基于.NET平台SCADA系统的设计与开发
这是一篇关于SCADA系统,.NET平台,故障诊断,BP神经网络的论文, 主要内容为电网故障会直接影响电力系统运行的安全性和稳定性，当今社会随着经济的发展、电力市场化改革的推进，对电厂供电的可靠性提出了越来越高的要求。准确的判断故障区域与故障类型能缩短故障处理的时间，实现故障后的快速恢复供电，减少因停电造成的经济损失。利用SCADA（Supervisory Control And DataAcquisition）系统收集数据，再利用故障诊断方法分析数据、现场故障特征与中性点电压，确定故障范围与故障类型，正是现在大多数电力部门所迫切需要的。SCADA系统被广泛的应用在各个行业中，发挥着巨大作用，各个行业对SCADA系统都有特殊的要求，所以以前的专用化系统已经不适合现代的要求，而SCADA系统经过了几代的发展已经迎来了.NET时代，其适应性大大提高。本文研究了BP神经网络在SCADA系统中电网故障诊断过程的应用。构建一个界面，其中分布着SCADA系统模块与故障诊断方法，当电网发生故障时，系统能够根据接收的数据分析出故障范围并根据故障特征以及中性点电压确定故障类型，这对电网故障分析是一个很好的辅助工具，以后此种类型系统的应用范围也会越来越广泛。 此系统是在Windows平台和SQL2000的环境下采用VB.NET的编程方式实现并用模块化的方法设计的，主要包括MI工程、SCADA配置、变压器、地图编辑、人员管理与故障诊断等模块。电网故障诊断方法采用BP神经网络诊断法。 本文首先阐述了SCADA系统的现况，.NET平台技术与SCADA系统结构，之后，介绍了电网常见的故障与SCADA系统接收数据的方式，接着介绍BP神经网络故障诊断的训练方法并应用BP神经网络方法进行仿真，最后运行应用系统模块，其中包括总体结构设计、系统实现等。
智能变电站数据采集及状态估计研究
这是一篇关于SCADA系统,状态估计,鲁棒无迹卡尔曼滤波,比例修正因子,C#语言的论文, 主要内容为电力系统数据采集是电力管理系统的关键组成部分,对电力系统的故障分析、网络重构、经济运行以及实时控制具有至关重要的作用。在电网智能化不断升级的情况下,对于电网数据采集的实时性、精确性提出了更高的要求。为了快速、准确地对电力系统进行数据采集及状态估计,本文在现有无迹卡尔曼滤波算法的基础上,研究了鲁棒无迹卡尔曼滤波算法在电力系统状态估计中的实现。本文以配电网变电站作为研究对象,论文中给出了变电站结构、数据采集系统模型、数据预处理方法、所采集数据的类型。为了提高所采集数据的准确性,本文对数据滤波和状态估计进行了研究。考虑到常规无迹卡尔曼滤波算法比例修正因子取定值时的估计效果不佳,本文采用了一种改进的无迹卡尔曼滤波算法,该算法在进行状态估计时,需要对比例修正因子进行校正,以此来提升滤波性能。本文还深入研究了测量粗差对状态估计的影响,采用了一种鲁棒无迹卡尔曼滤波算法,通过设置粗差判据,引入增强因子来抑制测量噪声,以减少测量粗差对系统状态估计的干扰,从而提高状态估计的精度。其次,在IEEE33和IEEE118节点配电网系统中,对本文所采用的状态估计算法进行了仿真验证,并与其它算法的估计结果进行了比较分析。仿真结果证明,鲁棒无迹卡尔曼滤波算法可以取得良好的估计结果,能够满足电力系统的要求。最后,设计了数据采集及状态估计测试系统,通过微软.NET平台的VS编程软件,使用C#语言编写Modbus TCP/IP通讯协议,连接MATLAB和MYSQL数据库,并通过仿真证明在含有分布式电源的配电系统中,使用SACADA/PMU混合量测方式的鲁棒无迹卡尔曼滤波算法具有良好的估计效果。
变电站电力信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于变电站,电力信息,SCADA系统,功能集成,.NET技术的论文, 主要内容为在智能电网中,变电站电力信息管理主要包括信息监测、采集及远程控制等,并主要基于SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)系统等软件实现。同时,业务管理服务分散在不同软件中,管理效率较为低下。为了解决上述问题,本文设计和实现了一套变电站电力信息管理系统,对变电站电力信息的管理业务进行集成维护。系统通过和SCADA系统进行跨平台交互,实现对变电站电力信息的远程监测及操作控制。