配电网智能调度系统优化设计研究

随着电网规模的快速增长，对电网运行和调度的精益调控能力提出了更高的要求。为此设计了一套配电网智能调度优化系统，系统集成了调控云、大数据分析、机器人检测、信息传输通道可视化监控等信息，可用于配电网运维全过程的业务场景和设备状态信息的智能管理，优化系统在宏观上可提供配电网运行信息的总体概况，在微观上可显示单个设备的状态和信息。仿真分析结果表明本文设计的系统能够实时监控调度工作日期、时间间隔、工作内容，有效实现检修调度工作的管控。研究成果可为电网运维智能化业务的发展，促进运维检测模式由业务流程驱动向设备状态驱动的转变提供参考。     

数字孪生净水厂运维管控一体化平台关键技术及应用

针对净水厂运维管控过程中信息透明度低、实时性差、缺乏精细化管控等问题,结合数字孪生五维模型,提出基于数字孪生的净水厂运维管控平台架构体系,并对数字孪生净水厂运维管控一体化平台关键技术进行了研究。提出数字孪生净水厂多源异构数据实时采集技术和多层次三维可视化监控模型,以解决三维可视化实时监控问题;提出基于云边协同的数字孪生净水厂控制架构以及基于“机理+智能”双模型驱动的净水厂工艺优化决策框架,并对供取水量预测、加药优化、泵组优化、设备预防性维护等模型进行了探索。最后,设计开发了净水厂运维管控一体化平台,验证了所提模型和方法的有效性,为数字孪生净水厂的实现提供了一定的参考。     

配电网智能化运维管控平台应用功能架构探讨

以配电网智能化运维管控平台的定位与业务需求分析为出发点,探讨了设备状态管控、运维管理管控、运检指标管控和配网全景可视化等重点模块的功能以及各子模块的业务管控内容和信息展现形式,围绕"状态管控、管理管控、指标管控"三个方面开展平台顶层设计,支撑配电网科学规划、精准建设、高效运检、精益管理的智能决策,保障配电网安全可靠、经济运行,为社会发展提供更优质、便捷的电力供应和服务。研究成果已应用于指导多个省市公司的配电网运维管控建设,同时可为配电大数据应用场景设计提供参考。     

基于物联网的电力通信网络智能运维系统研究

为了解决传统电力通信网络运维系统存在效率低、可靠性差等问题,提出了一种基于物联网的电力通信网络智能运维系统。该系统采用物联网技术对电力通信数据进行采集、处理及管控,从而实现电力通信网络运维和物联网数据管控平台的互联,达到电力通信网络的智能化运维目标。实际测试结果表明,所设计的电力通信网络智能运维系统有效提升了通信数据处理能力和运维结果的可靠性,能够满足当前的实际工程应用需求。     

智能配电网大数据全景风险评估与自愈控制方法

该文对配电网大数据进行初始聚类划分,根据智能配电网运行状态建立关联规则,实现扩展聚类的划分;基于扩展聚类,根据当前数据预测运行状态,从而确定自愈控制策略,进行智能配电网全景风险管控和自愈控制。指出了大数据技术在配电网安全稳定分析及智能预警等方面的广阔应用前景,并分析了大数据时代配电网智能化发展所面临的若干挑战。     

基于大数据技术的智能配电网用户接入方案分析

由于以往报装管控存在缺陷,居住小区用户接入智能配电网时存在着报装容量偏低的情况,这对于智能配电网资源的合理分配是极为不利的。基于此,以徐州市区居住小区用户为例,利用大数据技术来对用户的用电负荷进行准确预测,然后在综合考虑电压质量、经济性、适应性及可靠性等多方因素的基础上,对用户根据负荷情况接入智能配电网的方案进行了优化。结果表明,居住用户采用双环网接线模式接入智能配电网时,相较于单环网接线模式,在提高供电可靠性、合理分配间隔资源等方面成效显著,因此双环网接线模式值得大力推广和应用。     

风电场智能运维管控系统方案设计

介绍了一种基于大数据的风电场智能运维管控系统设计方案以及该方案的软件架构、拓扑结构和涉及到的专业技术方向。首先,从软件架构上数据、平台、业务3个方面展开,描述了对数据、对平台、对业务相关的实现方法及要求,然后,针对拓扑结构,从风场侧、运维中心、远程终端3个方面展开介绍,最后,简单阐述了该方案实现所需的专业技术要求。基于该方案实现的风电场智能运维管控系统,已经实现并在集中监控、运维管理及预警等方面得到很好的应用。     

