基于数据挖掘技术的发电设备故障预警系统

由于发电设备存在高维度、强非线性和多工况等建模难题,常规监测系统难以有效拟合并监测其运行过程中的复杂工况和故障。文章基于高精度数据挖掘技术,开展发电设备数据驱动建模和故障预警方法研究,并利用计算机技术,实现模型在线实例化运行,最终形成一套适配于发电设备的数据驱动故障预警系统,有效保障发电设备的安全稳定运行。

发电设备故障预警系统在电厂节能监督中的应用

介绍了某公司发电设备故障预警系统及其在燃煤电厂节能监督中的应用情况,实例证明了该系统可以让燃煤电厂节能监督工作变得更方便、更有效,提出了在该系统中增设包含锅炉效率、汽轮机热耗率和厂用电率三个分支模块的节能监督模块的建议。

基于SBM技术的发电设备故障预警系统研究

发电设备常规的监测手段均采用绝对值报警,当运行参数超过设定值时产生报警提示。这种单一的监测手段难以及时发现设备的早期征兆并对其发展趋势进行跟踪,最终导致被迫停机。为此提出基于相似性原理(SBM)的建模技术,将实际设备运行数据通过数学分析的方法,建立与实际设备相似的模型矩阵。将实际运行值与模型计算出的估计值进行比较,超过预设的偏差值即出现报警。在线展示系统参数的动态变化过程,反映系统运行的健康状态,并及时提醒维护人员进行设备维护;此外通过实例介绍了该系统的实际运用效果。

集团发电设备故障预警系统在嘉兴电厂的应用

设备故障预警系统不同于发电厂传统的状态监视工具,Smart Signal能够为发电机组的所有主要系统在各种运行状态下及时提供异常的早期预警,便于电厂人员提前采取相应的措施。Smart Signal的核心专利是基于相似性原理的建模技术,能够分析历史数据,建立设备和过程正常运行的高保真经验模型。实时运行时,其自动将模型中传感器的"期望"值与从设备采集来的实时数据进行比较,实现预见性分析,并将设备的预警信息在Smart Signal上发布。Smart Signal提供设备或过程问题的早期预警,通过识别、警示潜在的设备问题,并把此设备及其相关的异常点显示在Smart Signal上,为设备的正常运行及状态检修提供理论依据。

基于故障预警系统的燃煤发电设备状态检修

基于故障预警系统的状态检修是随状态监测技术发展起来的至今最先进的检修方式。20世纪90年代中国开始推行发电设备状态检修,成效明显者寥寥。为切实推行发电设备状态检修方式,某发电集团从2008年开始引进、开发并推广应用了利用相似性原理建模技术的发电设备故障预警系统。介绍了该系统的机理,并用汽轮机、锅炉、电气和化学专业各1个预警案例阐述故障预警系统在燃煤发电设备状态检修中的有效应用情况,最后就如何将两者更好地结合提出了建议。

发电设备运行状态中的故障和诊断技术的研究

发电设备在运行过程中常常会出现各种故障,对其进行及时准确的诊断是确保设备正常运行的关键。本文通过综述文献的方法,对发电设备运行状态中的故障和诊断技术进行了研究。首先,介绍了发电设备故障的分类和常见故障类型;其次,综述了目前常用的发电设备故障诊断技术,包括传统的基于经验的诊断方法和基于机器学习的智能诊断方法;再次,对当前研究中存在的问题进行了总结,并提出了未来的研究方向。

火电发电设备状态监测与故障诊断技术研究

伴随着火电厂发展规模的扩大,机组频繁调峰状态下出现诸多运行隐患,其中火电发电设备的状态监测与故障诊断属于关键,不仅有助于及时发现运行隐患,还能提高电厂运转的安全性。本文引入实际工程案例,先简单论述了火电发电设备故障维修标准,并指出设备状态检测系统的设计要点,再系统性论述了故障诊断技术。

