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为了制定合理的电厂关键设备运维策略,解决电厂关键设备状态智慧识别的非线性难题,研究基于热力镜像建模技术的电厂关键设备状态智慧识别方法。采集电厂关键设备的日常运行数据作为样本数据,选取最小二乘支持向量机算法建立输入变量为中间点温度的热力镜像模型,最小二乘支持向量机通过获取模型样本、确定编码形式、采集数据、热力镜像建模以及模型验证建立热力镜像模型,利用热力镜像模型输出电厂关键设备状态智慧识别结果。实验结果表明,该方法可以智慧识别电厂关键设备状态,具有识别速度快、识别精度高的优势,并验证了该热力镜像建模技术可以为电厂关键设备的运维策略提供依据。 相似文献
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设计基于多维度数据融合的电网机组故障自动诊断系统,降低电网异常运维次数、提升电网安全性。系统数据采集层使用采集器和智能移动终端采集电网机组数据后,利用网络通信层将电网机组数据传输至数据存储层的SQL数据库存储,服务层调用数据存储层内的电网机组数据完成消息推送、故障查询等功能,并将电力机组数据推送至逻辑层,逻辑层利用多维度电网机组数据,构建基于深度置信网络的多维度数据决策融合模型,结合推理机诊断电网机组故障,并通过人机交互层将接收到的电网机组故障诊断信息以可视化方式呈现给用户。实验表明:该系统通信损失值较低,可保障电网机组数据完整,具备较好的数据融合性能,且故障诊断精度高,可降低电网异常运维次数,应用性较好。 相似文献
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