基于程序模块化建模的智慧电站一体化平台构建

为实现在智慧电站高度一体化融合的同时,提高电站报警响应时效性和准确性,开展基于程序模块化建模的智慧电站一体化平台构建。通过电子式互感器选型、全站智能组件装置整合等硬件设计和基于程序模块化建模的三维一体化信息模型构建、电站门禁管理与人员轨迹跟踪、电站危险源识别与动态预警等软件设计,提出一种全新的智慧电站一体化平台。通过将新的平台应用到某电站火电厂中,验证了该平台能够实现对电站异常故障问题的快速响应,并保证误报警次数始终为0,在促进智慧电站安全性不断提升的同时,实现高度一体化融合。     

智能电厂仪表和传感器技术与趋势研究

梳理“十三五”期间电厂仪表智能化发展现状,筛选“十四五”期间应重点发展的智能电厂仪表和传感器关键技术,总结电厂智能化给电站仪表行业带来的新技术发展趋势,提出电厂智能仪表和传感器发展建议,以适应未来智能电厂高度自动化与智能化趋势。     

基于PCA-ILARS-DNN案例推理模型的电站设备故障诊断方法

针对电站设备故障诊断过程中故障信息提取能力不足导致诊断率低等问题,提出了从历史数据库中建立基于案例推理模型的电站设备故障诊断方法。通过主成分分析(PCA)-改进最小角回归(ILARS)案例表示方法将电站设备故障信息提取为统一形式的数据案例,以此构建电站设备典型故障案例库。在已有案例库的基础上,使用深度神经网络(DNN)算法进行案例检索,实现故障诊断,并通过诊断效果来对比PCA-ILARS算法和其他案例表示方法对故障诊断率的影响。结果表明：PCA-ILARS-DNN算法优于其他常规案例表示方法,对电站设备具有较高的故障诊断率。     

热工过程海量数据的高质量样本提取方法及应用

提出了一种面向热工过程海量运行数据的高质量样本提取方法，通过主成分分析(PCA)提取系统隐变量，采用基于稳态权重的合成少数类过采样(SWSMOTE)来补充少数类工况样本。以燃气轮机为工程算例，验证所提算法的有效性。结果表明：提出的高质量样本提取方法可将原始数据数量压缩到10%左右，模型平均均方根误差从0.042下降至0.031,模型训练时间减少90%。