简介:摘要:电力系统自动化技术与智能技术有着一定的差异之处,与此同时在一些方面往往存在着一些联系。在我国计算机技术、信息技术的发展过程中,越来越多的先进电力设备被使用到电力系统中,其中各电力设备的连接时较为复杂紧密的,并且每个电力设备都在相互联系相互制约着,为解决这一问题,智能技术逐渐被提出,智能技术相比于传统技术能够及时突破传统技术的框架,解决传统方式无法解决的问题。而智能技术在电力系统中的有效结合,往往可以确保电力系统控制水平的提高,适宜使用在非线性问题上,为我国电力运行的稳定性提升保驾护航。因此,本文中结合现阶段我国电力系统中自动化智能技术的相关内容加以分析,强化智能技术在电力系统中的应用,以此来确保我国电力系统的平稳运行。
简介:【摘要】本研究旨在探讨装配式建筑中电气设计应用与优化分析。随着我国市场经济的不断发展,建筑行业也在不断更新进步,装配式建筑是建筑行业中一种新型的建筑类型,是指将建筑构件进行分割,在厂内对不同的单元实施预制,再重新运回现场装配的一项施工技术,具有施工效率高和绿色环保的显著优势,在建筑行业得到了广泛的应用。由于装配式建筑和传统建筑相比在电气设计方面具有一定的差异,因此本研究旨在分析其本身的优势及如何优化相关的关键技术。
简介:摘要:随着全球能源结构的转变,太阳能作为一种清洁、可再生的能源,日益受到人们的关注。分布式光伏电站因其灵活、环保的特点,在电力系统中扮演着越来越重要的角色。然而,如何高效地运维管理分布式光伏电站,以及预测其发展趋势,是当前亟待解决的问题。本文将就分布式光伏电站的运维管理和发展趋势进行探讨。
简介:摘要:随着我国大力发展可再生能源,光伏并网发电系统的装机容量不断增加。然而,光伏并网发电系统的发电功率由于受气象因素的影响,其发电功率具有间歇性和波动性特点。大量光伏并网发电系统的随机接入会增加电网系统的复杂度,改变电网系统现有的裕度和发电计划,导致系统面临崩溃的风险。提高光伏并网发电系统的预测精度,有助于电力部门制定详细的发电以及调度计划,提高电力系统的运行稳定性。在大量阅读国内外文献的基础上,本文从三个不同方面对光伏并网的发电功率预测进行了研究。通过分析影响光伏并网发电功率的相关因素,选取主要影响因子作为神经网络的输入变量,采用基于神经网络的光伏发电预测模型对光伏发电功率进行预测。通过数据挖掘技术,从大量数据中筛选出与预测时段具有相似气象特征的数据序列,采用灰色关联度理论对光伏发电功率进行预测。通过组合预测技术的权值计算理论,分别对神经网络的光伏发电预测结果和灰色关联度的光伏发电预测结果赋予不同的权值,采用组合预测技术对光伏发电功率进行预测。
简介:摘要:本文对 DCS系统故障分析、处理、维修预防等方面的研究状况进行探讨,通过对 DCS系统故障产生的原因、解决方法、维修防护等方面进行举例,从而更好地提升 DCS系统的工作稳定性,提高其工作效率。