基于自动机器学习的发电设备故障预建模与应用

自动机器学习技术(Automl)用于使机器学习解决问题的过程自动化,其中包括数据预处理、特征工程和超参数调整等过程。介绍一种基于Automl的发电设备预警自动化建模方法,旨在解决发电领域重要设备预警建模流程繁琐、建模过程专业要求高等问题。通过运用Automl技术结合LSTM技术,成功地完成了送风机预警模型的自动化构建,节省大量建模过程中的人力耗时,并且实验证明该模型在预警诊断方面具有较好的性能,可以投入生产使用。

火电厂能源耗用指标的管控策略及考核系统的构建

对火电机组不同状态下的能源耗用分布情况进行分析,以不同状态下各项耗用指标的影响权重和占比为着手点,与各状态的工况特点相结合开展研究,制定降低能源耗用的管控策略。根据策略构建对应的指标考核系统,督促生产人员采取措施来降低生产过程中的能源耗用,进而达到降低火电厂发电成本的目的。

汽轮机油轻度老化的特性判断及油质处理

通过对某电厂给水泵汽轮机油颗粒度化验结果受油样温度影响大的异常现象进行分析研究,判断原因是油质轻度老化产生了可溶性析出物,其溶解度随温度升高而升高,达到50℃完全溶解,进而使颗粒度分析结果与油样温度呈相关性。进一步分析导致汽轮机油老化的原因是给水泵润滑油侧漏入了微量密封水,使油脂发生轻度水解老化。采用极性吸附装置除去油中可溶性析出物,再用压缩空气隔离给水泵密封水侧和润滑油侧,及时解决了给水泵汽轮机油轻度老化问题,避免了汽轮机油进一步老化。

反渗透系统运行标准化探索

反渗透系统已是很常见的水处理工艺,在电力、钢铁、化工等行业广泛应用,但目前国内外还未制定反渗透系统运行标准,反渗透膜氧化、污堵等问题屡见不鲜。本文通过收集反渗透常见问题及好的运行经验,进行大数据分析,从反渗透预处理配置、进水水质、药剂质量等方面进行标准化研究并实施,延长了反渗透运行寿命,降低了运行成本,提高了系统可靠性。