基于风电运维人员紧张程度的运维操作模式

安全可靠的运维是保证风电场正常运行的一个重要条件然而大多数风电场处于环境恶劣的偏远地区，给风电运维人员带来了巨大的挑战恶劣的运维环境降低了运维人员的可靠性，增加了运维人员人为失误的概率近年来，由运维人员人为失误导致的事故频发，为减少人为失误导致的事故，提出了一种基于风电运维人员紧张程度的运维操作模式以肌电图、呼吸作用和皮肤电导这3种生理信号作为运维人员紧张程度的评估参数，采用随机森林算法对运维人员的紧张程度进行分类与预测，通过实验验证了基于生理信号划分紧张程度的可行性最后以发电机U1绕组温度超限故障为例，分析了运维人员在不同紧张程度下的操作模式     

风电机组脱网故障认知诊断模型研究

面对风力发电产教融合人才培养，构建了风电运维专业知识、实践操作认知图谱，分析了风电运维专业知识、故障解决策略、解决过程能力熟练度等潜在变量关系以低电压穿越（low voltage ride through，LVRT）等任务特征为例，建立贝叶斯网络和心理测量模型，利用工单系统记录的运维过程和运维结果等观测数据，以证据为中心对工程技术人员实施熟练度评价最后，研究了认知诊断模型对工程技术人员的实际应用价值     

风电机组变桨系统故障认知诊断模型研究

由于近年来风电装机数量持续增长，如何对风电工程技术人员进行认知诊断以及产教融合人才培养成为一大难题该文以变桨系统常出现的电机定子匝间故障（STF）和轴承故障（BRG）为背景，探讨了故障诊断方法在此基础上运用贝叶斯理论搭建了工程技术人员的认知诊断模型，对工程技术人员的故障处理能力以及对应知识的熟练度进行评估最终将该项研究成果应用于产教融合人才培养，重点探讨了高校教师与高校实习生在教、学、考核三个方面的应用，能有效增加高校毕业生的就业优势，提高高校就业率     

风电机组主轴承温度异常故障智能诊断系统设计

主轴承故障诊断最直接的方法是安装在线振动监测系统，但早期风机并无此系统 时至今日，现场安装的振动传感器的数量也非常少，而最为常见的方法是使用与振动最为接近的数据，即主轴承温度，从侧面推算主轴承是否发生故障该文选取、设计EPF BP算法的主轴承温度故障诊断方案，搭建诊断模型对于诊断出的故障，构建主轴承温度异常故障树模型，使用protégé开放源代码软件，进行主轴承温度异常原因推理探索添加Web本体语言 OWL的信息规则，实现语义层次上的信息共享、交互和处理实验针对直驱型2 MW风电机组主轴承进行故障诊断，结果表明：该诊断系统可以更为有效、准确地识别风电机组核心部件主轴承温度异常，以提高主轴承运行的可靠性     

基于STATCOM和Crowbar的双馈风电场低电压穿越控制

针对保障双馈风电机组在因电网故障引起的电压跌落时不离网运行的问题,通过分析双馈感应发电机的结构与电网电压跌落时双馈风电机组的暂态数学模型,提出了应用静止同步补偿器(Static-Synchronous-Compensator,STATCOM)与撬棒(Crowbar)保护电路结合的方案来改善双馈风电机组低压穿越能力。在Matlab/Simulink平台搭建了双馈感应发电机的低压穿越仿真模型,结果表明:STATCOM可以在电网故障时发出无功功率维持电网电压稳定;Crowbar保护电路可以在电网故障时抑制转子侧过电流。应用STATCOM与Crowbar保护电路可以在电网电压跌落时,提高双馈风电场的低压穿越能力。     

数字大脑综合管理平台设计与实现

【目的】某公安局信息化系统包括计算机网络系统、机房动环系统、楼宇自控系统、视频监控系统、背景音乐系统、信息发布系统、一卡通管理系统、防盗报警管理系统等。这些系统是独立运行的，导致运维量大、数据孤岛现象严重。在数字孪生背景下，有效提高公安局信息化系统运维人员的工作效率成为关键。【方法】针对某公安局信息化系统运维现状，设计了一套基于B/S架构的数字大脑综合管理平台。该平台一体化运维关键重点设备、业务和系统，并结合智能化技术应用。【结果】通过建立一种新型的运维模式，以智慧运维管控为支撑，实现了视频监控系统、背景音乐系统、防盗报警系统的联动显示，并实现了对重点子系统的集中控制，减少值守人员的数量。【结论】这种新型运维模式能提高某公安局信息化系统的运维效率。     

