基于大数据技术的高压电缆线路故障诊断及精益化管理系统

建立了基于大数据技术的高压电缆线路故障珍断及精益化管理系统,对高压电缆线路故障诊断及精益化管理系统模块进行基本介绍。分析了基于大数据技术的系统功能模块、判断逻辑,以及该系统对于电缆运维管理单位提升管理水平的重要性。     

基于台账数据图谱的设备家族缺陷预控检修技术

作为电力设备台账数据的关键字段,功能位置类型、品类、型号、厂家、设备参数、缺陷信息、运维信息等信息,以台账数据ID为主关键字组织在一起.过去由于缺乏有效手段挖掘,海量台账数据价值没有被挖掘.本文提出可供计算机实现的标准化技术,将任意台账数据表转化为稀疏邻接矩阵,再将邻接矩阵转化为图谱,根据台账数据图谱中同一功能位置类型...     

水环境数据缺失处理方法之优化研究

为解决大型水环境数据库存在的水环境数据缺失问题,针对不同水环境数据特征及实际应用情景提出了最优混合替代法(OMI)用于缺失数据的填充,即根据数据样本类型、是否正态分布等特征,选择相对应的最佳数据填充方式,给出了OMI算法思路,并应用归一化均方误差评估几种缺失值填充算法预测藻类频率的精确性,进而验证OMI算法的有效性。结果表明OMI填充效果更加显著。     

基于电力物联网的数据智能检测模型研究

为支撑电力物联网数据共享,发挥电网数据价值,文章针对当前电力物联网数据平台中存在的技术组件多样、应用难度大、检索数据困难、数据应用门槛高和数据模型管控机制不完善等问题,优化电力物联网数据平台整体框架,提出基于孤立森林的量测类实时数据质量异常检测及改进算法,通过抢修故障研判和停电故障研判2个场景仿真验证数据质量检测算法的...     

持续改善在研发管理工作中的应用

本文介绍了改善的基本理念(持续的改进),并以改善指标及改善方法为重点,对持续改善活动在企业研发管理工作中产生的效果,以及发挥的作用进行分析阐述。通过具体数据研究证明,持续改善带来可观的微妙变化,将推进研发管理走向精益化。     

漳州核电项目前期建设成本精益化管理研究

  [目的]  在当前新建核电机组普遍实行标杆上网电价形式下,为有效解决我国国内核电项目建设成本过高及核电经济性重视不足的问题,结合国内核电上网电价普遍在电力市场上缺乏竞争力的实际,为降低漳州核电项目建设成本及进一步提高漳州核电上网电价竞争力。  [方法]  对国内核电项目建设成本进行综合分析,提出漳州核电项目前期阶段建设成本实施精益化管理的方法,结合漳州核电项目实际分析了漳州核电项目从前期准备、投资决策、管理模式选择等阶段实行成本精益化管理的具体方法和措施;一是通过项目前期征地征海模式和““两阶段”采购模式的创新实践,二是优选和优化现行核电项目建设管理模式,三是前期开发百万千瓦级核电技经模型用于对标且明确前期费用控制原则及标准,四是研究并实施“核蓄一体化联营“确保核电上网电价竞争力,五是建立有效的核电项目成本控制机制和全员成本控制文化。  [结果]  上述精益化管理方法及措施,为漳州核电项目前期直接节约了大量的投资,可缩短漳州核电项目建设工期,降低核电项目建设成本,进一步提高漳州核电上网电价的竞争力。  [结论]  漳州核电项目前期建设成本精益化管理是十分有效的,不但能提高漳州核电后续上网电价竞争能力,并且在有效降低核电建设成本及提高核电经济性方面提供了漳州模式和经验供核电行业借鉴参考。     

基于数据标准化的风电数据治理体系应用研究

为有效解决新能源大数据平台在使用过程中存在的大量数据问题,发电企业需组织开展有效的数据治理工作。针对发电企业建立的企业级新能源大数据中心在风电数据价值挖掘、数据质量提升以及管理落实过程中存在的数据治理问题,提出一种基于数据标准化的风电数据治理体系,核心内容包括数据标准、数据质量管理、数据全过程周期管理、数据安全等。该体系在中国大唐集团新能源监控与大数据中心进行了部署实施,通过开展数据标准化工作形成一个完整的数据治理平台及辅助保障措施(制度、管理规范和技术标准),有效提升集团新能源监控与大数据中心风电数据质量,可为其他企业级新能源数据中心数据治理提供参考。     