变电站二次设备远程运维研究与应用

研究了变电站二次设备远程运维系统,根据电网运行特点,分别定位运行端、检修端和调度端远程运维功能需求,通过综合运用变电站二次设备远程监控、智能诊断、远程检修、信息报送等技术,实现二次设备状态在运维站内可远程监控,在检修端实现智能诊断与快速远程抢修,在调度端提供智能分析与辅助决策功能,从而保障二次设备的健康水平,提高设备运维管控工作效率及电网故障处理能力。     

基于大数据的配电网智能管廊体系设计

采用智能监测和和监控设备,设计了基于大数据的配电网智能管廊体系。搭建了体系的主要构架,根据当前配电网管廊内设备的运行现状及运维管理要求,剖析了该体系应具备的主要功能,根据功能的不同,将体系分为终端层、应用层、通信层3个层面,阐明了终端层数据采集系统需要采集的数据及采集技术标准、应用层监控主站的结构组成、对获取的大数据的处理要求及最终人机界面需要实现的功能,为配电网智能管廊的建设奠定了技术基础。     

基于不平衡负荷预测的配电网PMU数据谐波检测

在配电网PMU数据谐波检测中,随着配电网规模的扩大和PMU数据的增加,常规的检测方法很难实现对谐波位置的准确定位,使得谐波检测可靠性不足,面对这一问题,提出基于不平衡负荷预测的配电网PMU数据谐波检测。以配电网负荷数据作为依据,构建短期负荷预测模型,计算负荷预测结果的不平衡度,分析负荷数据和时间的线性关系,计算谐波瞬时电压值,定位谐波源,计算谐波源的谐波电压贡献值,为同一位置上的多谐波划分责任,进一步确定检测目标,计算PMU数据量测残差相量和残差协方差矩阵,实现对PMU数据谐波的检测。实验结果表明:设计的基于不平衡负荷预测的谐波检测方法在谐波次数变化的情况下,谐波定位更准确、谐波检测误差小,该检测方法的可靠性得到了提高。     

大数据驱动的离散制造车间生产过程智能管控方法研究

在智能制造背景下,离散制造企业对利用大数据技术提高车间生产管控水平提出了迫切的需求。研究大数据驱动的离散制造车间生产过程智能管控方法,在明确离散制造车间特点与管控需求的基础上,分析了传统方法的局限性和大数据方法的优势,进而提出大数据驱动的离散制造车间生产过程管控总体框架,以制造大数据的"采集-处理-分析-服务"为主线开展研究。在"进度预测-瓶颈发现-异常溯源-智能决策"的生产过程闭环管控机制中,分别提出：基于堆叠稀疏自编码机的生产进度在线预测技术,基于平行门控循环单元的生产瓶颈漂移发现技术,基于密度峰值-模糊C均值的生产异常溯源分析技术和基于多智能体强化学习的生产过程智能决策技术。最后,以某航空企业典型离散制造车间作为对象,对所提出的大数据分析与智能决策方法进行了原型系统开发和应用验证。     

面向智能物联的动态负荷预测量子进化方法

物联网与智能制造的结合导致大量制造数据的产生,为了实现基于大数据的智能制造电力负荷预测,提出并实现了一种智能物联云计算平台,实现用户与智能物联网之间双向通信控制的快速响应。提出一种基于改进外加输入的自回归滑动平均模型的短期动态负荷预测模型,结合平台中的智能传感设备和历史负荷、天气变化等综合数据,作为预测模型的外部输入变量,并利用改进的实数编码量子进化算法对预测模型进行参数估计以提高动态负荷预测的准确性。利用智能制造企业的实际负荷数据,采用所提方法进行预测并与实际负荷数据及传统方法的预测结果进行比较,实验结果表明,所提方案和算法能够有效提高智能制造过程中短期动态负荷预测的精度,同时通过并行化计算提升负荷预测的速度。     

智能电网设备监控运行大数据平台总体设计

为了应对智能电网电力设备数量多、分布广而带来的设备运行维护监管难度大的问题,基于物联网、云计算和智能终端等新技术的应用,结合电力设备运行管控的基本特征,应用大数据分析处理技术设计了一种智能电网设备监控运行大数据平台,并在某省级电网的电力设备监控管理中进行了示范应用。实际应用结果表明,智能电网设备监控运行大数据平台实现了电力设备监管、运行数据采集、故障预警和故障诊断的自动化和智能化,能够有效解决电力设备运维安全问题,提高电力设备的安全管理水平。     

