基于逻辑故障树和专家知识库的智能发电故障诊断与报警

• 作者: 赵俊杰 杨如意 赵博石 沈跃军 刘强 胡勇 崔畅元
• 来源期刊: 能源科技
• 关键词: 燃煤火力发电 智能DCS 逻辑故障树 专家知识图谱 早期故障诊断 根源分析
• 年，卷（期）: 2021,（3）
• 所属期刊栏目: 电力|Electricity
• 页码范围: 42-46
• 页数: 5页
• 分类号: TP331.1
• 语种: 中文

摘要

针对燃煤火力发电站,基于智能DCS操作系统的智能发电平台,建立逻辑故障树的标准分析方法,对故障现象进行综合分析,提取故障典型特征,将专家的宝贵经验和实践知识,形成计算机能识别的专家知识图谱,进而辅助故障的诊断、早期预警和及时处理,提升火电机组长周期安全稳定运行的能力.结果表明,基于逻辑故障树的专家自动诊断报警系统体现了初级的独立分析、判断、决策等智能特点.将高岗位专业技术人员数十年积累的分析策略和宝贵经验固化成程序和代码,实现故障类型的快速精准辨识和根源分析.基于逻辑故障树建立专家知识图谱,从故障全寿命周期管理的角度,创造性地在底层DCS平台真正实现了故障追溯、根源分析、诊断、预警、报警和处理的全过程闭环控制.专家自动诊断报警系统投运后,帮助火电企业避免了多次故障停机风险,显著提升了电力生产过程的安全性.