振动信号是风电机组数据采集与监视控制(supervisorycontrol and data acquisition,SCADA)系统中的一类重要变量。对振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如塔架、传动链、叶轮等的状态监测工作。采用非线性状态估计技术(nonline...振动信号是风电机组数据采集与监视控制(supervisorycontrol and data acquisition,SCADA)系统中的一类重要变量。对振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如塔架、传动链、叶轮等的状态监测工作。采用非线性状态估计技术(nonlinear state estimate technique,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,建立了塔架振动模型。该模型由额定风速以下和额定风速以上两部分子模型构成。同时,对非线性状态估计技术的物理意义及特点进行了深入的分析和探讨。在某风电机组2006年4至6月份SCADA数据的基础上,建立了覆盖其正常工作状态的塔架振动模型,并对该模型进行了验证。研究表明,基于NSET的塔架振动建模方法具有方法简单、物理意义明确和建模精度高等优点,为后续拟开展的风电机组振动状态监测和早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。展开更多
数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统是一套广泛应用于风电机组状态监测的系统。文章提出基于SCADA及振动监测数据的多数据源风电机组变权综合状态评价模型,并进行实例分析。研究表明,该模型在风...数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统是一套广泛应用于风电机组状态监测的系统。文章提出基于SCADA及振动监测数据的多数据源风电机组变权综合状态评价模型,并进行实例分析。研究表明,该模型在风电机组状态评价中是合理有效且可实现的,其评价结果为机组的维修决策及风电场运行优化提供了科学依据。展开更多
在自动电压控制AVC(automatic voltage control)过程中,全网无功优化是核心和基础,因而AVC中的无功优化对计算速度和鲁棒性有着更高要求。AVC系统是一个集散控制系统,即集中决策分层控制SCADA(supervisory control and data acquisition...在自动电压控制AVC(automatic voltage control)过程中,全网无功优化是核心和基础,因而AVC中的无功优化对计算速度和鲁棒性有着更高要求。AVC系统是一个集散控制系统,即集中决策分层控制SCADA(supervisory control and data acquisition)核心数据处理控制系统。以唐山某地区电网为例结合电网谐波的影响,从应用与实践的角度对AVC系统实现进行了研究和开发。研究结果表明:自动电压控制系统的应用降低了电网损耗和设备的动作次数,提高了母线电压合格率和功率因数的等效果。展开更多
在C#的开发环境中,利用ArcObjects提供的COM组件及ArcObjects的空间分析能力和可视化技术,开发出对配电网实时数据进行可视化监控的系统。通过配电网数据库与数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统...在C#的开发环境中,利用ArcObjects提供的COM组件及ArcObjects的空间分析能力和可视化技术,开发出对配电网实时数据进行可视化监控的系统。通过配电网数据库与数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统提供的实时数据,从整体上达到对配电网实时监控的要求。展开更多
风电机组运行过程中,一些故障导致设备状态发生改变,状态的改变发生在一个持续的时间序列中,找到变化点的时间对于故障回溯及根本原因分析具有重要价值。该文研究风电信号及状态时序变化的特点,引入统计学中的Change-Point算法,通过划...风电机组运行过程中,一些故障导致设备状态发生改变,状态的改变发生在一个持续的时间序列中,找到变化点的时间对于故障回溯及根本原因分析具有重要价值。该文研究风电信号及状态时序变化的特点,引入统计学中的Change-Point算法,通过划分不同置信区间求取置信度方法解决奇异变点的不确定度问题。通过实验对算法进行验证,得出以下结论:Change-Point算法能够有效挖掘到历史数据中的一维及二维模型数据的变化,并给出变点;Change-Point算法思想是挖掘出数据本身的规律性,不受其他条件限制,因此可广泛应用于风电机组数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统变量数据挖掘中的问题回溯,快速定位SCADA数据状态变化点。展开更多