在研究中采用.NET平台技术、UBD软件设计模式、SQL Server数据库等,对系统进行了设计和实现。主要的研究如下:1.按照软件需求分析的原理和方法,对系统研发目标进行拆分,分为功能需求、通信需求和性能需求等。按照系统的需求分析结果,确定了系统的技术选型及研发思路。2.按照系统的需求分析及技术选择,确立了系统的设计思路,按照总体设计、通信功能设计、功能模块设计、数据库设计的顺序,详细阐述和介绍了系统的功能方案设计过程、方法、原理和成果,建立了系统的功能框架。3.基于系统的功能设计成果及开发技术选择,对系统的通信功能及数据采集、远程控制功能模块进行开发实现,详细介绍和分析具体的功能实现流程、关键代码,展示说明系统的功能运行界面。4.按照软件测试理论和方法论,介绍系统的测试方法及流程,并从通信功能、功能模块及性能表现等角度对系统进行测试和验证,得到系统达到了预期目标。系统的应用可以将SCADA系统等软件中的常用功能服务进行集成,并建立统一的变电站电力信息管理数据体系,解决当前管理工作中存在的问题,为变电站管理人员提供一体化的工具支持,从而提高业务管理效率。
基于.NET平台SCADA系统的设计与开发
这是一篇关于SCADA系统,.NET平台,故障诊断,BP神经网络的论文, 主要内容为电网故障会直接影响电力系统运行的安全性和稳定性，当今社会随着经济的发展、电力市场化改革的推进，对电厂供电的可靠性提出了越来越高的要求。准确的判断故障区域与故障类型能缩短故障处理的时间，实现故障后的快速恢复供电，减少因停电造成的经济损失。利用SCADA（Supervisory Control And DataAcquisition）系统收集数据，再利用故障诊断方法分析数据、现场故障特征与中性点电压，确定故障范围与故障类型，正是现在大多数电力部门所迫切需要的。SCADA系统被广泛的应用在各个行业中，发挥着巨大作用，各个行业对SCADA系统都有特殊的要求，所以以前的专用化系统已经不适合现代的要求，而SCADA系统经过了几代的发展已经迎来了.NET时代，其适应性大大提高。本文研究了BP神经网络在SCADA系统中电网故障诊断过程的应用。构建一个界面，其中分布着SCADA系统模块与故障诊断方法，当电网发生故障时，系统能够根据接收的数据分析出故障范围并根据故障特征以及中性点电压确定故障类型，这对电网故障分析是一个很好的辅助工具，以后此种类型系统的应用范围也会越来越广泛。 此系统是在Windows平台和SQL2000的环境下采用VB.NET的编程方式实现并用模块化的方法设计的，主要包括MI工程、SCADA配置、变压器、地图编辑、人员管理与故障诊断等模块。电网故障诊断方法采用BP神经网络诊断法。 本文首先阐述了SCADA系统的现况，.NET平台技术与SCADA系统结构，之后，介绍了电网常见的故障与SCADA系统接收数据的方式，接着介绍BP神经网络故障诊断的训练方法并应用BP神经网络方法进行仿真，最后运行应用系统模块，其中包括总体结构设计、系统实现等。
变电站电力信息管理系统的设计与实现
这是一篇关于变电站,电力信息,SCADA系统,功能集成,.NET技术的论文, 主要内容为在智能电网中,变电站电力信息管理主要包括信息监测、采集及远程控制等,并主要基于SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)系统等软件实现。同时,业务管理服务分散在不同软件中,管理效率较为低下。为了解决上述问题,本文设计和实现了一套变电站电力信息管理系统,对变电站电力信息的管理业务进行集成维护。系统通过和SCADA系统进行跨平台交互,实现对变电站电力信息的远程监测及操作控制。在研究中采用.NET平台技术、UBD软件设计模式、SQL Server数据库等,对系统进行了设计和实现。主要的研究如下:1.按照软件需求分析的原理和方法,对系统研发目标进行拆分,分为功能需求、通信需求和性能需求等。按照系统的需求分析结果,确定了系统的技术选型及研发思路。2.按照系统的需求分析及技术选择,确立了系统的设计思路,按照总体设计、通信功能设计、功能模块设计、数据库设计的顺序,详细阐述和介绍了系统的功能方案设计过程、方法、原理和成果,建立了系统的功能框架。3.基于系统的功能设计成果及开发技术选择,对系统的通信功能及数据采集、远程控制功能模块进行开发实现,详细介绍和分析具体的功能实现流程、关键代码,展示说明系统的功能运行界面。4.按照软件测试理论和方法论,介绍系统的测试方法及流程,并从通信功能、功能模块及性能表现等角度对系统进行测试和验证,得到系统达到了预期目标。系统的应用可以将SCADA系统等软件中的常用功能服务进行集成,并建立统一的变电站电力信息管理数据体系,解决当前管理工作中存在的问题,为变电站管理人员提供一体化的工具支持,从而提高业务管理效率。
