基于多数据融合的电厂设备故障预警

随着电厂设备自动化程度不断提高,以及各设备之间联系复杂性的增强,设备工作在高温高压的条件下发生故障的风险提高。为降低故障发生风险,运用相似性原理对电站设备进行建模,并对设备相关参数进行监测分析,从而提前侦测到设备参数状态发生的变化,针对设备具体的位置进行维修,防止发生更严重的故障,达到预警的目的。为了能够对设备进行全面预警,需要从设备的实时数据库出发,结合相关维修记录对数据库中的故障特征参数进行分析,实现从特征、征兆到故障原因以及故障类型的非线性映射。当设备参数与预测值发生较大偏差时,发出报警信号,提醒运行人员对相关设备进行针对性的检查,基于此方法的预警系统不仅能减少设备故障的发生次数,还能延长设备维修周期,在大型设备的故障预警领域有着广阔的应用前景。

电厂反渗透污堵分析及清洗方案制定

本文对某电厂300MW机组化水和660MW机组化水反渗透污堵特征数据进行比较,并结合近年的在线清洗情况分析产生污堵原因,制定更合理的清洗方案,为从事电厂反渗透运行、清洗的工作人员提供了技术参考。

基于关联性分析的GIS设备隐患特征挖掘研究

随着GIS设备(气体绝缘开关)在电力系统中普及,GIS设备放电故障也愈加频繁发生。本文提出一种新的GIS设备隐患特征挖掘方法,对GIS局部放电、SF6相关特征采用关联性分析,进而建立设备的隐患识别模型。首先,根据GIS设备的放电信号谱图,统计出GIS设备局部放电的最大放电量、平均放电量、放电次数、放电相位。然后,对GIS设备的数据特征进行相关性分析,提取GIS设备异常特征,建立基于关联性分析的GIS设备隐患特征挖掘方法。最后,以某发电厂的GIS设备实验数据为例,通过计算验证该定位模型的有效性。结果表明,该方法能够提高隐患定位的准确性。