随着科技的不断进步，大数据与云计算技术已经被广泛地应用于电网系统中，其中配电网设备状态监测与故障诊断作为提高电网安全、稳定、经济运行的关键环节，具有重要的研究价值。本研究项目聚焦于如何利用大数据与云计算技术，开发出一套针对配电网设备的监测与故障诊断系统。 研究的起止时间为2015年3月至2017年3月，项目研究内容主要涵盖配电网设备的在线监测与状态检修、云计算平台的开发、大数据分析技术在配电网运行状态评估模型、风险评估模型及经济评估模型体系中的应用，以及相关软件的开发与优化管理。 项目旨在解决目前配电网设备在线监测的局限性，如缺乏实时智能通讯平台、数据收集和分析能力有限等问题。通过对配电网设备振荡波局放检测、超声波与地电波检测、红外测温检测等多种技术的综合运用，以及云计算平台的强大计算和存储能力，实现对配电网设备全面实时监测、数据分析、状态评估和故障诊断，提高配电网设备的供电可靠性和管理水平。 项目的成功实施预计能够显著降低定期检修的人力物力成本，提供一种新型的在线监测与优化管理方案。此外，研究成果不仅可以为电网公司提供技术支持，还具有广泛的应用前景，能够推广到全国各市电网，对提升整体电网安全稳定运行有着重要的理论和实际意义。 项目的研究成果将形成成熟度水平8级的成果，提供一个终端可移动的配电网设备检测功能，能够适用于多种不同的检测装置，以WIFI或USB作为数据通讯接口，支持多种检测方式。同时，将深入研究配电网检测装置通讯方式，优化检测终端应用的数据结构、界面UI和功能架构，研发基于Windows平台的配电网综合智能检测终端，具备检测类型管理、检测基本参数管理、数据管理、诊断分析和标准查询等功能，以及带电检测与停电试验数据接入的研究。 项目研究过程中，各参与单位将明确分工，如项目申请单位、协作单位1、协作单位2、协作单位3等，同时将制定详细的计划进度安排，明确各阶段任务名称、开始时间、完成时间以及主要内容和交付项。项目研究不仅涉及到具体的技术开发，还将进行科技经费预算支出科目的具体解释，以及科技成果的成熟度水平评判标准的研究。 本研究项目基于大数据与云计算的配电网设备状态监测与故障诊断关键技术研究，是电力系统领域的一项创新研究，其研究成果的推广和应用将对提升电网系统的安全性和可靠性起到至关重要的作用。项目充分利用了当代先进的信息技术，整合了多种监测技术，通过云计算技术提高了数据处理能力，有望大幅度提升电力行业的工作效率和技术水平。同时，项目的实施也将为电网公司及相关领域的科研与技术人员提供宝贵的经验和数据支撑，对整个电力系统的可持续发展有着深远的影响。

BMS模块Simulink开发基于算法,基于Simulink开发的BMS算法：包含SOC计算、故障处理与状态监测的充放电控制策略图解,BMS Simulink 所有算法基于Simulink开发 BMS算法包括：SOC计算，故障处理，模组状态监测，充放电控制 图一：Simulink模型 图二：Stateflow逻辑转 图三：充电状态 图四：放电状态 图五：交付内容 ,BMS; Simulink开发; 算法; SOC计算; 故障处理; 模组状态监测; 充放电控制; Simulink模型; Stateflow逻辑; 充电状态; 放电状态; 交付内容,BMS算法在Simulink中：监控与控制协同技术解析

智能变电站状态监测技术是现代电力系统中至关重要的组成部分，旨在提升变电站的运行效率、安全性和稳定性。这种技术的实施基于变电站信息的数字化、通信平台的网络化以及信息共享的标准化，使得变电站能够支持实时自动控制、在线分析决策和协同互动等功能，与周边变电站和电网调度系统实现高效互动。 智能变电站状态监测的核心在于采用先进的传感系统，这些系统具有高可靠性、集成性、低碳和环保的特点。它们能够全面地采集、测量、控制和保护电力设备，并进行信息监测。通过这些功能，状态监测系统可以提前发现设备的潜在故障，提高供电的可靠性，减少非计划停机，同时为设备的状态检修提供关键数据。 电力设备智能状态监测系统包括数据采集、传输和分析处理三个关键步骤。通过传感器获取设备的特征参数，然后利用通信网络将数据传输至中央处理系统。在这个过程中，由于电磁环境的复杂性，原始模拟信号可能会受到干扰，因此通常会采用现场总线技术和模拟转换来确保数据的准确传输。系统遵循IEC61850标准，分为过程层、间隔层和站控层三层结构，这种分层分布式设计增强了系统的灵活性和可扩展性。 状态监测系统的设计需要考虑到跨部门和跨系统的整合。例如，无锡西泾变电站的智能状态监测系统就涵盖了生产技术部、调控中心等多个部门，以及PMIS、SCADA、EMS等多个系统。这样的设计允许各个部门和系统之间有效地共享信息，实现设备状态的全面监控和综合管理。 在故障诊断方面，智能状态监测系统利用专家系统、神经网络理论、灰色轨迹理论、数据库技术和模糊理论模型等多种算法，对电力设备进行故障诊断。这些算法能够突破传统方法的局限，提供更精确的故障识别。此外，系统还能根据设备的运行状态数据库进行综合诊断，为设备检修提供辅助决策，进一步优化设备维护策略。 智能变电站状态监测技术是智能电网的关键技术之一，它不仅能够提高变电站的运行效率，还能够通过预防性维护减少设备故障，保障电网的安全稳定运行。随着技术的不断进步，未来状态监测系统将会更加智能化，能够更好地适应电力系统日益复杂的需求。

