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题名抽水蓄能电站机组异常状态检测模型研究
被引量:11
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作者
安学利
潘罗平
桂中华
周叶
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机构
中国水利水电科学研究院
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出处
《水电能源科学》
北大核心
2013年第1期157-160,共4页
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文摘
针对当前水电机组故障样本少,难以对其开展有效诊断的难题,提出了一种综合考虑有功功率、工作水头等工况参数的基于最小二乘曲面的抽水蓄能电站机组异常状态检测模型,即在深入分析有功功率、工作水头对机组运行状态影响的基础上,确定了机组的健康标准状态,根据机组运行状态在不同功率和不同水头下的特性,划分了不同单元,在不同单元内选取能反映机组运行状态的敏感特征参数,分别建立了基于最小二乘曲面的分布式健康模型,将功率、水头等实时在线数据代入分布式健康模型,通过计算机组健康度建立最终的异常状态检测模型。实例应用结果表明,该模型能有效地挖掘机组海量状态数据和真实可靠地进行在线状态评估,从而实现机组异常状态的早期预警。
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关键词
抽水蓄能电站机组
异常状态检测
最小二乘曲面
健康度
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Keywords
pumped storage unit
abnormal condition detection
least squares surface
health degree
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分类号
TV743
[水利工程—水利水电工程]
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题名基于三维曲面的抽水蓄能电站机组故障预警模型
被引量:6
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作者
安学利
潘罗平
张飞
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机构
中国水利水电科学研究院
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出处
《水力发电》
北大核心
2013年第1期71-74,81,共5页
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文摘
深入分析了影响抽水蓄能机组运行状态的有功功率、工作水头等关键因素,确定了机组的健康标准状态,提出了综合考虑有功功率、工作水头作用,能够自适应抽水蓄能机组工况变化的故障动态预警模型。实例分析表明,该模型可以实现抽水蓄能机组的在线安全评估,能及时准确地预警出机组异常(故障),有很好的实用性。
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关键词
三维曲面
最小二乘支持向量机
故障预警
抽水蓄能电站机组
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Keywords
three-dimensional surface
least square support vector machine
fault warning
pumped-storage power station unit
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分类号
TV213.3
[水利工程—水文学及水资源]
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