以揭示电力系统历年积累的数据背后所蕴含的知识。主要介绍了数据挖掘技术的基本概念、步骤和常用方法 ,论述了数据挖掘技术在电力系统中的应用。     

基于数据挖掘技术的变电站无功蚁群优化算法

针对变电站在集中控制模式下的无功补偿与电压控制的问题,充分利用变电站运行过程中的大量数据,将数据挖掘技术应用于变电站电压无功自动调节系统,提出了基于关联规则的系统蚁群无功优化方法。将改进Apriori算法应用于无功优化方案的确定,并对蚁群优化算法进行改进,建立了基于实际数据挖掘结果的无功全局优化总体数学模型。以上海220 kV万航变电站为例,以其日常运行的历史数据为基础,运用本文算法得到在各种典型工况下的最优方案,以指导实际运行。实验结果表明,基于数据挖掘的系统无功优化目标值方法可以提高系统运行效率,降低     

基于数据挖掘技术的变电站无功蚁群优化算法

针对变电站在集中控制模式下的无功补偿与电压控制的问题,充分利用变电站运行过程中的大量数据,将数据挖掘技术应用于变电站电压无功自动调节系统,提出了基于关联规则的系统蚁群无功优化方法.将改进Apriori算法应用于无功优化方案的确定,并对蚁群优化算法进行改进,建立了基于实际数据挖掘结果的无功全局优化总体数学模型.以上海220 kV万航变电站为例,以其日常运行的历史数据为基础,运用本文算法得到在各种典型工况下的最优方案,以指导实际运行.实验结果表明,基于数据挖掘的系统无功优化目标值方法可以提高系统运行效率,降低损耗,对系统电压稳定,经济运行意义重大.     

基于数据挖掘的风机效率寻优

电站的经济性运行的关键要素是确定合理的经济指标目标值,介绍了国内电站经济寻优的技术现状,以风机为例详细说明了风机效率计算的方法,并阐述了基于关联关系分析数据挖掘方法的寻优思路,最后在实际电站中应用得到了相关参数的最优值以指导实际运行。运行优化目标值的确定,可以提高机组运行效率,降低污染排放,指导机组优化运行。     

基于粗糙集的电池储能电站海量数据处理方法

锂离子电池的储能电站在运行过程中上传的数据量庞大,数据采样率高,增大了实时在线评估工作的难度。如何提取并压缩有效数据,同时保证压缩后的数据具有保真性,成为数据挖掘预处理所面对的主要问题。针对上述问题,选取储能电站特定工况下一个电池簇的数据,利用粗糙集方法,对数据的属性进行约简,根据正态分布的$ 2\sigma $原则对属性值进行二元逻辑划分,将单体电池划分为频繁检测对象和普通检测对象,压缩了在线处理的数据量。最后,对同一电池簇20天内不同工况数据进行验证,证明了该处理方法的有效性。     

大数据可视化技术在电网企业的应用

随着大数据挖掘研究的不断深入,可视化技术越来越成为大数据挖掘分析的重要推动工具。文中概述了大数据挖掘可视化技术的基本含义及其应用。针对电网企业三类大数据：电网运行数据、电力客户数据、电网企业管理数据,提出了大数据挖掘可视化的分析思路,并对电网企业可视化技术运用平台的构建提出了建议。     

大数据挖掘分析在电力设备状态评估中的应用

为提高电力设备状态评估的准确性和效率,提出了将大数据挖掘分析应用于电力设备状态评估的思路和方法。介绍了大数据挖掘分析的架构,将电力设备状态的多维度数据解析为静态、动态、准动态和外部参数四大类,分析了数据关联规则、关联度和权重,最后给出了大数据挖掘分析技术的应用前景。     

小功率金卤灯再启动特性机理的探讨

利用专门设计的金卤灯再启动特性测试仪记录了金卤灯再启动特性的若干典型曲线，对某些异常特性的发生机理进行了分析，找到了它们与金卤灯内在质量的联系，研究表明通过测量金卤灯的再启动特性可以方便地诊断金卤灯的内在质量。     

变电站隔离闸刀触头的检修方法

电网运行中GW4、GW5、GW7等型隔离闸刀触头容易发热,影响变电设备的操作和安全运行;通过分析闸刀触头发热的原因,找出处理发热的办法,以解决触头发热的问题,促进电网安全生产和稳定运行。     

水口水电厂机组顶盖排水控制系统改造

简述了水口水电厂机组顶盖排水控制系统改造的必要性,介绍了系统改造方案,指出了系统调试的注意事项,提出了系统改进建议。     

Some aspects of technology of use of electrical objects on the basis of methods of short-term forecasting of technical condition

Some aspects of the technology of using electrical equipment on the basis of statistical (stochastic) methods for short-term forecasting are considered. The experimental (calculating) part includes construction and testing of specific forecasting models in order to ground their further application.     

加快黄河北干流梯级开发的思考

根据规划在黄河北干流上布置万家寨、龙口、天桥、碛口、古贤、甘泽坡6座水利枢纽工程。北干梯级开发可有效控制和管理黄河的水沙关系、洪水;改善生态环境,使水资源得到合理利用;向华北电网提供大量电力,对秦晋2省工农业、通航和旅游等具有促进作用,并带动地方经济的发展。     

用相似理论设计确定系列电机的主要性能参数

以系列电冰箱（柜）用压缩机的电动机为例,详细介绍利用基本相似理论设计,确定系列电动机主要性能参数及尺寸的方法和步骤,并介绍优先数及其在设计中的应用,解决如何将基本相似理论运用到系列电机设计中的难题,为工程技术人员指明了一条简便,快捷的设计途径,亦为推广应用基本相似理论提供了一个范例。     

重庆城市照明发展问题研究

城市夜间形象塑造是全国许多城市建设的一个热点,文章结合重庆城市照明发展现状,对重庆城市夜间形象效果、存在的问题,建议等方面作了介绍。     

一种考虑了负荷特性的企业电网潮流算法

大型企业电网的负荷特性主要表现为感应电动机群特性,为了改进现在常用的电力系统潮流算法中用恒功率模型来表征节点负荷,不能满足工程精度要求的问题,提出了在对企业电网负荷节点电动机群进行等效变换后,引入负荷特性的潮流计算的思路,在此基础上进行了理论推导,并经过现场实测数据,进行了仿真。仿真结果表明,负荷特性的潮流计算方法符合企业工程精度要求,可以达到提升业电网潮流计算结果在精确度、实用度等方面的要求,具有一定的理论和工程意义。     

铅酸蓄电池板栅浇铸缺陷分析

铅酸蓄电池板栅浇铸过程中出现的缺陷通常分为宏观缺陷和微观缺陷两大类。本文通过宏观和微观分析的方法,结合板栅的实际情况,对Pb-Ca-Sn-Al四元合金板栅浇铸过程中产生的缺陷进行了介绍和分析。