基于数据分析的设备故障预警与诊断技术在燃气电厂的应用

摘要：

大数据、人工智能、边缘计算等先进技术不断进步,在燃气电厂利用基于数据分析的设备故障预警与诊断模型辅助检维修的优势逐步显现.AI设备故障预警与诊断模型依托统一的云平台搭建,覆盖燃气电厂燃机、汽机、锅炉和电气系统等多类主辅机设备,利用大数据分析技术和人工智能算法,主要算法包括分段函数、多元回归、深度神经网络等.模型以燃气电厂各系统设备的实时和历史数据为基础,将业务关联较强的数据与电厂内部专家经验相结合,实现设备参数劣化预警.文章结合燃气电厂AI模型应用实例,对建模过程、输入输出参数设定、训练样本选择、预警信息及故障诊断等进行说明与分析.利用AI设备故障预警与诊断模型可实时监督机组设备运行情况,在设备出现异常或故障的早期阶段进行智能预警和诊断,为机组设备运行安全提供保障.

关键词：燃气电厂、故障预警与诊断、AI模型、大数据、人工智能

所属期刊栏目：42

分类号：TM621;TP18(发电、发电厂)

资助基金：中海石油气电集团有限责任公司科研课题KJGG-2022-1607

在线出版日期：2023-03-16（万方平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）

页数：共6页

页码：61-66