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【期刊】
基于状态曲线的风电机组 运行工况异常检测
作者:
刘长良
周瑛
孙群丽
刊名:
热力发电
发表时间:
2019-07-01
摘要:
为了提高风电机组的利用率和发电量,减少风电机组维修和更换费用,需要对其运行工况进行监测.本文首先对机组的风速-功率、风速-转速、风速-桨距角、转速-功率、转速-桨距角5种状态曲线进行理论介绍,然后结合实际运行数据对其进行了分析.结果表明:由于风速的随机性和风电机组的惯性,前3种曲线不能很好地区分机组的正常运行状态和故障状态,而转速-功率、转速-桨距角能够对机组的异常情况进行准确的监测;以转速-功率、转速-桨距角状态曲线为基础,分析了机组不同运行工况在状态曲线上的分布,对各个不同工况分别建立相应的评价体系,通过故障实例分析,表明本文方法能提前感知异常情况,有效提高系统的状态监测精度.
风电机组
状态曲线
转速-功率
转速-桨距角
异常检测
运行工况
监控与数据采集系统
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2.
【期刊】
遥测数据中的坏数据机理及其处理
作者:
郝玉山
米增强
孟兴来
郝育黔
刊名:
南方电网技术
发表时间:
2012-05-01
摘要:
42年前有人发现电网调度遥测数据中有坏数据,并提出用状态估计加以剔除,但至今坏数据依然存在.在复现电网调度和用电遥测数据错误的实验基础上,研究坏数据的产生机理,指出遥测数据中混入暂态数据、时钟不同步和轮询频率太慢产生的混频错误是产生坏数据的根由;提出连续物理量的遥测处理方法,将其应用于用电信息系统和电力调度,消除了坏数据并提高遥测数据精度,说明所提出的处理方法可以为智能电网的用电和调度奠定准确的遥测数据基础.
监控与数据采集系统
远程终端控制系统
状态估计
智能电网
T型轮询数据
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3.
【期刊】
SCADA系统在联合站油水分离过程中的应用
作者:
刘丰满
陈玉军
厉立国
姚建红
李越男
刊名:
大庆石油学院学报
发表时间:
2002-03-01
摘要:
研究了一种Windows环境下的联合站油水分离过程集成的人机界面/监控与数据采集系统,包括流程显示、参数监测、历史趋势、报警记录、参数修改、数字滤波、数据采集等模块,能够收集、查阅、存储、控制和管理控制过程的各种基本信息. 结合工业控制的特点,提出了"自治函数"和"响应函数"的概念,应用在几十个工控过程中,从根本上解决了弱时间条件下的定时数据采集对多任务的依赖. 控制系统投运后,联合站沉降脱水压力和电脱水压力稳定在0.25~0.35 MPa之间,外输油含水控制在0.15%~0.20%. 可满足现场需要.
监控与数据采集系统
联合站
油水分离
自治函数
响应函数
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4.
【期刊】
天津塘沽燃气信息管理系统设计与实现
作者:
王鹏
刊名:
煤气与热力
发表时间:
2013-06-01
摘要:
介绍天津塘沽燃气公司信息管理系统(IMS)的组成、功能、设计思想和实现效果.信息管理系统包括SCADA系统、地理信息系统、呼叫中心系统、视频监控系统、OA系统.
信息管理系统
监控与数据采集系统
地理信息系统
呼叫中心
视频监控
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5.
【期刊】
色标化的城市燃气管网SCADA系统
作者:
方睿
曹晖
刊名:
煤气与热力
发表时间:
2013-09-01
摘要:
对于整合了地理信息系统(GIS)的城市燃气管网监控与数据采集(SCADA)系统,在GIS地图中以色标显示代替运行参数(压力、流量等)的数据显示,可直观形象地反映城市燃气管网运行参数分布.结合运行参数的时点序列,将运行人员从海量的数据分析中解放出来,能够更加准确及时地找到问题所在.
城市燃气管网
监控与数据采集系统
地理信息系统
色标
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6.
【期刊】
风电机组跨域安全访问技术研究
作者:
李怡
刊名:
计算机工程
发表时间:
2010-11-01
摘要:
为提高风电机组远程访问的安全性,基于风电机组常用的监控与数据采集系统,提出风电机组的跨域安全访问技术.该技术基于MD-RBAC 模型实现各种有效性约束的访问控制函数,在此基础上设计跨域安全访问管理机制,采用DevFx 实现基于B/S 结构的跨域远程访问系统.
风电场远程访问
监控与数据采集系统
MD-RBAC 模型
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7.
【期刊】
基于支持向量回归的风电场短期功率预测
作者:
林涛
董栅
秦冬阳
马同宽
刊名:
中南民族大学学报(自然科学版)
发表时间:
2017-04-01
摘要:
针对风电场的短期功率预测,提出了一种考虑风电机组运行条件的用于风电场短期功率预测的新方法.首先,利用风力发电机的监控和数据采集(SCADA)系统数据计算输出功率和运行条件之间的皮尔逊相关系数,验证了SCADA监测项目对风力发电机输出功率的具有相关性;其次,建立支持向量回归(SVR)模型来预测单个风力发电机的风力与气象、运行状态的关系,发现了考虑运行条件的模型的预测结果优于仅考虑气象信息的模型的预测结果;最后,考虑到不同空间位置的风力发电机组对风电场输出功率的贡献不同,建立了各风力发电机预测功率和风电场预测功率输出之间的回归模型.试验结果表明:所提出的风场回归模型的预测误差小于风力涡轮机所有预测功率的模型的预测误差,从而验证了该方法的有效性.
短期预测
监控与数据采集系统
支持向量回归
风力发电机
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