【摘 要】
:
数字化工程相比传统的工程设计存在较大的差异,前者比后者有很多的明显优势,在未来,数字化工程必然是各种生产企业工程设计的主流趋势.从工程公司的角度全面阐述数字工厂的建设,提出完整的数字化工程方案,并对数字化工程信息模型在工程全生命周期的应用进行详细阐述,对数字化模型的创新应用进行介绍,最后对数字化工程现阶段存在的问题以及未来的发展方向提出建议.
【机 构】
:
中国电力工程顾问集团西南电力设计院有限公司,四川 成都 610021
论文部分内容阅读
数字化工程相比传统的工程设计存在较大的差异,前者比后者有很多的明显优势,在未来,数字化工程必然是各种生产企业工程设计的主流趋势.从工程公司的角度全面阐述数字工厂的建设,提出完整的数字化工程方案,并对数字化工程信息模型在工程全生命周期的应用进行详细阐述,对数字化模型的创新应用进行介绍,最后对数字化工程现阶段存在的问题以及未来的发展方向提出建议.
其他文献
为提高城市轨道交通列车维修管理水平,文章以上海地铁列车为例介绍了双重预防体系在列车检修中的应用,通过将风险分级管控和隐患治理闭环管理引入列车维护管理中,实现了列车风险的全寿命周期管理,降低了列车各类设施设备的故障次数和风险等级.实践表明,应用双重预防体系可对地铁列车风险进行有效管控,保证列车的安全运营.
针对长沙地铁电客车变频空调漏电保护模块频繁跳闸问题,文章介绍了漏电保护器的工作原理,分析了主电路各部件、漏电流高频分量、脉动直流等对漏电流的影响,确定故障原因并提出取消预充电模块上的对地电容及其接地线的解决措施,提高了空调设备运行的稳定性.
铅酸蓄电池在实际运用过程中存在一系列问题和隐患,需要大量的人力进行检修和维护.文章通过分析蓄电池维护现状、工作原理及故障种类,提出一种地铁车辆蓄电池在线监测系统,详细阐述了该系统的组成、功能特点,以及数据采集处理方式.该系统已通过贵阳轨道交通2号线项目验证,运行情况良好.
针对现有配电网可靠性评估方法无法整体评估到低压,对配电终端类型考虑不全面的问题,提出一种考虑多种终端配置的中低压可靠性协同评估方法.首先,从评估对象、评估指标以及评估框架三方面说明中低压配电网可靠性协同评估的基本思路;其次,结合馈线分区理念,考虑各类终端对供电可靠性的影响,建立基于多模块智能终端设备配置的故障查找与影响分析逻辑;再次,结合所提故障分析逻辑,提出不同电压等级协同分析的中低压蒙特卡洛可靠性评估方法;最后,以IEEE RBTS BUS-2系统为例,对不同场景下的系统可靠性水平进行了对比分析,验证
在暂态功角稳定评估和暂态电压稳定评估的相关研究中,通常分别构建独立的评估模型,这阻碍了不同任务间的信息共享,浪费了计算和存储资源.考虑不同评估任务间往往存在相似性和差异性,为更好地实现二者同时评估,文章提出了一种基于混合门控循环单元(gated recurrent unit,GRU)子层的多任务暂态稳定评估模型.由于电力系统暂态过程具有明显的时序特性,模型采用GRU子层高效地提取量测数据中的时序特征;并在模型结构中引入门控机制以自动调节各个子层在构建不同评估任务特征表示时的占比,不仅促进了不同任务间的信息
分布式电源规模化接入,使配电网拓扑结构和组成元素越来越复杂,传统矩阵算法由于馈线开关处故障电流方向难以确定已不再适用于配电网相间故障定位.为有效将复杂配电网的拓扑结构简化,基于深度优先原则对配电网进行解耦,使其变成由若干个树干状结构组成的网络;针对复杂配电网故障定位矩阵算法计算量大、步骤复杂的难题,提出了一种新的复杂配电网故障定位矩阵算法,与传统矩阵算法相比,该方法对配电网T型区段及末梢区段故障的定位更加精确.最后,通过典型园区配电网模型与改进的IEEE 33系统案例,验证了所提方法既能实现配电网的故障定
对用户开展精细化用电行为画像及分类,是电力企业精准掌握用户用电规律、提升服务水平和市场竞争力的关键因素之一.针对当前电力用户分类研究中用户用电行为画像结果片面、集成学习负荷分类研究中的基分类器冗余问题及负荷类别不平衡问题,提出一种基于用电行为数字特征画像的电力用户两阶段分类算法.第一阶段,提出一种结合谱聚类和集成强基分类器的用户日负荷曲线分类算法:首先,针对集成学习基分类器学习能力弱的不足,提出一种基于改进长短期记忆网络(long short-term memory,LSTM)的强基分类器;其次,针对基分
传统电量序列分解方法难以有效结合地区行业发展趋势分析,为此文章提出一种基于行业发展趋势的行业聚类电量曲线分解中期负荷预测模型.首先,采用动态时间规整算法计算行业电量周期性,从而分类发展趋势有无变化的行业;其次,通过k-means算法按照用电特性相似聚类预分类行业,并通过季节分解算法分解聚类行业电量序列;最后,针对各电量子序列建立支持向量回归模型,并以江西省某市电量数据作算例分析.算例分析结果表明,文章方法可以分离不同用电特性的行业电量,有助于分析当地行业经济发展状况,并提高地区中期负荷预测准确性.
分时销售电价是需求侧管理中最为常见的机制措施.其中,时段划分是分时电价方案制定的基础及重要部分,并将直接影响分时销售电价的实施效果.随着“双碳”背景下以新能源为主体的新型电力系统建设进程的不断加速,特别是风电、光伏等不确定性电源装机比例的阶跃式提升,原有时段划分方法存在的难以激励用户调整用电行为、难以促进新能源消纳等问题逐步凸显.基于此,提出基于净负荷曲线的分时电价时段划分方法,并结合实际算例,验证所提时段划分方法可在“双碳”背景下有效促进新能源消纳,助力新型电力系统建设.
深度挖掘用户负荷规律并感知用电行为对于提升电网服务质量、改善用户用能体验具有重要意义.针对用户负荷中存在的数据缺失、类别不平衡问题以及分类模型性能缺陷,提出一种基于数据增强和双向深度残差时间卷积网络(temporal convolutional network,TCN)的电力用户负荷曲线分类方法.首先,提出考虑负荷数据全局分布特性的两阶段数据增强方法,第一阶段采用基于张量奇异值阈值算法的低秩张量补全方法补全缺失数据,第二阶段使用基于Wasserstein距离的生成对抗网络过采样少数类样本,解决类别不平衡问