基于多元状态估计-层次分析法的磨煤机故障预警

针对当前火电机组频繁进行深度调峰、灵活性运行、节能降耗等背景下发电设备故障频发的现象,提出了多元状态估计-层次分析法的磨煤机故障预警方法。首先基于斯皮尔曼相关性分析对磨煤机特征参数进行降维,采用等距抽样方法从大量磨煤机历史数据中抽取部分样本归一化后形成记忆矩阵;随后利用多元状态估计算法根据记忆矩阵和观测向量计算出对应的估计向量,采用层次分析法对特征参数赋予不同的权重,并计算观测向量和估计向量之间的融合相似度,基于自适应阈值的方法对磨煤机故障进行预警;最后以某辊式中速磨煤机实际故障数据为例,验证了该方法的有效性。结果表明,该方法对磨煤机故障预警具有较少的漏报率和误报率,可以在一定程度上减少磨煤机实际发生故障的概率。     

基于多变量状态估计的磨煤机一次风量故障预警仿真

磨煤机一次风量在磨煤机正常运行、机组稳定燃烧、风煤配比过程中起关键调节作用。磨煤机一次风量测量一般采用差压式测量原理,在机组运行过程中容易发生积灰,导致一次风量测量不准,影响机组正常燃烧。分散控制系统报警功能主要是基于上下限的故障报警且各个变量之间没有相互关联,导致故障较为严重时才进行报警。基于此,采用多变量状态估计建立磨煤机一次风量故障预警模型,采用相似度函数建立多变量状态估计的估计矩阵,从而动态更新估计矩阵以便适用于机组的各种工况。基于一次风量的故障预警采用趋势变化进行提前判断,能提醒运行和热控人员提前进行干预解决,从而保证磨煤机和机组的安全、稳定运行。     

基于暂态录波与多元状态估计的阀冷系统故障预警及识别

阀冷系统是直流输电工程的重要设备之一,提高其故障预警及识别水平具有重要实用价值。利用主泵周期切换触发的双频暂态录波数据,提取系统在切泵扰动下的特征量,从而提高运算效率;提出基于聚类算法和切换工况相结合的动态过程记忆矩阵构建方法,根据多元状态估计得出估计向量,计算估计向量与观测向量的余弦相似度,采用3σ离群检测值作为预警阈值,然后根据预警观测向量与切换工况的耦合程度,以及3种故障类型对误差的贡献率实现故障识别。最后,通过案例分析验证了所提方法的有效性。     

基于稳健状态估计的设备状态预警研究

针对发电机组设备的状态监测问题,采用改进的自联想回归（AAKR）算法建立设备的状态预警模型。将稳健距离算子代替马氏距离算子,提高自回归模型的稳健性和抗污染能力。将聚类思想应用于距离划分,提出一种基于聚类的变间隔状态矩阵提取方法,并给出具体的实施步骤。采用四重交叉验证学习机制,在训练过程中对模型参数进行优化,获得最优的状态监测模型。以某600 MW机组一次风机为例建立状态参数估计模型,DCS实际运行数据和仿真计算结果表明,改进后的稳健状态估计方法在维持较高准确性的前提下,能够大幅提高模型的稳健性,具有较强的抗污染能力。这样在设备故障早期就能给出相关预警信号,为设备的状态检修提供理论依据。     

基于回声状态网络的磨煤机故障预警

为实现对火电机组磨煤机断煤故障的早期预警,提出一种基于回声状态网络(ESN)的故障预警方法,结合电厂实际运行数据,与传统静态阈值方法进行比较.仿真结果表明:基于ESN的磨煤机故障预警方法输出的故障预警信号能够提前于实际断煤信号,实现磨煤机故障的早期预警.     

基于模糊物元模型的中速磨煤机运行状态评价

针对某机组RP型中速磨煤机运行状态,以煤粉细度、磨煤机出力、磨煤机电流和分离器出口温度为评价指标,利用模糊物元理论结合欧氏贴近度原理,构造出欧氏贴近度复合模糊物元,建立磨煤机运行状态评价的模糊物元模型,采用层次分析法(AHP)确定各评价指标的权重系数,对磨煤机运行状态进行定量和定性评价.在某300 MW机组锅炉的RP903X型中速磨煤机上的实际应用结果表明,该模型可快速、有效地对RP型中速磨煤机的运行状态进行合理评价,提高了机组运行的安全性和稳定性.     

基于数据驱动与多变量状态估计的汽动引风机故障预警

汽动引风机是新建电厂的重要设备之一,对其采用数据驱动的故障预警时,存在监测参数多、设备故障试验代价高、运行数据少的问题。为此,本文采用多变量状态估计（MSET）方法对汽动引风机相关测点进行状态监测,构造合理的记忆矩阵,使用奇异值分解法计算广义逆矩阵,从而提高计算效率;并以江苏某电厂为研究对象,提取现场包含喘振故障的数据,采用本文方案对实时数据进行状态预警。结果表明,该方案能够合理反映设备的运行状态,对喘振故障能够提前约5 h预警。     

基于时频矩阵相似度的配电网单相接地故障选线

针对小电流接地系统故障选线,采用Hilbert-Huang变换和Hausdorff距离获得暂态零序电流的时频矩阵相似度作为故障选线判据.首先采用Hilbert-Huang变换建立每条出线的暂态零序电流时频矩阵,再将该时频矩阵经奇异值分解后,采用加权Hausdorff距离算法计算每条出线的暂态零序电流时频矩阵之间的相似度...     

