简介:摘要:随着大型水电站的信息规模急剧扩大,运行人员每天面临大量的监控信息,工作压力和劳动强度也大幅增加。这种情况容易导致人员疏忽或对故障信息的警觉放松,给安全生产带来了潜在的风险。为了解决这个问题,水电站可基于设备运行历史数据,并结合人工智能技术,建立了智能报警系统。该系统采用神经网络算法,能够自动获取水电厂的运行健康标准,并对全厂生产设备进行实时监视与跟踪。当设备的运行状态偏离健康标准时,系统会及时发出报警信号。通过引入这个智能报警系统,电站人员的工作负担可得到极大减轻。可为实现大型水电站的“无人值守、少人值班”奠定坚实基础。它不仅提高了电站的安全性和稳定性,还能够更好地保障人员的身体健康。通过利用大数据和人工智能技术,可使水电站在安全生产方面实现重要突破,为水电行业在智能化发展方面做出积极贡献。
简介:摘要电力设备在长期运行中,发热现象通常会是非常严重的故障隐患。设备在过热状态下持续运行,将造成设备材料的机械、电气、物理、化学等各方面性能劣化,从而损坏设备,危害电网的稳定可靠运行。针对大部分的电气设备的故障发生情况都是阶梯式出现,本文设计了一种以专家系统为基础的红外热成像诊断技术,不仅可以对高压设备温度进行实时全方位监控,还能准确可靠地判断出设备出现过热的故障类型,并解决电力设备的过热问题。基于红外热成像的高压电气设备故障分析系统,对于及时发现和处理设备缺陷,预防重大设备故障的发生起到了非常关键的作用,同时在未来电力系统状态监测和设备状态检修中也将发挥着重要作用。鉴于此,本文是对红外热成像技术对高压电气设备的相关问题进行研究和分析,仅供参考。