基于BP神经网络的水电厂排水泵故障预警研究

摘要：

基于BP神经网络的水电厂排水泵故障预警方法,通过分析排水系统的历史运行数据,确立激活函数、隐含层节点数等重要参数,从而建立BP神经网络模型;再根据集水井水位、来水量预测、排水泵的理论运行时间,与实测数据比对,发现异常及时给运行人员推送告警,安排检修.相比于传统的限值预警,该系统在某大型水电厂计算机监控系统内试运行中的预测精度良好,为排水泵及早发现故障提供了一种新手段.由于本系统故障判定采用的是固定阈值方法,随着排水泵老化,其排水能力会越来越差,如何动态的确定故障阈值将是一个值得研究的问题.

关键词：神经网络、水电厂、排水泵、故障预警

所属期刊栏目：36

分类号：TV736(水能利用、水电站工程)

在线出版日期：2022-10-11（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共5页

页码：22-26