对智能变电站运维模式的研究

随着社会经济的发展,人们对电力需求呈现多层次的趋势,不仅对电力系统提升了要求,也对变电站加大了重视。基于此,探究智能变电站运维模式显得尤为重要。本文以智能变电站运维模式概念为基础,结合其主要功能和目前存在的故障问题,重点分析完善智能变电站运维模式的途径,以期提升电力输送系统的安全性和可靠性。     

电采现场运维管理终端的研制

用电信息采集建设的大力推广,对用电信息采集终端的现场运维提出了更高要求。然而,目前处理一个用电信息采集系统现场故障的平均时间较长,不满足工作要求,加大了计量班组的工作负担。因此,研制了一种电采现场运维管理终端,极大地提高了采集故障处理的效率,降低了人力成本和时间成本,提高了电网的精益化管理水平和经济运营水平。     

一种融合双向LSTM和CNN的混合情感分析模型

针对现有文本情感分析方法实时性不强、难以应用到大规模文本、不能同时提取文本上下文信息和局部语义特征等问题，提出一种融合双向长短期记忆（LSTM）和卷积神经网络（CNN）的混合情感分析模型通过使用双向LSTM和CNN模型对由word2vec编码得到的文本词向量进行训练，运用注意力机制将双向LSTM模型学习到的特征作用于CNN模型上，并进行特征加权，最后将双向LSTM模型和CNN模型得到的结果进行拼接，由分类器得到相应的情感分类结果在NLPCC SCDL数据集上进行实验，结果表明所提出的融合双向LSTM和CNN模型在精度、召回、f1值和准确度方面优于两个单独的模型     

基于改进萤火虫算法的变电站选址定容研究

在市场环境下，变电站选址规划建设方案的经济性越来越重要针对变电站选址定容规划的经济性与供电可靠性的综合考量问题，该文提出了基于设备全寿命周期成本的变电站选址定容新模型在模型中同时考虑了变电站规划方建设的一次性投资成本、系统的运行及维护成本、故障成本和废弃成本，其中故障成本模型反映了电网公司经济损失与全社会经济损失的综合影响，采用设备故障率曲线来精确描述设备随时间发生故障的概率同时，该文还提出了一种运用参数方差调节的萤火虫优化算法对上述模型进行求解，该算法通过区分萤火虫种群的搜索阶段来提高寻优速度和全局寻优能力在典型规划算例中，通过与等年值法的比较分析，验证了上述模型和方法的正确性和有效性     

基于边缘计算和稳态 遗传算法的AIoT资源调度研究

在万物互联时代，智能物联网（Artificial Intelligence of Things, AIoT）是人工智能与物联网融合发展的新兴方向在面对边缘海量数据和连接时，如何进行资源负载的调度是AIoT目前亟待解决的关键问题边缘计算（Edge Computing）是对云计算的补充和发展，具有低时延、位置敏感和无线接入等优点，能在网络边缘进行高效部署该文提出了一种基于边缘计算和遗传算法的AIoT资源调度方法首先，基于边缘计算构建了云边融合的AIoT分层网络资源管理架构然后，对其资源调度问题进行了数学建模并使用稳态分组遗传算法（SSGGA）进行了优化最后，根据得到的优化方案制定了计算资源调度策略另外，基于iFogSim平台搭建了实验环境，仿真结果验证了该文所设计的资源调度策略可有效降低高负载下AIoT各节点的处理时延，并有效提升网络内设备的能量利用效率该文的工作对于推动AIoT的发展具有良好的理论和应用价值     

线路纵联差动保护改善风电场35kV系统稳定运行能力的研究

风电场35kV系统故障不能快速切除是风电机组脱网容量增加的主要原因之一。在风电场35kV出线配置纵联电流差动保护,可快速切除故障,缩短系统故障时间,避免非故障支路风电机组脱网,从而提升含风电场电力系统的稳定运行能力。在MATLAB平台上搭建了含风电场的电力系统仿真模型,针对风电机组35kV送出线路上的各种故障,比较了线路配置纵联电流差动保护和配置常规三段式电流保护时风电场的动作行为。结果表明,线路配置纵联电流差动保护可以提升风电场的稳定运行能力。     

结冰对风电机组载荷的影响研究

风电机组在低温环境中运行,叶片、轮毂、机舱和塔筒等往往会出现结冰现象,尤其在一些寒冷地区,全年风电机组结冰甚至能达3～4月之久。风机大部件结冰后改变了原来的形状,增加了重量,改变了整个风电机组的固有频率,进而影响机组的载荷特性。本文以某2.5MW机组为研究对象,采用GH Bladed软件建立风电机组模型,结合寒冷地区特定环境特点,考虑结冰、不结冰对机组载荷的影响,分析了结冰前后机组大部件极限载荷和疲劳载荷的变化情况,为设计低温型机组提供参考。     

