一种水电站集控一体化智慧管理系统

    公开(公告)号:CN116385206A

    公开(公告)日:2023-07-04

    申请号:CN202310442121.0

    申请日:2023-04-23

    Abstract: 本发明公开了一种水电站集控一体化智慧管理系统,包括数据采集层、数据存储层以及异构数据融合层;数据采集层用于获取多源异构数据;数据存储层用于根据数据类型和数据更新周期存储在不同集控数据库中;异构数据融合层包括元数据库、数据处理单元和数据融合单元,元数据库用于定义不同数据格式的元数据模板;数据处理单元用于基于集控指令调用不同集控数据库中的多源异构数据,并对多源异构数据进行初步数据加工;数据融合单元用于根据调用路径的情况确定元数据库中匹配的元数据模板,基于匹配到的元数据模板对多源异构数据进行融合处理;本发明解决了来自不同自动化系统的多源异构数据的融合问题,实现水电站集控相关数据的全局共享。

    一种基于多源响应的闸门调度方法及设备

    公开(公告)号:CN117950336A

    公开(公告)日:2024-04-30

    申请号:CN202311725148.7

    申请日:2023-12-14

    Abstract: 本发明提供一种基于多源响应的闸门调度方法及设备,包括以下步骤:S1、获取待调度水库在控制时间段内闸门所需操作水量;S2、根据所述闸门所需操作水量确定闸门的可调档位;S3、确定在控制时间段内闸门的可操作时间段;S4、确定在控制时间段内初始闸门档位的闸门流量;S5、根据初始闸门档位的闸门流量、可调档位的闸门流量和相邻两个闸门档位的可调时间差确定在可操作时间段内的闸门档位方案,所述闸门档位方案包括至少一档可调档位;S6、对闸门档位方案中的至少一档可调档位的开始时间进行调节得到闸门调度方案,该闸门调度方法耗时短且精度高。

    一种水电站集控中心操作执行与检修流程防误闭锁方法

    公开(公告)号:CN113675945B

    公开(公告)日:2023-07-14

    申请号:CN202110759265.X

    申请日:2021-07-05

    Abstract: 一种水电站集控中心操作执行与检修流程防误闭锁方法,在执行指令时对集控中心端和电网调度端指令进行双确认,如果两端指令不一致,则暂停下令或者闭锁流程,若两端指令一致,则进行正常指令执行环节,电厂端执行指令包括检修流程指令和网络操作命令流程,通过在集控中心端和电网调度端指令进行双确认,在检修流程管理功能全过程防误校核闭锁,甚至在电调监控系统上改造完成误操作防误闭锁,实现调控全流程闭环互锁控制,可有效控制误下令、误操作的重大风险,缔造调度操作“浸泡”式防误的安全调度环境,大大提高梯级电站安全效益,是本质安全型企业建设的重大突破。

    基于物联网的水电设备定位方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN118175021B

    公开(公告)日:2024-10-08

    申请号:CN202410472368.1

    申请日:2024-04-19

    Abstract: 本申请公开了一种基于物联网的水电设备定位方法、装置、设备及存储介质,其方法包括:响应于实时接收电力设备发出的电力数据,通过故障判断逻辑,确定电力设备是否发生故障;在电力设备发生故障且电子标签为主节点的情况下,发出第一指令;响应于接收定位数据,确定故障的电力设备的位置;在电力设备发生故障且电子标签为从节点的情况下,在无线传感器网络中,发出第二指令;将接收到故障信号的主节点的接收时刻按照从快到慢依次排序,并根据排序结果,确定预设数量的主节点为目标主节点;在故障的电力设备为1个的情况下,分别获取故障信号到达每个目标主节点的信号强度;根据故障信号到达每个目标主节点的信号强度,定位故障的电力设备。

    用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法及系统

    公开(公告)号:CN118691256A

    公开(公告)日:2024-09-24

    申请号:CN202410761439.X

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明公开了用于电力设备多维高清实景培训模型生成方法及系统,涉及模型构建技术领域,方法包括采集多个时刻下输电线路上所有电力设备图像数据、连接关系、所处位置的历史环境数据、历史设备状态数据、历史运行参数数据;以及实时设备状态数据、实时运行参数数据;利用BIM软件对电力设备进行三维建模,形成电力设备初始培训模型;计算电力设备的状态异常系数、运行异常系数、电力设备的故障风险系数;通过故障风险系数大于故障风险阈值的电力设备所在位置、连接关系得到检修路径,并进行模型分割,得到电力设备检修路径培训模型。预设不同阈值形成不同的检修路径培训模型,方便培训人员有针对性地在培训模型中进行不同难度检修内容的学习。

    基于深度学习的电力设备故障识别方法及识别系统

    公开(公告)号:CN118656610A

    公开(公告)日:2024-09-17

    申请号:CN202410761437.0

    申请日:2024-06-13

    Abstract: 本发明属于故障识别技术领域,本发明公开了基于深度学习的电力设备故障识别方法及识别系统,包括采集磁芯数据和电力变压设备油箱数据;采集历史油质数据和磁芯噪音数据;训练出预测油质含水量数据的机器学习模型;将实时油箱特征数据输入机器学习模型中,得到油质含水量数据;将磁芯数据处理得到第一磁芯状态系数A;将电力变压设备油箱数据和磁芯噪音数据处理得到第二磁芯状态系数C;判断磁芯状态为正常或故障;生成故障信息并上报至维护端;实现了对电力变压设备磁芯状态的立体化监测;这对保证电力变压设备的可靠连续运行具有重要意义。

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