发电设备故障知识图谱可视化构建与智能化应用研究

为提高发电设备的维护与运行效率,研究基于发电设备故障数据,探究故障知识抽取的方法以构建知识图谱,并实现设备故障智能查询、故障解决方案生成等应用,同时支持发电设备故障知识图谱的动态更新,从而有效提高发电设备故障处理的效率,增强电厂的产能,提高其智能化程度。

基于机器学习算法的发电设备故障诊断与预测研究

文章针对发电设备故障诊断和预测问题,提出了一种基于机器学习算法的方法。通过采集发电设备的运行数据,使用特征提取和特征选择技术得到有效特征,然后利用支持向量机(SVM)和随机森林(RF)等多个机器学习模型进行分类和预测。实验结果表明,文章所提出的方法能够有效地识别发电设备的故障类型,并进行精准的故障预测,具有较高的可靠性和实用性。

基于人工智能的电气故障预警系统优化技术探讨

分析了电气故障预警系统的现状和挑战,探讨了基于人工智能的电气故障识别、预测和优化技术,并通过实际案例和数据验证了这些技术的有效性和可行性。

基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统研究

大数据技术与电力生产过程相结合是现阶段火电厂发展的主流方向。基于此,文章首先设计搭建了一款基于大数据挖掘的发电设备状态监测与故障诊断系统,将系统架构划分为现场设备层、基础控制层、大数据智能控制层和智能管理层4个层级;随后探究了该系统“数据采集-模型开发-状态监测-故障诊断-迭代反馈”的闭环链条技术,并从知识库和大数据分析两个角度分别提供了技术服务流程,为电力生产企业的高质量运行发展提供保障。

基于智能算法的发电设备远程故障预警系统分析

基于大数据分析技术、人工智能技术、在线建模技术以及专家系统构建的发电设备远程故障预警系统具有重要意义。本文阐述了预警系统的框架设计和实现原理,针对关键技术和实现过程进行了详细分析。本系统的设计与投用实现设备状态的智能管理,进而充分发挥电厂运行人员的专业效率,变故障事后处理为事前预防,实时掌握设备运行中的整体动态变化,提高设备的运行安全水平和工作效率,降低由于设备故障引起的非计划停机与事故,减少设备运维成本,为发电企业创造更多的效益。

基于大数据分析对储能故障监测预警系统的研究

实现“碳达峰、碳中和”是各国能源政策的核心,储能技术,尤其是化学电池储能,因其高能量密度和长循环寿命等优势,在提升可再生能源利用率方面表现突出。然而,随着储能电站建设的加速推进,安全性问题日益显现,传统的定期维护策略难以及时察觉潜在风险。基于重庆合川发电有限公司的EMS,提出了一种新型的站控层预警系统。通过机器学习与大数据分析可知,该系统显著提高了储能电站的安全性与稳定性,优于现有监测系统。

设备预警系统在洗煤厂的应用

燕子山洗煤厂为解决依靠人为点检机电设备的预防性检修工作量大、效率低、可靠性差等问题,引进了设备预警系统,该系统以网络技术为基础,以数据库建设为载体,能够实时监控设备的运行工况。系统投入后,通过实时的运行参数分析,避免了突发性的机电设备事故发生,设备故障率降低到0.86%.

基于物联网和边缘计算的电力系统设备状态实时监测与预警系统研究

随着现代工业技术飞速发展,不仅设备复杂性和精密性与日俱增,而且设备故障预防和维护的地位显著提升。实时监测与预警系统作为一种高效技术手段,在工业设备中更加不可或缺。这一系统有利于实时监控设备运行状态,及时发现异常情况,借助预警机制提醒相关人员采取措施,从而有效预防设备故障发生。鉴于此,本文将深入探讨实时监测与预警系统在预防设备故障中具有的重要作用,以期为相关行业设备维护工作提供有益参考。