基于大数据的告警信息处理和故障设备定位技术研究

电网故障发生后,巡维中心主站可以从电网运行控制中心的各主站系统收集到关于故障事件的大量告警和状态信息,这往往给运行人员造成很大的工作压力,也难以保证对事故告警判断和处理的正确性。提出的巡维中心驾驶舱(运行管理系统)的告警信息处理和故障设备定位功能将各主站信息收集至巡维中心一体化信息平台实时库后,采用大数据存储和数据挖掘技术,对故障的特征以及与设备的关联关系实现提取,结合周边变电站信息,对告警变电站的运行状态进行在线实时分析和推理,采用决策树技术定位发生故障或出现危险情况的具体设备和故障原因,协助运行人员及时地分析和处理事故。     

大数据技术在工业炉智能炼铁生产中的应用

大数据技术的体系比较庞大而且复杂,包括数据的采集、数据预处理、分布式存储、数据仓库、并行计算等。大数据技术已经广泛运用于工业生产的多个领域。工业炉在工业生产中主要是将燃料转化为热量,常用于钢铁的冶炼等。在工业炉炼铁过程中会涉及大量数据,大数据技术在工业炉炉温智能预测中具有重要应用。炉膛温度是工业生产中一个关键参数,影响着生产质量和效率。而传统的温度监测方法往往是依靠人工测量和经验判断,存在着数据采集不规范、检测结果不准确等问题,无法满足工业制造业智能化发展的需求。工业炉冶铁的生产工序比较复杂,流程众多,且工业炉操作过程中的不可预见性大,容易出现操作问题,一旦出现问题将会造成重大损失。综合分析了工业大数据的应用现状,介绍大数据技术在工业炉智能炼铁生产中的应用意义,结合应用案例介绍大数据技术在工业炉智能炼铁中的应用,并提出针对性的建议,实现工业生产的自动化控制,为工业炉智能化、科学化生产发展提供参考。     

三维可视化技术在水电站设备管理中的应用研究

水轮机、发电机、主变压器是抽水蓄能电站的重要生产设备,担负着水电站发电和输电生产过程,无论从设备资产的占有率,还是从管理工作的内容本身,生产设备的稳定运行关系到生产秩序的正常开展.研究采用基于二三维相结合的可视化技术[1],构建水电站设备三维模型,并将设备模型精细构建到零部件级别;以模型为载体,一方面挂接设备从安装、运行、维护的全过程资料,另一方面与HPMS管理系统中设备树的1~5级进行数据深度集成,将设备实时运行数据叠加到模型及零部件上,通过三维可视化技术超现实展示方式创新性建立了水电站三维全息化设备管理平台[2],以三维可视化方式实时监控设备及零部件运行状态,提高设备管理水平.     

Intranet技术及其在发电设备企业中的应用

以国内一些发电设备企业的Ｉｎｔｒａｎｅｔ内部网络为例,介绍了设计这种新一代企业内部信息管理系统的开发背景、系统体系结构和实现技术,并着重讨论了开发Ｉｎｔｒａｎｅｔ应用的关键技术。图５表１     

热电厂辅机设备状态检修技术的研究与应用

热电厂辅机设备状态检修技术研究属于动力工程技术领域之内容,是为提高设备维修的科学性,进一步优化维修方式而开展的设备状态综合评估及分析监测,从而实现维修管理现代化而开发的新技术。研究这项新技术,运用这项新技术对提高热电厂的经济效益有着十分重要的意义。     

借助无失效数据的煤矿机电设备可靠性评判研究

在现场试验失效数据匮乏的新形势下,需对传统的可靠性评估方法做出变革。首先对当前无失效数据可靠性评估的相关内容进行研究;其次对煤矿机电设备的寿命分布类型进行界定,基于此建立基于贝叶斯估计的可靠性评估模型;最后是实证检验。实例表明,所建模型稳健性好,可作为煤矿企业运检、管理等层面的有效参考。     

STORK技术在排汽装置上的应用

介绍了引进STORK技术的原因、STORK技术的优势、STORK技术在电厂中的实际应用。     

试析煤矿生产中的电气设备应用与管理

从煤矿生产的角度,探析了电气设备的应用与管理,以便于提高煤矿生产的安全性。     

浅谈点检在企业耗能设备管理中的运用

设备管理隶属于企业现代化管理的核心环节。创新设备管理,完善企业由规范管理向文化管理的转变,是企业设备管理人员共同努力的目标。针对这种情况,需要点检工作人员思想认识实时转变,不断学习先进的设备管理理念和方法,大胆创新,不断努力实践,才能与努力的目标越来越近。     

基于大数据的煤矿安全管理监控系统的应用

煤矿安全管理工作直接关系到煤矿的安全生产效益和经济性.提出了一种新的煤矿安全管理监控系统,其采用了大数据分析原理,构建了煤矿安全生产监控体系,实现了对煤矿安全生产的提前预测,对提升煤矿安全生产质量具有十分重要的意义.