摘要：随着风力发电的逐步普及,与风电相关的智能预测平台成为风电行业必不可少的基础配置。虽然大多数风电场已经开始进行数字化转型,但是在预测风电短期功率上仍采用传统的方法。传统的预测方法往往需要投入大量的人力和物力且效率低下,不适合推广应用。文章设计了一套适合风电机组的智能化预测平台,对风机监控与采集平台采集到的数据进行分析与处理。一方面,在样本充足的条件下,将风电数据进行异常值修正、风电功率输出模式识别和模型预测处理后,实现对风电未来功率的综合性预测分析;另一方面,针对小样本的情形,从样本的相似性和多样性两个方面扩充风电数据集,借助元学习框架,综合多种风电领域的先进算法进行风电功率预测,并且通过开启在线更新模块即时更新预测模型的参数,从而保障预测模型的准确性与可靠性。该设计可降低风电场的运营和维护成本,为后续电力调度提供参考。

摘要：针对新能源发电的随机性和波动性对电力系统运行带来的挑战,本研究设计了一款智能电网综合能效管理平台。该平台通过物联网和数据分析技术,实现了电网数据的全面整合,提高了电网的能源效率和管理水平。通过实时监测和分析电网运行状态,平台能够精确评估电网运行状态、能源流向及负荷分布等关键参数。其核心功能包括高精度的能源需求预测以及对电网调度规划的优化。同时,为应对新能源接入电网带来的电网稳定性、安全性及能效管理的复杂挑战,平台采用了先进的数据处理和分析技术,如模式识别、深度学习以及优化算法,增强了预测模型的准确性以及调度系统的稳定性。

摘要：随着时代的发展,电机作为机器运作的核心装备,在很多领域都得到了大力发展和广泛使用。但是,电机出现故障、损坏时有发生,严重影响到企业的生产效率,给企业带来巨大的经济损失,还可能出现安全生产事故。针对上述问题,文章提出通过建立电机远程在线监测与诊断平台,实现对电机的即时监测与诊断,并在故障发生前对其进行预测性维护,从而提高电机运行的安全性和可靠性。该平台首先通过对电机运行状态数据进行高效采集,再将采集到的数据经故障诊断等算法处理后进行可视化展示,最终达到助力企业及时发现电机安全隐患、降低事故发生概率的目的。