如今,ABB 正在采矿业中实现无齿轮磨机驱动器 (GMD) 等关键系统的这一功能。GMD 中的每个组件都有一个 3D 模型,其中包含零件标识(用于重新订购)、操作和维护文档、仪器的精确位置、P&ID 电气原理图等信息,所有这些都以安全互联的数字现实形式呈现,并带有实时高清叠加层,无需亲手操作现场设备。3D 建模和 AR 叠加层不仅可以更快地向操作员和现场工程师提供信息,还可以促进更高水平的分析、问题检测和决策,同时尽可能确保操作和生产的安全。
苏黎世,2020年12月4日 - 日立ABB Power Grids已开始对全球第一个混合解决方案进行了为期一年的试验,该解决方案将Statcom(静态补偿器)与SP Energy网络合作,与SP Energy Networks,Strathclyde大学和丹麦技术大学合作。这项创新的新技术将通过实现从传统能源发电到可再生能源及其整合到电力网络的平稳过渡,从而为英国的中立未来做出重大贡献。由英国电力监管机构OFGEM设立的OFGEM网络创新竞赛(NIC)资助了2018年开始的Phoenix项目。该项目的结果有望贡献超过62,000吨碳排放的累积节省,这相当于使用6,000多个房屋。作为试验的一部分,日立ABB电网已安装了世界上第一个混合动力解决方案,这是SP能量网络在苏格兰格拉斯哥附近的SP Energy Networks传输网络上的战略性275千瓦(KV)变电站。项目合作伙伴现在将在为期一年的试验中评估安装的性能。“虽然电站产生稳定而恒定的能源流动,但可再生能源生成器(如风能和太阳能)在响应不同的天气条件时可能会波动,”日立ABB Power Grids网格集成整合业务部门董事总经理Niklas Persson说。结果是一个能够提供快速反应,旋转容量和短路控制的系统。解决方案“这种开创性的混合解决方案将现有技术与创新的控制系统相结合,该系统将使能源供应可靠,稳定,同时将英国加速到碳中性的未来。” SP Energy Networks的流程和技术总监Colin Taylor表示:“尽管最近出现了挑战,但今年我们能够推动今年的Phoenix项目,这是我感到非常自豪的。”他继续说:“这个世界上的第一个创新项目刚刚开始了现场试验后达到了一个关键的里程碑。这样的技术使我们能够在电力系统上适应更多可再生的一代,同时保持系统稳定性和弹性水平。”关于解决方案,首先的混合动力解决方案将传统技术与电力电子设备和混合控制结合在一起。
ABB是电气化和自动化的全球技术领导者,使得能够实现更可持续和良好的未来。通过连接其工程和数字化专业知识,ABB帮助行业以高性能运行,同时变得更加高效,富有成效和可持续,因此它们越来越多。在ABB,我们称此为“设计为超越”。该公司拥有140多年的历史,全球超过105,000名员工。ABB的股票在六瑞士交易所(ABBN)和纳斯达克斯德哥尔摩(ABB)上列出。www.abb.com
ABB 与太阳能供应商 Solar Philippines 合作开展 63.3 兆瓦太阳能发电厂项目,将为 40 多万人提供可持续能源。卡拉塔甘太阳能发电场位于八打雁,是菲律宾最大、人口最多的岛屿吕宋岛上最大的太阳能设施之一,拥有 200,928 块太阳能电池板,为八打雁西部六个市镇的 413,000 多人 1 提供电力。该项目在菲律宾政府上网电价 (FIT) 计划的帮助下得以实现,充分利用了菲律宾充足的阳光。预计该国每天每平方米的太阳能发电潜力为 4.5-5.5 千瓦时,是建设卡拉塔甘太阳能发电场等太阳能发电设施的理想之地。 ABB 包装和解决方案全球产品组经理 Calogero Saeli 解释道:“利用太阳能只会给菲律宾带来好处,有助于提高能源效率并减少对环境的潜在影响。我们认为,太阳能发电的范围大于政府 2030 年国家可再生能源计划中提出的 1,528 兆瓦的理想目标。太阳能是一种显而易见的能源,也是一种相对容易实施和融入电网的可再生能源。太阳能成本持续下降,这对当地社区来说是个好消息,增加可再生能源的使用将创造急需的就业机会。”为了确保持续供电,ABB 为太阳能发电场提供了核心的电厂平衡 (eBOP) 设备,从太阳能电池板到电网连接。这种低压和中压技术组合包括 23 个 2,400kVA 和 13.8 kV 撬装模块,以及两组 69 kV 变电站设备,30 MVA 69 kV/13.8 kV 电力变压器,一个模块化 e-House,其中包含 14 个 UniGear ZS1 开关设备框架和 Relion® 保护继电器以及一套保护和控制面板。以及一套保护和控制面板。为 Solar Philippines 提供的预先设计、预先设计的集成“即插即用”解决方案通过使用标准化构件减少了现场安装时间。这些都是可扩展和模块化的,可最大限度地减少现场工作并提供更快的投资回报。“菲律宾太阳能 FIT 计划的第二轮分配是 500 MW,是一场冲刺。ABB 能够在目标期限内交付,使其成为政府 FIT 计划的候选者。有资格享受太阳能上网电价优惠价格
