【摘 要】
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现代电站系统日益庞大且复杂,且火电机组设备大多处于高温、高尘、高速等恶劣环境中运行,极易出现故障。故障的发生会影响机组正常运行脱离最优工况降低经济效益,重大故障甚至会造成人员伤亡。因此,对这些复杂设备进行在线实时过程监测与故障预警,是保障电站设备运行可靠性、经济性的重要手段。对此采用了基于深度学习算法对DCS系统中海量过程数据进行数据驱动建模,挖掘过程数据中所代表的设备运行信息,开发了电站设备在线实时过程监测与故障预警系统。试验结果表明,该系统提供了简单高效的建模方法与精准迅速的故障预警,为现场运行人员给
【机 构】
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东南大学能源热转换及过程测控教育部重点实验室
【基金项目】
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国家自然科学基金面上项目(51976031)。
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现代电站系统日益庞大且复杂,且火电机组设备大多处于高温、高尘、高速等恶劣环境中运行,极易出现故障。故障的发生会影响机组正常运行脱离最优工况降低经济效益,重大故障甚至会造成人员伤亡。因此,对这些复杂设备进行在线实时过程监测与故障预警,是保障电站设备运行可靠性、经济性的重要手段。对此采用了基于深度学习算法对DCS系统中海量过程数据进行数据驱动建模,挖掘过程数据中所代表的设备运行信息,开发了电站设备在线实时过程监测与故障预警系统。试验结果表明,该系统提供了简单高效的建模方法与精准迅速的故障预警,为现场运行人员给
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