机床设备SCADA系统研究与应用
这是一篇关于机床设备,SCADA系统,数据采集与监控,UML建模的论文, 主要内容为随着工业4.0和智能制造的快速发展,对机床设备的实时可靠监控的需求日益急迫。传统数据采集与监控方式仅能实现单台或单元监控,很难实现设备之间的互联互通以及车间整体远程监控。这种监控方式不能满足车间高效运转的需求,对于突发情况等,不能及时得到解决。为此,本文阐述了机床设备SCADA(Supervisory Control and Data Acquisition)系统的发展现状和存在的问题,结合工业4.0和智能制造的背景提出了机床设备SCADA系统的架构,并对机床设备SCADA系统具体的功能进行了深入研究。主要研究内容和创新点包括:(1)针对多源异构的特点设计了 SCADA系统总体结构,总体设计了机床设备SCADA系统的组成成分。针对车间SCADA系统业务架构,从平台数据管理和基础服务、平台接口和监控管理三个方面进行了阐述。(2)为了解决老旧设备数据无法采集的问题,提出了互联互通的机床数据采集接口,打破了机床协议不一致导致的数据采集难问题。(3)建立了机床设备数据集成平台,提供工业数据服务、日志与权限管理、产品与设备数据服务。应用UML(Unified Modeling Language)建模技术,从系统管理员建模和车间操作人员层面进行了系统用户建模。从系统状态监控建模和信息获取建模角度进行了车间状态监控建模。从概念模型、逻辑模型和物理模型的构建顺序描述了产品质量监控的具体流程。最后,对系统异常监控进行了建模,考虑了系统管理员和车间操作人员出现误操作的情况,避免了人为因素的干扰。(4)将所提方法在江苏某机床股份有限公司进行了落地应用验证,实现了平台登陆、工厂介绍功能、人员管理、设备管理、销售管理、能源管理、生产管理、网络管理和质量管理,分别从不同角度对机床设备的生产过程进行管控,推进了应用机床设备数字化车间的进程。
基于.NET平台SCADA系统的设计与开发
这是一篇关于SCADA系统,.NET平台,故障诊断,BP神经网络的论文, 主要内容为电网故障会直接影响电力系统运行的安全性和稳定性，当今社会随着经济的发展、电力市场化改革的推进，对电厂供电的可靠性提出了越来越高的要求。准确的判断故障区域与故障类型能缩短故障处理的时间，实现故障后的快速恢复供电，减少因停电造成的经济损失。利用SCADA（Supervisory Control And DataAcquisition）系统收集数据，再利用故障诊断方法分析数据、现场故障特征与中性点电压，确定故障范围与故障类型，正是现在大多数电力部门所迫切需要的。SCADA系统被广泛的应用在各个行业中，发挥着巨大作用，各个行业对SCADA系统都有特殊的要求，所以以前的专用化系统已经不适合现代的要求，而SCADA系统经过了几代的发展已经迎来了.NET时代，其适应性大大提高。本文研究了BP神经网络在SCADA系统中电网故障诊断过程的应用。构建一个界面，其中分布着SCADA系统模块与故障诊断方法，当电网发生故障时，系统能够根据接收的数据分析出故障范围并根据故障特征以及中性点电压确定故障类型，这对电网故障分析是一个很好的辅助工具，以后此种类型系统的应用范围也会越来越广泛。 此系统是在Windows平台和SQL2000的环境下采用VB.NET的编程方式实现并用模块化的方法设计的，主要包括MI工程、SCADA配置、变压器、地图编辑、人员管理与故障诊断等模块。电网故障诊断方法采用BP神经网络诊断法。 本文首先阐述了SCADA系统的现况，.NET平台技术与SCADA系统结构，之后，介绍了电网常见的故障与SCADA系统接收数据的方式，接着介绍BP神经网络故障诊断的训练方法并应用BP神经网络方法进行仿真，最后运行应用系统模块，其中包括总体结构设计、系统实现等。
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