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大数据、物联网、移动应用、云计算、人工智能等技术的发展,为发电企业向更加清洁、高效、可靠的智能化发展奠定了基础。智能电厂的概念在智能制造、智慧能源、工业互联网的呼声中应运而生。本文在分析国内外成熟的工业互联网目标架构和工业互联网平台的基础上,对工业互联网的关键技术进行了阐述,通过对发电厂生产业务以及智能电厂未来信息架构的分析,提出了智能电厂的平台架构。通过该平台的信息集成能力、智能电厂的安全机制、云计算的全局优化和边缘计算的局部优化,并结合其机理方法与数据驱动,可实现发电过程的智能控制、智能管理、智能安全。 相似文献
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为了研究水蒸汽和氮气流态化条件下生物质热解气化的能量转换率、纯煤气的热值以及成分随反应温度的变化规律,在一个批给料不排灰的常压鼓泡流化床实验台上对生物质样品SD201(Eucalyptus globulus)的热解气化综合过程进行了实验研究,并对不同温度和汽化介质条件下热解气化的实验结果进行了分析。 相似文献
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排序熵是一种计算数据相邻大小关系混乱度的模型。采用空间排序熵的构建方法,建立了发电机的状态诊断模型。首先根据发电机的定子线圈温度测点群构建原始向量,然后通过向量维度和空间延迟参数将该序列重构为排序向量矩阵,接着计算定子线圈温度的空间排序熵,作为发电机状态辨识的特征值。最后,通过对不同发电机的历史状态及运行数据分析,发现定子线圈温度的空间排序熵随发电负荷增大,绝对均值变大且标准差降低。并且,通过合适的向量维度和延迟参数计算得到的空间排序熵,能够准确诊断发电机定子线圈的5种温度异常状态,可为发电机的大量温度测点群的状态辨识和故障报警提供精准判据。 相似文献
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