随着智能电网概念的提出,对变电站智能化水平有了新的要求.变电站运维平台借助在线监测技术,在设备故障诊断中提供了重要的数据支撑,但在故障定位上仍存在不足.为此,提出一种基于数字孪生技术的变电站运维平台.孪生技术将现实中变电站和虚拟变电站进行了有机结合,通过后者对真实变电站的运行状况进行实时监控,及时发现潜在故障,从而做到即时修理,防患于未然.该技术的应用,对提高变电站运维平台管理水平和决策能力,具有很好的指导和借鉴意义.
针对水轮发电机组智慧化监控的系统架构要求,给出了励磁、调速系统智能监控方式.首先通过数据采集单元采集水轮发电机组励磁、调速系统中的监控测点数据,然后数据处理单元对采集数据进行分类与清洗,避免数据库和机器学习模型被污染,数据储存单元再对相关数据进行储存,以便于数据监控单元实现数据可视化,最后智能计算单元实现水轮发电机组专家诊断功能,预先挖掘潜在的故障风险,并在故障发生后继续智能诊断,快速定位故障,从而大大提高了水轮发电机组监控系统的智慧化程度,显著提升故障处理效率,进一步保障了集约化安全生产.
为解决变电站内视频监控场景异常感知能力弱的问题,开展基于机器学习算法的变电站内视频监控场景异常感知方法研究.通过建立变电站内视频监控场景异常映射集,基于机器学习算法,训练提取视频监控场景异常特征,感知变电站内监控视频场景异常,实现自动报警能力.实验结果表明设计方法能满足变电站安全监控的自动场景异常识别功能需求,可提供更智能化的安全监控解决方案.