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两种电网稳定技术结合于一台设备,使输电系统能够整合更多可再生能源,为实现碳中和社会做出贡献 苏黎世,2021 年 8 月 19 日——日立 ABB 电网今天宣布在 CIGRE 2021 上推出其下一代电网稳定解决方案 SVC Light® Enhanced。SVC Light Enhanced 能够将可再生能源顺利整合到全球快速发展的能源系统中,为从数据中心供电到可持续交通等零排放电气化的新兴和快速增长的用途奠定基础。全球电网正受到电力结构中多变且往往不可预测的可再生能源(即太阳能和风能)的不稳定影响所带来的压力越来越大。传统发电厂的关闭加剧了这一问题,这些发电厂在其旋转设备(称为惯性)中储存了大量能量,用于抵消可能导致电网停电的干扰。 SVC Light Enhanced 解决方案将两种电能质量和电网稳定技术整合到一个紧凑型设备中,从而解决了这些挑战。这项开创性技术包括 SVC Light STATCOM,它提供重要的无功功率来平衡可再生能源的影响。它还集成了超级电容器,可存储数百兆瓦秒的能量,并在发生干扰时在几毫秒内自动释放,从而减少对传统发电厂的依赖。“SVC Light Enhanced 填补了市场上一个巨大且不断增长的空白,我们全球的客户一直在寻求一种高效可靠的解决方案,”日立 ABB 电网电网集成业务董事总经理 Niklas Persson 表示。“它可以即时提供大量电力,以保持电网稳定和弹性,使公用事业公司能够增加对无排放能源的吸收,并朝着碳中和的方向迈进。”与传统解决方案相比,STATCOM 技术(例如日立 ABB 电网的 SVC Light)在其生命周期内将碳足迹降低了 40%1)。今年早些时候,日立 ABB 电网公司交付了全球最强大的 2) STATCOM,使更多可再生能源能够流经德国输电系统。其他近期创新包括英国的全球首台混合同步电容器和 STATCOM。SVC Light Enhanced 的推出进一步证明了日立 ABB 电网公司致力于帮助客户和国家向碳中和能源未来过渡的承诺——这是该公司在其 2030 年可持续发展战略计划中概述的承诺。
• 目标是开发基于领域的方法,用于柔性交流输电系统 (FACTS) 的纵深防御网络安全解决方案。我们解决了与 FACTS 控制系统内部攻击相关的漏洞,例如语法正确的恶意命令和测量。存在将 FACTS 控制扩展到网络安全的机会。主要的技术挑战是设计满足所保护操作过程的速度要求的控制器扩展。我们计划使用状态估计来防止虚假数据注入;前瞻性模拟来防止恶意命令;以及时间故障传播图和马尔可夫过程进行入侵检测和控制器故障预测。我们将利用 FACTS 设备独特的动态响应,例如通过探测信号或模拟来识别并提醒操作员任何对 FACTS 设备起作用的恶意网络命令和测量。我们将为与广域测量、保护和控制 (WAMPAC) 以及监控和数据采集 (SCADA)/能源管理系统 (EMS) 交互的分布式 FACTS 系统开发网络安全解决方案。矩阵束法将用于防止广域控制 FACTS 中的中间人攻击。变分模态分解 (VMD) 技术结合决策树 (DT) 和移动目标防御,可确保广域电压控制 FACTS 的安全。开发的方法将使用各种 FACTS 设备进行测试,例如静态无功补偿器 (SVC)、串联电容器 (SC)、静态补偿器 (STATCOM) 和晶闸管控制串联补偿器 (TCSC)。
我们致力于尊重和支持人权和劳工标准的承诺是一系列政策和流程的基础,旨在防止我们的价值链中的儿童或强迫劳动,包括行动。其中包括《 ABB行为守则》,我们的ABB人权政策,ABB人权尽职调查框架,ABB供应商行为守则,ABB冲突矿物质政策,我们的SUP PLY链和承包商问卷以及内部程序和指南。策略是由公司职能和全球端到端流程所有者建立的,并且是该小组的强制性。ABB Ltd的首席执行官对制定,配备,维持和监视公司政策的责任总体责任。公司职能和全球端到端流程所有者负责确保在其责任范围内有效实施AP Plicable政策。
工业部门正在经历一个变革阶段,随着先进的机器人技术和人工智能(AI)技术的整合。本论文,探讨了数字双技术的协同应用以及增强学习在增强工业环境中机器人操纵器的效率和适应能力方面的应用。这项研究的核心前提重点是解决动态和复杂工业环境中手动程序方法的局限性。手动编程通常缺乏在各种且无法预测的环境中有效操作所需的适应性和学习能力。加固学习的合并使机器人操纵者能够通过与环境的互动来学习和调整,从而提高了运营效率,并最大程度地减少了对广泛编程工作的需求。数字双胞胎是物理环境的数字虚拟复制品。这允许在受控的,无风险的设置中对机器人操纵器行为进行模拟,分析和优化。将数字双胞胎与增强学习的集成能够对机器人系统进行有效的培训,从而使他们能够学习复杂的任务并适应新场景,而无需与现实培训相关的身体磨损和风险,并设置了环境。研究方法涉及开发数字双胞胎模拟环境,强化学习算法在此环境中的机器人操作器中的应用,并引起了学习任务转移能力对现实应用程序的重要性。该研究还研究了与数字双胞胎和加强学习技术相关的挑战。预期的结果包括提高机器人操纵器在工业应用中的适应性和效率,从而减少了为特定任务提供机器人所需的时间,成本和资源。此外,预计自动驾驶机器人操作的安全性和可靠性增强。这项研究旨在证明强化学习和数字双技术在转变工业机器人技术方面的潜力,从而为机器人应用提供了更具灵活,高效和智能的开发过程。本文对工业自动化的未来具有重要意义,为更适应性,高效和智能机器人系统提供了一种途径。通过利用AI和模拟技术的最新进步,它旨在为工业机器人技术的发展做出贡献,为更先进的工业解决方案铺平道路。