基于相似度匹配的场景深度估计方法

重建任意场景图像的深度图是多视立体中的一个基本问题.在视角间参数未知的情况下,基于立体匹配的深度估计方法因三维估计不准确、光度一致性较差而导致得到的深度图空洞较多、平滑性差,针对上述问题,提出了基于相似度匹配的场景深度估计方法,该方法通过使用SLAM估计两视图之间的参数,利用孪生神经网络实现图像间的相似度匹配,从而进行...     

基于状态估计的海量多元异构智能电网数据压缩存储方法

海量多元异构智能电网数据未经处理就进行压缩与存储,存在压缩误差大、运行时间长的问题,影响压缩储存效果。因此,提出基于状态估计的海量多元异构智能电网数据压缩存储方法。融合海量多元异构智能电网数据,推导出准确的智能电网数据,通过Tucker分解智能电网大数据压缩方法,压缩海量多元异构智能电网数据。采用可扩展标记语言（XML）技术预处理数据,结合非关系型的数据库技术,实现海量多元异构智能电网数据的快速存储。试验结果表明,该方法的线路电阻、电抗动态参数估计准确性高,数据压缩平均绝对误差、F 范数误差低,运行时间短,具有一定的实际应用性能。     

基于向量相似度的无功电压分区方法的研究

以电力网络无功电压灵敏度为基础,提出基于向量相似度理论的无功电压分区新方法。首先,在分区前,利用广义Tellegen定理计算出网络中每个节点相对于其他节点的无功电压灵敏度,并形成电压无功灵敏度矩阵;其次,利用向量相似度数学方法计算灵敏度矩阵各列的相似度,由此定义了新的电气距离,形成电气距离矩阵;最后,建立模糊相似矩阵,利用模糊聚类理论划分电压控制区域。IEEE-30系统和IEEE-118系统仿真结果表明所提分区方法的准确性和合理性。     

基于态势感知的电网台风预警防御框架研究综述

鉴于态势感知在电力系统的应用和发展,对基于态势感知技术的电网台风预警防御框架进行研究,以应对近年来频发的台风灾害。基于态势感知的3个阶段对台风预警防御框架的主要研究内容和关键技术进行归纳。在态势要素采集环节对台风预警防御系统需采集的信息进行了拓展和总结。基于所获取的数据,在态势理解环节对电力设备的静态故障率和电网的韧性进行实时评估,以实时感知电网的运行状态。在未来态势预测环节,在预测和修正台风的路径及风速的基础上,对台风灾害下电网的运行风险评估方法进行归纳分析,包括单个故障、群发性故障和连锁故障的风险预测。最后,总结了基于态势感知的电网台风预警防御的整体框架,并对台风预警防御框架的未来发展方向进行展望。     

基于信息融合的智能一体化电站新型并网控制策略

根据一体化电站信息流分布情况,通过监控系统对一体化电站及车载终端的详细参数进行采集。利用物联网(IOT)和GPS技术,可对一体化电站内外电池工作状态进行状态监控和故障处理。对一体化电站与电网之间的交换功率和一体化电站的能量水平进行分析及融合。根据上述融合信息,结合一体化电站和电网运行信息,提出一种新型的并网控制策略。实际算例表明,基于信息融合技术的并网控制策略对一体化电站和电网的正常运行有着积极作用。     

基于CTI技术的水电站事故报警通知系统

针对水电站运行特点,充分利用计算机电信集成技术(CTI)和文语转换技术(TTS),在计算机监控系统的基础上采用语音与短信相结合、公用电话交换网(PSTN)与移动通信网(GSM)相结合的方式设计水电站事故报警通知系统,使电站事故报警实时性更高、灵活性更强、报警手段更丰富.     

基于CTI技术的水电站事故报警通知系统

针对水电站运行特点,充分利用计算机电信集成技术(CTI)和文语转换技术(TTS),在计算机监控系统的基础上采用语音与短信相结合、公用电话交换网(PSTN)与移动通信网(GSM)相结合的方式设计水电站事故报警通知系统,使电站事故报警实时性更高、灵活性更强、报警手段更丰富。     

基于输电线路在线巡视系统的智能预警系统研究

以提高输电线路安全性和可靠性为目的,研究基于输电线路在线巡视系统的智能预警系统的原理。一种新的在线巡视系统采用可视监控、红外成像等技术,通过逐塔配置来替代人工巡视功能,并结合OPGW光电分离和EPON通信新技术实现海量数据的传输,在此基础上构建采用分级结构的智能预警系统。第一级位于杆塔终端主机,通过杆塔就地监测信息对输电线路的故障或异常状态进行初步判断,如利用图像差分等方法;第二级位于后台主机系统,通过系统建模与综合分析精确判断输电线路故障类型,如模糊评判方法。该智能预警系统的运用,可有效实现输电线路及其设备故障异常的智能识别。     

某火电厂磨煤机高速轴断裂失效分析及预防措施

贵州某电厂磨煤机的高速轴在运行过程中发生断裂,通过金相组织分析、化学成分分析及硬度试验等方法,断裂失效的主要原因：非金属夹杂物含量较多,锻造比不够,带状组织及成分偏析导致开裂。     

基于嵌入式系统的智慧管廊防灾预警系统设计

智慧管廊是智慧城市的“神经网络”,智慧管廊的安全稳定运营对城市发展、工业生产和居民日常生活有重要的意义.基于嵌入式系统设计了智慧管廊防灾预警系统,选用STM32F107互联型微处理器,实时在线监测管廊内部温度、天然气浓度等环境参数,对电力和燃气管道等重点区域进行全方位的监控,在环境参数超限时进行报警,并启动防灾装置,实现自动防灾预警功能.该系统的运用对保障综合管廊正常运营和居民正常生活具有重要的意义,并且可以与视频监控等系统进行联动,把管廊内部产生的大数据与智慧城市的管理相结合,助力智慧城市的发展.