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智能电力设计中的核心技术

随着新技术快速发展,智能电网和当下时代发展背景相契合,可以在很大程度上优化智能电网,但是当前的智能电网系统技术并不完善,在每个发展环节上都有着很大的局限性,因此优化智能电网尤为重要。所谓的智能电网作为高新技术支持下的电网运行方式,主要是通过数字技术应用的,在技术层面和设备上都要保证其符合实际要求,现阶段,我国的智能电网发展相比其他发达国家有很大的差距,因此科学合理的应用智能电网中的智能电力设备尤为重要。



1、智能电网的智能电力中实时数据采集和处理技术

在智能电网的智能电力中实时数据采集和处理技术,主要是由相线电压、频率功率、功率因数、以及电能等部分组合而成的。其过程主要是把电压二次信号和电流进行高效的转换,并且在电流发生故障的同时,可以根据电流电压计算出相应的参数。

国网通用航空有限公司提出一种基于无线传感网络的智能电力巡检系统,使用ZigBee技术采集杆塔数据,通过无人机收集数据并通过4G网络远传到故障诊断数据库。固定在每个杆塔上的ZigBee传感网络,实时收集杆塔信息,全天候检测杆塔状况。巡检任务只需无人机绕指定电力线路飞行一圈即可完成。介绍了系统构成和功能、软硬件设计,最后讨论该系统的应用前景。

广东电网有限责任公司阳江供电局等单位通过对智能电网特征和业务需求的分析,借鉴异构网络现有研究成果,设计了一种适应智能电网环境的异构融合网络模型和功能架构,在此基础上,针对不同的网络资源状态,分析比较了多网络环境下网络发现、网络选择和连接管理机制;包括多级、异构网络环境下支持发送分集通用链路层处理技术,以及业务的多网络协同承载技术。

2、智能电网的智能电力中执行设备技术

在智能电网中执行设备技术,可以对智能电网中的中高压开关进行科学有效的闭合操作。但是在实际的操作过程中,只有工作人员可以对其进行科学合理的控制,才能在很大程度上实现智能电网的自适应性和自愈性功能有所提升。

安徽电力调度控制中心联合中国科学技术大学计算机科学与技术学院针对采用手工方式进行电力调度存在效率较低的问题,提出了一种基于长短时记忆网络(LSTM)和蚁群算法的智能调度算法。基于LSTM深度学习算法,通过对电力公司历史数据进行建模,LSTM算法可以有效提取出有效特征,实现预测一定条件下机组的耗煤量。同时,利用蚁群算法(ACO)设计了一种智能电力调度算法,从而在满足在完成实时发电任务的情况下,尽可能地节能减排。试验表明,采用LSTM算法,相比较线性回归、随机森林等算法,预测耗煤量的均方误差更小;采用ACO算法,相比较等微增率法、动态规划法以及遗传算法,可以更加快速、有效地分配发电负荷。


 
 
 
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