电感材料与电流限制相关性认知诊断模型研究

自我国加入《华盛顿协议》以后，国内各大高校更注重对学生能力的培养，因此对学生能力的评估也成为重点研究问题该文提出一种基于贝叶斯心理测量的方法对学生的能力进行科学评估工作分为三步：首先，以研究电感饱和对电流限制的影响为例，基于认知诊断模型搭建了熟练度模型、任务模型和证据模型其次，构架贝叶斯网络模型并基于等级反应模型（GRM）设置网络中间节点的条件概率最后，在贝叶斯网络分析软件Netica中对构建的贝叶斯网络模型进行仿真实验，以验证方法的正确性和有效性.     

电力隧道监测及巡检监控技术应用

【目的】通过设计一种电力隧道监测及巡检监控系统，来解决对城市电力隧道和综合管廊中的电缆输送通道及载体运维状态进行检修时存在的智能化水平低、运维效率低、危险度高等问题。【方法】该系统通过对隧道内电缆本体进行环流和光纤测温在线监测，完成对电缆数据的实时收集、分析和预警，增强电力电缆运行的可靠性。通过对隧道内的视频监控、环境温湿度、有毒有害气体、门禁、排水、风机、照明等配套设备进行状态感知和控制，提高隧道环境和辅助设备的智能化水平。移动巡检设备可对电缆进行红外测温，并根据巡检任务进行自行巡检，增强智能巡检和快速响应的能力。【结果】该系统软件基于B/S架构进行设计，具有分布性强、维护简便的特点，可实现多点、多账户共同操作，用户访问更加便利。【结论】电力隧道监测及巡检监控能有效提高电力隧道辅助设备和电缆运维检修能力，实现电力隧道的智能化与高效化运维检修。     

壳模型分子动力学优化新方法

提出了新的壳模型分子动力学优化方法来对壳位置进行优化该方法的基本思想是利用多次迭代来确定模拟过程中壳的位置分子动力学模拟的结果表明，该方法不但能够准确得到壳位置，计算效率比传统的优化方法要高，而且通过选择收敛因子还可以进一步控制计算精度和效率该方法特别适合于对铁电材料的壳模型分子动力学模拟     

高温辐射进料泵降压系统优化

对一种BB2结构形式高温辐射进料泵的非驱动端机械密封在运行过程中的渗漏故障进行分析得出,机械密封泄漏故障的根本原因是密封腔泵送介质压力偏高,内侧密封冲洗液(P32)及外侧密封冲洗系统(P53A)隔离液压力偏小,无法满足冷却润滑密封动静环要求,导致机械密封长时间在高温、高压状态下运行失效。为消除泵运行安全隐患,对泵的降压系统进行了模型分析与优化设计,将密封腔体介质压力由原来的1.2 MPa降低至约0.3 MPa,实现了密封冲洗液对密封动静环的充分冷却和润滑,延长机械密封使用寿命,提高机组安全运行的可靠性,有效降低了运维成本。     

基于感应发电机的风电机组研究

风电机组是一种很有发展前途的发电替代技术,但在其对电网的运行及稳定性方面影响较大。风力发电所用发电机与常规同步发电机相差甚远。本文从结构、模型及特性等方面分析了多种基于感应发电机的风电机组。     

110 kV主变压器近区连续短路故障分析及治理措施

【目的】本研究通过深入分析一起110 kV主变压器遭受近区连续短路冲击故障的案例，为保证变压器的安全运行提供一定的借鉴和帮助。【方法】本研究通过对变压器故障过程、解体情况、制造工艺及抗短路能力计算结果进行详细分析，寻找主变压器故障的原因，并提出针对性防范措施。【结果】经多维度分析后得出，主变压器发生故障是因主变压器抗短路能力不足，导致低压绕组在近区短路电流电动力的持续作用下发生变形，并造成匝间绝缘击穿短路。【结论】近区短路是导致主变压器发生故障的重要原因，对老旧主变压器应加强运维管理，并优化保护定值整定，降低近区短路的故障风险，确保主变压器能安全稳定运行。     

企业信息化基础设施综合监控运维平台建设探讨

本文从技术和系统层面对企业信息化基础设施综合监控运维平台的实现进行了简要分析介绍,对系统建设方案进行了探讨。