基于大数据的配电运行故障预测与预警系统研究

随着信息技术的不断发展和电网数据的不断积累,利用大数据进行故障预监控已成为配电领域的重要发展趋势。针对当前配电运行故障预测与预警的需求,文章提出并开发了一种基于大数据的预测与预警系统:通过收集和整理相关设备运行数据及历史故障数据,构建了健壮的数据集;采用机器学习方法,设计了具有高预测精度的故障预测模型;基于此模型,开发了能自动分析、判断和预警故障的预警系统。实验结果表明,与传统方法相比,该系统在故障预测的准确度和及时性上有显著提升,可以有效地提前发现和预警潜在故障,帮助避免严重的配电事故,保障电力系统的稳定运行。这一研究为配电系统运行故障的预防和处理提供了新的解决方案,具有广泛的应用前景和实际价值。

地铁接触网故障诊断与预警系统研究

作为城市快速交通骨干,地铁承担着繁重的客流量,是现代城市不可或缺的交通部分。在其供电系统中,接触网的作用至关重要,它的稳定性直接决定着地铁的运行安全与效率。接触网在长时间服役后,可能涌现如电缆断裂、接触阻抗异常等多种故障,若未能预先识别与及时处理,极易引发断电等严重事故,危及乘客的安全与出行的便捷。鉴于此,开发一套精确的地铁接触网故障诊断及预警系统至关重要,以实现故障的早期检测与预防,确保地铁系统的高效稳定运行。本文研究了地铁接触网故障诊断与预警系统,旨在为相关人员工作提供参考。

基于大数据分析的变电站故障诊断与预警系统研究

随着社会经济的不断发展,用电需求也随之发生改变,这对电力系统及变电站运维提出了更高的要求。变电站作为电力系统的重要组成部分,对其进行故障诊断和预警可以保证电力系统安全稳定运行。在智能电网背景下,变电站的信息化和智能化建设不断推进,将大数据与变电站相结合可以更好地实现智能化运维管理。现有的诊断技术很难实现故障诊断的高效性和可靠性,研究提出了一种基于大数据分析的故障诊断方法,通过大数据分析实现了变电站故障诊断。该方法的推广应用可以提升故障诊断准确度,有效提高变电站运维水平,为电力系统可靠供电提供重要保障,具有较广的应用前景和较高的实用价值。

基于BP神经网络的光伏发电设备故障检测方法研究

针对光伏发电设备工作过程中存在的故障检测低下问题,设计了集采样、稳压、采样保持和故障采集于一体的集成电路,并提出了故障检测方法。通过分布式测控网络,使系统能够实时、准确地获得光伏发电设备的运行状态。故障检测装置自带计算处理模块智能对比检测数据,为实现故障检测算法提供数据支撑。为了更好地识别光伏发电设备的故障,提出了基于反向传播(BP)神经网络引入可信度检测度量参数的故障监测算法。该算法不仅能够消除误差,并且有很强的抗干扰性。试验结果证明,在不同的干扰信噪比下,检测故障的时间仅在5 ms左右,能够自主地对光伏发电设备运行过程中产生的故障进行识别,极大地提高了光伏发电设备故障检测的工作效率。

大数据在煤矿输煤设备故障预警系统中的应用研究

为避免煤矿输煤设备发生故障带来经济损失和人身威胁,研究了大数据在煤矿输煤设备故障预警系统的应用。硬件方面设计故障预警和智能视频监控模块;软件方面采集煤矿输煤设备各类大数据,使用ZigBee无线网络传输数据,采用VMD-PE方法完成煤矿输煤设备远程实时监控和故障诊断,实现煤矿输煤设备故障预警。实验结果表明:该系统的ZigBee无线网络通信性能较优异,满足预警实时性要求;不同煤矿输煤设备故障诊断结果与实际结果基本一致,且预警用时较少;该系统具有优良的早期预警能力和抗干扰能力。