基于AI视频图像处理的水电机组运转监测与智能报警技术研究

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水电机组作为水电站生产电能的主要动力设备,机组运行的稳定性不仅影响着水电站的经济效益,还影响着水电站和工作人员的安全问题.为了保障水电机组安全平稳运行、及时发现机组运行异常状态,该文针对基于AI视频技术的水电机组运转监测与报警系统做了一系列初步研究.首先,给出了系统的硬件设计方案;其次,重点研究并分析了视频图像预处理技术、目标检测以及目标跟踪等可用于水电机组运转监测的AI算法;最后,给出了机组运转监测与报警系统的软件设计方案.研究结果可以为后续研发的基于人工智能图像识别技术的水电机组运转监测与报警系统打下基础,为建设智慧水电厂提供参考.
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当前智能电网调度均忽略线路运行状态的影响,其自适应控制过程存在缺陷.该文充分考虑影响输电线路运行状态的内在、外在因素,从自然老化、健康状态、天气条件以及负载电流四个方面分析线路运行状态;利用所确定的线路运行状态,从并网时与孤岛时线路潮流优化控制两方面,建立智能电网调度模型,并利用模型预测控制方法中的域参数设置,求解智能电网调度模型;从自适应控制时域长度与自适应控制间隔长度两方面,保证域参数恒定,实现智能电网调度的自适应控制.实例分析结果表明,所研究方法可充分考虑线路运行状态,实现智能电网调度的自适应控制,
风电的不确定性和高渗透率,导致电网调度控制难和电网惯量下降等问题,为此提出了基于混合储能的功率分配系数自适应控制策略和基于T-S模糊神经网络的调频功率自适应控制策略.首先,对风场混合储能系统健康状态进行评估;其次,功率分配系数自适应控制器根据各组混合储能系统健康状态系数对风场所有风机输出总功率和调度功率之间的差值进行分配,实现电网调度功率跟踪;最后,调频功率自适应控制器根据电网频率偏差和各组混合储能系统健康状态控制各组混合储能系统为电网提供频率支撑.仿真分析表明,所提出的功率分配系数自适应控制策略能有效分