分析了现有设备状态监测系统相关建模和通信技术规范的不足，提出了主、子站统一按IEC61850建模和通信的思路。根据设备状态监测系统的特点，论证了Web Service技术用于IEC61850通信映射的可行性，并介绍了具体的实现方法。对设备状态监测系统通信涉及的IEC61850网关建模、主／子站冗余通信、多子站并发通信、配置文件源端维护等关键技术进行了论述并给出了实现方案。基于开发的原型系统进行了功能和性能测试，结果证明所提出的设备状态监测系统通信方案是可行的。

针对现有液压支架电液控制系统缺乏支架运行状态远程监测功能的问题,开发了一种基于双RS485总线的液压支架运行状态监测系统。该系统采用增强型RS485串口通信方式,数据传输速率达10Mbit/s;采用双RS485总线通信模式,可并行执行在线监测和远程控制任务;硬件电路设计采用光耦隔离电路、防高压侵入电路和故障保护电路等抗干扰措施,通过了GB/T 17626.5—1998中的浪涌(冲击)抗扰度试验。实验室及现场调试结果表明,该系统实现了液压支架运行状态的远程在线监测功能,实时性及抗干扰能力强。

首先构建了液压挖掘机状态监测系统结构,即由单片机及其外围电路、传感器、显示输出设备、声光报警装置组成的实时监测系统。在此基础上设计了此系统需要的硬件电路和软件程序。硬件电路部分采用模块化设计思路,主要是信号输入模块,信号输出模块,单片机最小系统模块,电源电路模块。基于C语言编译器功能越来越强大,及其C语言被使用的范围越来越广泛,本软件程序采用C51语言编程,相对于汇编语言,程序代码少,易读性好。

针对煤矿设备因负载大、工作环境恶劣等原因导致故障率偏高、意外停机损失大等问题,建立煤矿级专业润滑油脂分析实验室,通过常规理化指标分析和铁谱磨粒分析等技术定期检测设备中的在用润滑剂,实现早期预报润滑剂劣化、润滑剂污染和部件异常磨损,及时采取措施,预防事故发生,减少停机损失。同时,针对煤矿生产环境污染严重的问题,研究煤矿设备的油液污染控制及清洁技术,延长润滑油液的使用寿命。开发专用的煤矿设备润滑管理系统,实现对矿区润滑的数据库信息管理。

以锂离子电池为直流电机供电系统作为研究对象，采用 ARMv7 系列微处理器 STM32F103 VET6 作为主控芯片，结合直流电流变送器 SIN-DZI-20A 和直流电压变送器 SIN-DZU-30V，提出一套嵌入式电池组状态监测系统设计方案。该监测系统能够实现电池组电压、电流、电量等状态参数的实时测量、电池组安全管理、数据及数据波形显示、电池组充放电状态控制和无线 WiFi数据通信等功能。通过软硬件系统联调，实验结果表明：电池组状态测量系统运行稳定，状态测量精度达到 0.5 级，且具备一定的抗电磁干扰能力。 1  引言  随着商用电池技术成熟，锂离子

柴油机故障诊断技术是一种了解和掌握柴油机在使用过程中的状态，确定其整体或局部是否正常或异常，早期发现故障及其原因并能预报故障发展趋势的技术。以船舶系统为例，现代船舶发电柴油机的运行状态一般由机舱巡回监测报警系统进行监测。柴油机故障诊断是一种了解和掌握机器在运行过程的状态，确定其整体或局部正常或异常，早期发现故障及其原因，并能预报故障发展趋势的技术。油液监测、振动监测、噪声监测、性能趋势分析和无损探伤等为其主要的诊断技术方式。诊断技术发展几十年来，产生了巨大的经济效益，成为各国研究的热点。从诊断技术的各分支技术来看，美国占有地位。美国的一些公司，如Bently，HP等，他们的监测产品基本上代表了

企业信息化是企业现代化的重要标志，是企业发展的动力源泉，更是提高企业经济效益与竞争力的捷径和主要保证。企业信息化是长期艰巨而又紧迫的任务。胜利油田基层单位分布广，功能差别较大，同时单位的信息化基础相对较薄弱，水平较低。如何结合“数字油田”的建设要求与生产实际情况，探讨所辖基层单位的信息化建设的形式、方法和内容，是信息工程技术人员主要责任和义务。　　1、信息化建设背景　　永安输油站作为胜利油田重点的中间加温加压站，担负着自上游原油库到下游近二分之一的中转任务。该站动力系统为1984年建站投产设备，性能相对落后，几乎没有生产参数自动采集。2001年该站热力系统设备改建，自动化程度相对较高。如何在现