关键词： 数字孪生技术   智能电网   技术架构   创建孪生模型  

摘要： 将数字孪生技术运用到智能电网中,能够实现电网建设的稳定化运行、全方位感知和网络化连接。借助数字孪生技术,可以完成智能电网由实体状态到虚拟空间的投射,推动智能电网建设管理模式的发展与转型。分析了智能电网数字孪生技术的架构与特点,探索了数字孪生技术在智能电网领域中的应用路径,阐述了切实可行的技术应用策略,旨在发挥数字孪生技术优势,促进智能电网的转型升级。

关键词： 云计算   通信工程   信息化管理   工程设计   运营维护  

摘要： 随着大型通信工程项目规模扩大,传统管理模式难以适应现代化建设需求,基于某大型机场航站楼通信工程实践,探索云计算技术在通信工程项目信息化管理中的应用价值。云计算平台通过整合工程设计以及施工建设以及运营维护等环节资源,构建了全过程数字化管理体系,信息化管理平台实现了工程数据实时采集分析以及施工进度智能管控以及网络性能动态监测等功能,解决了传统管理模式下工程协同难以及资源调配慢以及运维效率低等问题。实践证明,云计算技术为通信工程项目带来管理效能提升,推动工程建设向智能化以及精细化方向发展。

关键词： 多代理系统   智能电网   分布式协同控制   分布式能源  

摘要： 随着智能电网技术的不断发展,分布式协同控制成为提升电网运行效率与稳定性的关键技术之一。基于多代理系统的智能电网分布式协同控制技术,通过将电网中的各个组件视为独立智能体,能够实现实时数据共享与优化决策。本文探讨了多代理系统在智能电网中的应用,分析了其在电力调度、故障检测与恢复、分布式能源调度等方面的关键技术及实施方法。研究结果表明,多代理系统的引入可有效提升电网的自适应能力、容错性和运行效率,为智能电网的高效、稳定运行提供了新思路。

关键词： 永磁同步电机   参数辨识   离线  

摘要： 面对不同型号且参数差异较大的永磁同步电机(Permanent Magnet Synchronous Motors,PMSM),为了能够获取较好的控制性能,对变频电源的参数辨识能力提出一定的要求。为此,在不增加额外硬件的前提下,给出了一套易于实现的多参数识别方案,并对其进行优化以提高参数辨识的准确性,从而保障电机的控制性能。

关键词： 智能电网   全球能源   电动汽车   储能技术   锂离子电池  

摘要： 随着全球能源结构深刻变革,电化学储能技术正以前所未有的速度发展成为支撑清洁能源大规模应用的关键支柱。当下,电动汽车市场迅猛扩张,智能电网储能需求激增,这些趋势对储能技术提出了更高要求。传统锂离子电池凭借卓越的能量密度和出色的循环寿命,一度成为移动设备和电动交通的首选动力来源。然而,锂资源的稀缺性导致价格居高不下,加之安全隐患始终如影随形,这些固有缺陷限制了其在大规模储能场景中的广泛应用。因此,开发兼具高性能、低成本、安全可靠特性的新型储能技术,已成为全球能源领域函待突破的科技前沿。

关键词： 风力发电   SVG   无功补偿   电能质量  

摘要： 随着风电、光伏新能源的快速发展,并网引发的非线性与冲击性负荷严重威胁电网稳定性与电能质量,导致功率因数下降、电压波动及闪变。本文以新风光SVG系列产品为例,探讨了SVG在风力发电中的应用,重点分析了其在动态无功补偿、电能质量改善和电网稳定性提升方面的作用。SVG通过自换相桥式电路并联于电网,动态调节无功功率,有效解决了功率因数低下、电压波动等问题。在哈萨克斯坦Dostyk50MW风电场的应用案例中,SVG显著提高了电网的稳定性和电能质量,验证了其在风力发电行业中的实际效果和推广价值。

关键词： 电力系统   电能质量   质量监测   监测方法  

摘要： 目前设计的电能质量监测方法存在监测时间过长、准确率较低等问题。基于此,为解决上述问题,研究了一种新的电能质量监测方法。从电压参数、电流参数和其他参数分析电力系统中的参数。通过数据采集、处理算法实现数据分析,利用实时监测、事件记录和瞬时抓取完成监测。试验结果表明,研究的电能质量监测方法监测时间得到有效缩短,准确率大大提高。

关键词： 电能质量   故障诊断   深度学习  

摘要： 针对市政电力自动化控制系统中电能质量问题日益突出的现状,提出了融合改进S变换、深度学习和云计算的智能化故障诊断方法。该方法通过时频特征提取、故障模式识别和故障定位与溯源3个步骤,实现了电能质量故障的快速识别和精准定位。结果表明,该方法在电压暂降、谐波畸变和三相不平衡等典型故障诊断中表现出色,显著提升了系统的供电可靠性和运行效率。

关键词： 数据采集与监控系统   极致梯度提升树   发电机   风力发电机组   故障诊断  

摘要： 风力发电机组是风电系统的核心组件。发电机的效率和稳定性直接影响风力发电机组的整体发电能力和可靠性,对风电场的经济效益至关重要。提出了一种基于SCADA数据和XGBoost算法的风电机组发电机故障诊断方法。通过采集风力发电机组的实时SCADA系统数据,包括风速、功率输出、温度等关键指标,并利用这些数据作为模型输入特征。采用极致梯度提升树(XGBoost)算法进行故障诊断模型的训练和测试。XGBoost作为一种高效的梯度提升算法,具有处理高维特征和大规模数据的能力,并且在分类问题中表现出色。在模型开发过程中,对SCADA数据进行了预处理,包括数据清洗和特征选择。通过交叉验证方法对XGBoost模型的参数进行了优化,以提高模型的泛化能力和准确性。实验结果表明,基于SCADA数据的XGBoost的诊断模型能够有效识别出的发电机故障,其准确率达到了93.14%,精确率、召回率和F1分数指标均高于随机森林和K-邻近模型。

关键词： 研发   新能源材料   应用   产业   清洁新能源   新材料   制备  

摘要： 对所有产业而言,材料的作用都十分基础且关键,每一次新材料的研发都能促进行业甚至整个人类社会的巨大进步。在当今时代,新能源材料的大规模研发、制备与应用更是十分常见,这些材料被用于制作器件来转化和利用清洁新能源,在提高社会能源利用效率的同时实现节能低碳,是造福人类社会的重要物质材料。事实上,新能源材料的研发、制备及大规模推广利用离不开长期的实验积累,唯有不断经过实验试错,人们才能不断优化新能源材料及器件的性能。下文参考由何平等编写,科学出版社出版的《新能源材料与化学实验》一书,为新能源材料领域工作人员进行深入研究提供参考。