生命周期大数据驱动的复杂产品智能制造服务新模式研究

在分析当前制造企业产品生命周期管理面临的挑战与现有制造服务模式不足的基础上,针对复杂产品生命周期数据呈现的大数据特性,提出一种生命周期大数据驱动的复杂产品智能制造服务新模式,并设计了一种体系构架。以产品生命周期为主线,提出并详细阐述了生命周期大数据驱动的智能制造服务新模式的关键技术体系与实现框架,包括制造和运维动态数据驱动的产品与服务设计、实时多源数据驱动的生产过程分析与优化、面向服务的运维数据故障演化分析与预测等。通过上述体系构架及关键技术的实施,可有效促进生命周期各阶段数据和知识的集成应用,进而构建一种产品设计闭环创新、生产过程实时优化、运维服务动态预测的产品生命周期管理与运作机制,以提升全制造流程和全生命周期管理的智能决策能力。所提体系和框架可为生命周期大数据驱动的智能制造服务研究和应用提供一种参考模型。     

城市地区配电网规划中的负荷分析与预测研究

负荷分析与负荷预测是城市配电网规划工作中的核心环节,负荷分析的合理性与负荷预测的准确性直接关系到规划工作的成效。然而配电网负荷的复杂性、规划区域的不多样性,决定了负荷分析与负荷预测的难度与不确定性。因此,分析了负荷分析与负荷预测的目的、种类与方法选用,并以某规划区的负荷分析与负荷预测为例展示了方法的应用。     

在役起重机智能运维专家系统研究

智能运维是对在役起重机械各机构、零件及其故障、维护等进行分类编码、标识,通过在线监控、数据传输、大数据计算,对比边界条件,判断故障并记录,再通过数据分析给出预知性维修计划,实现在役设备智能运维的自动感知、自主分析、自我决策、自动执行等系统功能。文中分析了智能运维的特征和六大关键技术,首次提出了在役设备及其故障、所维护"物品"的编码、标识规则,为在役设备及其运维的自动化、数字化、智能化监控奠定了基础。对在役设备标识系统、智能运维专家系统的初步研究,为设备运维的智能化、在役设备剩余寿命评估、在役设备安全监管具有的引领作用。     

[数据建模]针织生产智能管控的通用数据模型研究

针对针织面料生产智能管控需求,从车间计划与调度、产品生产过程和设备监控管理三个典型管控功能角度出发,基于针织生产大数据分析,建立了针织面料生产智能管控通用数据模型。依据“数据-模型-关键流程-管控”方法,对针织面料生产过程产生的大数据进行抽取分析,考虑产品信息、设备信息和生产流程信息,实现对高端针织面料生产全流程的多维数据描述;在此基础上,分析生产计划与调度、生产执行管理和设备监控关键流程中的数据流,建立相应的通用数据模型,为进一步实现针织生产关键流程织造和染整流程的智能制造管控提供基础指导。     

针织生产智能管控的通用数据模型研究

针对针织面料生产智能管控需求,从车间计划与调度、产品生产过程和设备监控管理三个典型管控功能角度出发,基于针织生产大数据分析,建立了针织面料生产智能管控通用数据模型。依据"数据-模型-关键流程-管控"方法,对针织面料生产过程产生的大数据进行抽取分析,考虑产品信息、设备信息和生产流程信息,实现对高端针织面料生产全流程的多维数据描述;在此基础上,分析生产计划与调度、生产执行管理和设备监控关键流程中的数据流,建立相应的通用数据模型,为进一步实现针织生产关键流程织造和染整流程的智能制造管控提供基础指导。     

[数据驱动的智能服务]数据驱动的复杂产品智能服务技术与应用

随着传感器、数据采集装置和其他具备感知能力的模块在复杂产品服务运行阶段的应用,复杂产品运维系统的数字化和智能化程度越来越高,具有实时、多源、异构、海量等特性的数据成为提高复杂产品系统可靠和低成本运行的决策依据,数字孪生技术提供了一种有效途径。介绍了数据驱动的复杂产品智能服务研究进展;分析了数据驱动的智能服务基本特征与框架模型;提出了数据驱动的复杂产品智能服务方法,主要包括面向服务的复杂产品建模与仿真方法、数据驱动的服务需求获取与精准分析预测方法、基于数字孪生的设备故障识别与动态性能预测方法、数据驱动的装备视情维修与备件库存联合多目标决策优化方法、基于数字孪生的复杂产品辅助维修技术、多要素协同的复杂装备能效精准分析预测方法、基于数据挖掘的复杂产品运行优化控制方法等;给出了智能服务系统的应用案例。所提出的框架和方法可为现代制造服务的智能化转型升级提供参考。     

基于GIS的配电网自动规划系统的设计

文章在分析了配电网规划的内容、方法并详细讨论了基于用地仿真的空间负荷预测方法的基础上提出了基于GIS的配电网自动规划系统的设计方法,并简要分析了各子系统的功能。对配电网规划方法的发展方向提出了一些意见。