简介:摘要社会飞速发展的今天,电力、水力资源成为人们日常生活中不可缺少的必须资源,关于电力使用量的记录准确性受到全国各界的高度关注。这不仅仅是人民群众关注生活中的必需物品,关注电力整体使用量是电力企业所需要高度重视的内容,要根据日常收集起来的使用数据进行统计分析,从而针对未来的使用量进行预测,并且采取科学合理的分配和引用。如果统计数据出现错误,或者无法根据正确的数据做出正确的预测,那么就无法将电力企业的作用发挥出最大的作用,使得企业生产的电力无法满足社会的需求量,从而严重影响社会的发展。因此,必须要保证电量分析预测的准确性,这就要求相关部门采取一些措施来提高分析预测的准确性,更好促进社会发展。
简介:摘要随着风电装机的快速增加,弃风限电情况日益严峻,在这种形势下,优化风机发电量调整策略、合理安排风机启停方式、加强风机停发计划安排,是风电场抢发电量的有限手段。由于目前的风机设备监控系统只能在故障发生或风机停机时发出报警信号,难以实现风电场运行调整的计划性、可控性、智能性,使得发电量管理策略明显滞后,严重影响风机发电因此,通过将风电场发电量管理策略与风电机组健康状态进行实时检测并能够进行故障预测的健康模型相结合,通过科学预测制定发电量管理策略,可以有效规避运行调整盲目性,提高管理效率,明显促进风电场整体发电量水平。本文摒弃传统的思想建立模型,而是以平行空间理论作为出发点,采用大数据技术作为技术支持,建立一个多维度健康模型,对风电场全部风机进行优化控制。