小水电站数据预测与监控系统设计及实现

发布时间：2017-05-17 04:14

  本文关键词：小水电站数据预测与监控系统设计及实现，，由笔耕文化传播整理发布。

【摘要】：小水电站监控系统的好坏直接影响到水电站的运行效率和安全可靠性。故本文在系统分析了小水电站监控系统国内外研究现状和数据预测方法研究现状后,设计了一套以安全性和可靠性为主、经济性和实用性相结合的具有数据预测功能的小水电站计算机监控系统。论文的主要研究内容如下:1、调研分析了小水电站监控系统国内外研究现状和数据预测方法国内外研究现状后,提出了本文设计的小水电站数据预测与监控系统的总体设计方案,其总体设计内容包括水电站传感器监测数据预测算法设计、机组现地控制单元设计和上位机监控软件设计。2、针对水电站传感器监测数据出现“坏点”的情况,提出了一种水电站传感器监测数据预测算法用于验证数据真实性,该算法使用改进粒子群算法优化的BP神经网络构建了数据预测模型,并以水轮机水导轴承温度为例进行了仿真分析,最后把该水电站传感器监测数据预测算法实例生成了DLL文件。3、分别设计了一套机组现地控制单元和上位机监控软件。按照小水电站计算机监控系统的总体设计方案对其进行设计,充分考虑自动控制系统与常规控制系统的协调配合,最终能够达到小水电站无人值班或少人值守程度。此外,还将水电站传感器监测数据预测算法实例应用到小水电站计算机监控系统中。4、对本文设计的小水电站数据预测与监控系统做了测试,具体包括机组正常开机控制测试、正常停机控制测试、事故停机控制测试,以及水电站传感器监测数据预测算法实例测试。5、系统总结了本文的主要研究内容,并对下一步的研究工作进行了展望。
【关键词】：小水电站 数据预测算法 机组现地控制单元 上位机监控软件
【学位授予单位】：浙江工业大学
【学位级别】：硕士
【学位授予年份】：2015
【分类号】：TV736
【目录】：