为了降低控制相关攻击对智能电网的威胁,在数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统中,提出一种语义分析框架,利用智能电网的信息和物理工控设备,检测控制相关攻击。首先,对控制网络进行监控,识别控制...为了降低控制相关攻击对智能电网的威胁,在数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统中,提出一种语义分析框架,利用智能电网的信息和物理工控设备,检测控制相关攻击。首先,对控制网络进行监控,识别控制命令,并从网络提取出与控制命令相关的语义和更新的测量值,并评估命令的物理后果;然后,采用自适应通用潮流分析算法,从控制命令提取出语义信息,并调整参数。在IEEE24节点、28节点和38节点系统以及一个2730节点系统上进行实验,结果表明:与交流潮流相比,所提算法将24节点和38节点系统的检测延迟均降低了约50%,将2730节点系统检测延迟降低了66%,平均漏警率为0.01%,最差情况下误警率为0.78%。展开更多
文摘振动信号是风电机组数据采集与监视控制(supervisorycontrol and data acquisition,SCADA)系统中的一类重要变量。对振动信号的建模和分析可以实现对机组重要部件如塔架、传动链、叶轮等的状态监测工作。采用非线性状态估计技术(nonlinear state estimate technique,NSET)作为建模方法,在对风电机组塔架振动特性及其影响因素进行细致分析的基础上,建立了塔架振动模型。该模型由额定风速以下和额定风速以上两部分子模型构成。同时,对非线性状态估计技术的物理意义及特点进行了深入的分析和探讨。在某风电机组2006年4至6月份SCADA数据的基础上,建立了覆盖其正常工作状态的塔架振动模型,并对该模型进行了验证。研究表明,基于NSET的塔架振动建模方法具有方法简单、物理意义明确和建模精度高等优点,为后续拟开展的风电机组振动状态监测和早期故障诊断打下了良好的基础,同时为风电机组振动分析提供了新的思路。
文摘数据采集与监视控制(Supervisory Control and Data Acquisition,SCADA)系统是一套广泛应用于风电机组状态监测的系统。文章提出基于SCADA及振动监测数据的多数据源风电机组变权综合状态评价模型,并进行实例分析。研究表明,该模型在风电机组状态评价中是合理有效且可实现的,其评价结果为机组的维修决策及风电场运行优化提供了科学依据。
文摘在自动电压控制AVC(automatic voltage control)过程中,全网无功优化是核心和基础,因而AVC中的无功优化对计算速度和鲁棒性有着更高要求。AVC系统是一个集散控制系统,即集中决策分层控制SCADA(supervisory control and data acquisition)核心数据处理控制系统。以唐山某地区电网为例结合电网谐波的影响,从应用与实践的角度对AVC系统实现进行了研究和开发。研究结果表明:自动电压控制系统的应用降低了电网损耗和设备的动作次数,提高了母线电压合格率和功率因数的等效果。
文摘在C#的开发环境中,利用ArcObjects提供的COM组件及ArcObjects的空间分析能力和可视化技术,开发出对配电网实时数据进行可视化监控的系统。通过配电网数据库与数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统提供的实时数据,从整体上达到对配电网实时监控的要求。
文摘风电机组运行过程中,一些故障导致设备状态发生改变,状态的改变发生在一个持续的时间序列中,找到变化点的时间对于故障回溯及根本原因分析具有重要价值。该文研究风电信号及状态时序变化的特点,引入统计学中的Change-Point算法,通过划分不同置信区间求取置信度方法解决奇异变点的不确定度问题。通过实验对算法进行验证,得出以下结论:Change-Point算法能够有效挖掘到历史数据中的一维及二维模型数据的变化,并给出变点;Change-Point算法思想是挖掘出数据本身的规律性,不受其他条件限制,因此可广泛应用于风电机组数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统变量数据挖掘中的问题回溯,快速定位SCADA数据状态变化点。
文摘为了降低控制相关攻击对智能电网的威胁,在数据采集与监视控制(supervisory control and data acquisition,SCADA)系统中,提出一种语义分析框架,利用智能电网的信息和物理工控设备,检测控制相关攻击。首先,对控制网络进行监控,识别控制命令,并从网络提取出与控制命令相关的语义和更新的测量值,并评估命令的物理后果;然后,采用自适应通用潮流分析算法,从控制命令提取出语义信息,并调整参数。在IEEE24节点、28节点和38节点系统以及一个2730节点系统上进行实验,结果表明:与交流潮流相比,所提算法将24节点和38节点系统的检测延迟均降低了约50%,将2730节点系统检测延迟降低了66%,平均漏警率为0.01%,最差情况下误警率为0.78%。
