简介:摘要:输煤系统能否稳定运转直接影响着火电厂的发电效率。火电厂的发电用煤量随社会用电负荷量的变化而变化,且在各个时段波动不同,因此需要对输煤过程进行精准的控制和管理。同时随着我国国民工业耗电量的不断升高,用煤需求越来越大,对输煤系统的上煤操作也提出了更高的要求。而目前大部分输煤系统上煤过程中输煤总量无法根据发电规划进行调配,降低了上煤效率,引起较大输煤误差。面对输煤系统的复杂特性,以使输煤过程更高效,提高上煤操作的自动化水平为重点,以节能降耗,精确调整输煤量为目标,研究一种对系统模型化要求低、控制效果显著的智能算法对于优化系统的性能,提高其生产效率和经济效益意义重大。
简介:摘要:随着经济的不断增长,对电网安全运行的要求越来越高,对于电力电缆的安全运行,电缆敷设安装质量好,绝缘试验合格是关键的一步,本文探讨如何正确进行电力电缆的敷设安装与绝缘试验方法
简介:摘要:随着技术的迅速发展,电力变压器的监测与维护也迎来了许多创新方法。传统的监测手段往往受限于手动操作和人为误差,但现今的先进技术为我们提供了更准确、更实时的数据。其中,实时状态监测可以实时跟踪温度、负荷、介电常数等关键指标,确保变压器运行在最佳状态。无线传感网络则凭借低功耗、云计算和边缘计算技术,为数据收集和分析提供了巨大便利。此外,先进的图像处理技术,如红外线热成像和超声波检测,为变压器的健康评估提供了全新的视角。在维护方面,基于预测的维护策略结合机器学习和深度学习技术,能够在问题发生前就预测并预防。自动化和机器人技术的引入,如无人机和自动化油样取样机器人,不仅提高了效率,还大大降低了对环境的影响和工作风险。总体而言,这些新技术与方法不仅提高了电力变压器的运行效率和安全性,还为其未来的发展打下了坚实的基础。
简介:本文针对煤矿机电设备故障分析与智能诊断问题进行了深入研究。通过对煤矿生产中常见的机电设备故障案例进行分析,提取了故障特征和模式。基于机器学习和人工智能技术,提出了一种智能诊断方法,该方法能够从传感器数据中实时监测设备状态并识别潜在故障。在实际煤矿环境中的应用表明,该方法能够高效准确地预测设备故障,实现故障预防和生产安全提升。本研究为煤矿生产设备维护提供了实用的指导,也为类似工业领域的智能诊断提供了借鉴。
简介:摘要:火电厂热工仪表检修和维护工作非常关键。这是因为热工仪表扮演着监测和控制火电厂生产过程的关键角色。在热工仪表检修和维护工作中,需要结合设备运行情况落实相应的处理方案。这意味着维护人员需要对设备的运行情况进行全面的了解,以便制定出最佳的检修和维护计划。此外,践行全过程管理机制也是非常重要的。这意味着需要对整个检修和维护过程进行管理,从而确保工作的高效和优质。为了提升具体问题具体分析的水平,火电厂需要针对主要仪器开展规范化检修。这意味着需要制定出具体的检修标准,以确保每一台设备都能够得到全面的检查和维护。同时,着重了解故障造成的原因也是非常重要的。只有了解故障的根本原因,才能采取最合适的解决方案。
简介:摘要:目前在煤矿的开采过程中,掘进机得到了广泛的应用。在掘进机的使用过程中,经常会存在许多故障需要进行解决。本文对掘进机在煤矿开采时带来的问题进行简单的分析,并从液压系统及电气系统这两个方面来对掘进机在使用过程中出现的问题加以分析,并给出相关的处理方法。