电气自动化技术在油田生产中的应用

随着科技发展水平的提升，很多地区已经在油田生产中开始引入电气自动化技术，以此提高油田生产的水平。该技术在实际的生产环节中，可以发挥在电气设备、计算机技术以及网络技术方面的优势，达到对系统设备的监控目的。监控操作中分为总线监控、远程监控和集中监控几大类，有助于提升油田生产的总体质量。本文首先分析了电气自动化在油田生产中具有的应用优势，其次探讨展望了电气自动化技术在油田生产中的发展趋势，以期对相关研究产生一定的参考价值。     

电力电容器在油田电网中的应用

一、前言 在电力系统中,随着变压器和交流电动机等电感性负载的广泛使用．电力系统供配电设备中经常流动着大量的感性无功电流．它增加了馈电线路的损耗,使供电设备的能力得不到充分利用。解决问题的办法之一．就是采用无功功率补偿装置,用电容性电流对电感性电流进行补偿,以提高功率因数。目前,在油田供配电网中,普遍使用低压无功补偿和高压无功补偿相结合的方法．有效提高了电网功率因数．降低了线路无功损耗及网损。     

解决传输路由故障造成电台长发干扰的措施探讨

本文以蛮汉山甚高频台为案例，对长发干扰成因进行分析，探讨了解决因传输路由故障造成电台长发干扰的措施。     

基于深度强化学习算法的风光互补可再生能源制氢系统调度方案

风光可再生能源制备“绿氢”是实现能源低碳化的重要途径，但风能、太阳能的波动性、间歇性等问题会使系统存在“弃风、弃光”现象。为解决该问题，构建了可再生能源并网制氢系统，针对传统CPLEX需要精准预测数据、基于状态控制法的监控策略控制效果不够理想的缺点，将协调控制转化为序列决策问题，采用深度强化学习连续近端策略优化算法进行解决。在发电量、负荷等多种因素变化的情况下，设计了适合解决可再生能源制氢系统调度问题的深度强化学习模型(renewable energy to hydrogen-proximal policy optimization,R2H-PPO)，经过足够的训练后能够实现在线决策控制，并与日前控制方案和基于状态控制法的监控策略进行了对比，证明所采用方法避免了传统方案的不足，并能有效处理不同时刻、天气、季节的场景。结果证明了所提出的R2H-PPO方法的可行性和有效性。