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题名基于稳健状态估计的设备状态预警研究
被引量:6
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作者
李刚
仇晨光
曹帅
郑建勇
周卫庆
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机构
国网江苏省电力有限公司
东南大学电气工程学院
南京工程学院能源与动力工程学院
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出处
《热力发电》
CAS
北大核心
2020年第11期1-7,共7页
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基金
国网江苏省电力有限公司2019年科技项目(J2019029)。
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文摘
针对发电机组设备的状态监测问题,采用改进的自联想回归(AAKR)算法建立设备的状态预警模型。将稳健距离算子代替马氏距离算子,提高自回归模型的稳健性和抗污染能力。将聚类思想应用于距离划分,提出一种基于聚类的变间隔状态矩阵提取方法,并给出具体的实施步骤。采用四重交叉验证学习机制,在训练过程中对模型参数进行优化,获得最优的状态监测模型。以某600 MW机组一次风机为例建立状态参数估计模型,DCS实际运行数据和仿真计算结果表明,改进后的稳健状态估计方法在维持较高准确性的前提下,能够大幅提高模型的稳健性,具有较强的抗污染能力。这样在设备故障早期就能给出相关预警信号,为设备的状态检修提供理论依据。
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关键词
设备状态监测
故障预警
AAKR算法
状态矩阵
交叉验证
稳健状态估计
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Keywords
equipment state monitoring
failure warning
AAKR algorithm
state matrix
cross-validation
robust state estimation
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分类号
TM621.3
[电气工程—电力系统及自动化]
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