• 摘要5-6
• ABSTRACT6-12
• 第1章 绪论12-20
• 1.1 课题的研究背景与意义12-13
• 1.1.1 研究背景12-13
• 1.1.2 研究意义13
• 1.2 国内外小水电站监控系统的研究现状13-15
• 1.2.1 国外研究现状13-14
• 1.2.2 国内研究现状14-15
• 1.3 数据预测方法研究现状15-17
• 1.3.1 国内数据预测方法研究现状16
• 1.3.2 国外数据预测方法研究现状16-17
• 1.3.3 小水电站数据预测功能应用分析17
• 1.4 课题来源与主要研究内容17-19
• 1.4.1 课题来源17
• 1.4.2 课题主要研究内容17-19
• 1.5 本章小结19-20
• 第2章 小水电站数据预测与监控系统总体设计20-30
• 2.1 小水电站计算机监控任务20-21
• 2.1.1 设备运行监视20
• 2.1.2 机组运行自动控制20
• 2.1.3 运行事故自动处理20-21
• 2.2 计算机监控系统结构选择21-24
• 2.2.1 单计算机分层分布式结构21-22
• 2.2.2 双计算机分层分布式结构22
• 2.2.3 多计算机分层分布式结构22-24
• 2.3 小水电站数据预测与监控系统总体设计思路24
• 2.4 小水电站数据预测与监控系统功能分析24-27
• 2.4.1 水电站传感器监测数据预测算法功能分析25
• 2.4.2 机组现地控制单元功能分析25-26
• 2.4.3 上位机监控软件功能分析26-27
• 2.5 小水电站数据预测与监控系统总体设计方案27-28
• 2.5.1 水电站传感器监测数据预测算法设计27-28
• 2.5.2 机组现地控制单元设计28
• 2.5.3 上位机监控软件设计28
• 2.6 本章小结28-30
• 第3章 小水电站传感器监测数据预测算法设计30-46
• 3.1 传感器故障导致数据“坏点”及通常解决办法30-32
• 3.1.1 数据“坏点”原因分析30-31
• 3.1.2 数据“坏点”后果分析31
• 3.1.3 数据“坏点”通常解决方法31-32
• 3.2 数据预测算法提出32
• 3.3 水电站传感器监测数据的BP神经网络模型构建32-34
• 3.3.1 BP神经网络基本原理32-33
• 3.3.2 输入层和输出层节点数确定33
• 3.3.3 隐层节点数确定33-34
• 3.4 基本粒子群(PSO)算法使用及其改进34-38
• 3.4.1 基本粒子群算法34-35
• 3.4.2 粒子群算法速度改进35
• 3.4.3 粒子群算法粒子惯性权重改进35-36
• 3.4.4 粒子群算法中粒子速度改进效果验证36-37
• 3.4.5 粒子群算法中粒子速度与惯性权重共同改进效果验证37-38
• 3.5 改进粒子群算法优化BP神经网络模型构建38-40
• 3.5.1 确定粒子群粒子维数及相关参数38-39
• 3.5.2 粒子群算法适应度函数确定39
• 3.5.3 改进粒子群算法优化BP神经网络实现39-40
• 3.6 水电站传感器数据预测算法实例仿真40-43
• 3.6.1 数据归一化处理40-41
• 3.6.2 结果分析41-43
• 3.7 算法实例转变成DLL文件43-44
• 3.8 本章小结44-46
• 第4章 小水电站机组现地控制单元设计46-62
• 4.1 机组现地控制单元结构确定46-47
• 4.2 主控设备选择47-48
• 4.2.1 微机控制器选择47
• 4.2.2 触摸屏选择47
• 4.2.3 自动准同期装置选择47
• 4.2.4 同步检查继电器选择47
• 4.2.5 电参数测量仪选择47-48
• 4.3 水轮机水导轴承温度传感器选择及保护措施确定48
• 4.4 监控点数确定48-50
• 4.5 主要控制回路关键点设计50-52
• 4.5.1 断路器合闸回路关键点设计50-51
• 4.5.2 断路器分闸回路关键点设计51
• 4.5.3 机组励磁调节回路关键点设计51-52
• 4.6 人机接口设计52-53
• 4.7 水电站传感器监测数据预测算法实例的数据处理流程设计53-54
• 4.8 机组控制流程设计54-58
• 4.8.1 机组开机流程控制54-56
• 4.8.2 机组停机流程控制56-57
• 4.8.3 事故处理流程控制57-58
• 4.9 机组现地控制单元控制柜开发58-60
• 4.10 本章小结60-62
• 第5章 小水电站上位机监控软件设计62-76
• 5.1 组态软件的选择及介绍62-63
• 5.1.1 组态软件选择62
• 5.1.2 组态软件IFIX介绍62-63
• 5.2 软件配置63-64
• 5.3 用户权限配置64-65
• 5.3.1 安全区域配置64
• 5.3.2 组账户和用户账户配置64-65
• 5.3.3 用户登陆和退出65
• 5.4 数据采集功能实现65-66
• 5.5 过程数据库构建66-67
• 5.6 监控界面设计67-68
• 5.7 水电站传感器监测数据预测算法实例应用68-70
• 5.8 历史报表设计70-73
• 5.9 实时数据曲线设计73-75
• 5.10 本章小结75-76
• 第6章 小水电站数据预测与监控系统测试76-84
• 6.1 小水电站数据预测与监控系统总体构成76
• 6.2 正常开机控制测试76-77
• 6.3 正常停机控制测试77-78
• 6.4 事故停机控制测试78-80
• 6.5 水电站传感器监测数据预测算法实例测试80-82
• 6.5.1 预测算法精度分析80-81
• 6.5.2 数据“坏点”超标事故处理81-82
• 6.6 本章小结82-84
• 第7章 结论与展望84-86
• 7.1 结论84
• 7.2 展望84-86
• 参考文献86-90
• 致谢90-91
• 攻读学位期间参加的科研项目和成果91

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