基于大数据分析的火电机组引风机故障预警研究

• 作者: 安吉振 郑福豪 刘一帆 陈衡 徐钢 华北电力大学热电生产过程污染物监测与控制北京市重点实验室
• 来源期刊: 发电技术
• 学科: 工学
• 关键词: 火力发电 火电机组 引风机 BP神经网络 故障预警 大数据
• 年，卷（期）: 2024,（4）
• 页码范围: 133-140
• 页数: 8页
• 语种: 中文

摘要

针对火电机组引风机故障频发的问题，提出了一种基于大数据分析的引风机故障预警方法。以某330 MW火电机组引风机为研究对象，提取了与其工作状态密切关联的11种特征信息，进行数据预处理后，结合BP神经网络建立了引风机状态预测模型，其误差满足工程要求。引入分布式控制系统(distributed control system,DCS)和安全仪表系统(safety instrumentation system,SIS)，设计了一套引风机状态预警系统，并开发了此预警系统的可视化界面，当某一特征信息的实测值超过模型预测值的安全阈值后，系统会提醒运行人员进行检修和故障排查，实现对引风机故障的有效预警。