水电厂计算机监控系统：基于人工智能与机器学习的研究与设计

"这篇硕士研究生学位论文探讨了人工智能在水电厂计算机监控系统中的应用，特别是通过机器学习技术来提升系统的效率和灵活性。论文详细介绍了如何设计一个具备开放性和模块化结构的计算机监控系统，以满足水电厂的控制需求。" 在当前的经济发展背景下，电力需求日益增长，而作为清洁可再生能源的水电得到了高度重视。第十二个五年规划中，水电建设成为重点。随着大量水电站的建设，高效、可靠的监控系统变得至关重要。论文针对这一需求，深入研究并设计了一种基于人工智能和机器学习的水电厂计算机监控系统。 该系统在网络架构中利用了丰富的软硬件接口，确保了设计的开放性，以适应企业的不同需求。在电厂控制层面，配置了多种工作站，如操作员工作站、语音报警工作站、报表工作站、工程师站、远程通信工作站和厂内通信工作站，这些工作站协同工作，采用H9000控制系统实现全面监控。同时，建立了数据库，并编写了具体的控制流程和控制程序，设计了人性化的人机交互界面。 论文中设计的在线监控系统在实际水电厂的应用中，成功满足了预期的控制需求。其开放型系统结构不仅提升了现有系统的性能，也为未来的升级和改造预留了发展空间。关键词涵盖了水电厂、可编程控制器、计算机监控系统以及现地控制单元，强调了这些关键元素在系统设计中的重要性。 通过对水电厂的实时数据采集和处理，系统实现了对水轮发电机组、供电变压器、电磁开关站、闸门、油、气、水等公用辅助设备的在线控制和调节。这表明，人工智能和机器学习技术在水电厂监控领域的应用具有显著的实际价值，能有效提升运营效率和安全性。 这篇论文详尽地展示了如何将人工智能和机器学习融入到水电厂的计算机监控系统中，为未来智能水电厂的发展提供了理论基础和技术参考，对于提升水电行业的自动化水平具有重要意义。