基于设备特征值的电站设备状态检修

• 作者: 朱卫列 李振华 王智微
• 来源期刊: 热力发电
• 学科: 工学
• 关键词: 电站设备 状态检修 状态监测 特征值 人工智能 故障状态
• 年，卷（期）: 2018,（12）
• 所属期刊栏目: 发电技术论坛
• 页码范围: 72-76
• 页数: 5页
• 分类号: TK38
• 字数: 3683字
• 语种: 中文
• DOI: 10.19666/j.rlfd.201809169

摘要

长期以来,电力企业采用定期检修和事故消缺模式的设备检修与维护造成了大量浪费或不必要损失.电站设备状态检修一直是电力企业期望的一种检修模式.随着人工智能技术的发展,特别是深度学习在工业领域的逐步应用,将人工智能技术应用到发电领域,进而得到袁征电站设备本质属性的特征值,并以设备特征值为判定设备健康状态的依据,真正实现设备状态检修.本文对某水电站水轮机状态采用其特征值进行评定,准确及时地发现了设备故障状态,应用效果良好.

作者信息

序号	姓名	单位	发文数	被引次数	H指数	G指数
1	王智微		78	587	11.0	19.0
2	朱卫列		2	6	1.0	2.0
3	李振华		1	6	1.0	1.0