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Life Sciences
题名
火电厂热控系统的故障检测与诊断技术研究
DOI
10.12721/ccn.2023.157072
作者
高飞
作者单位
国能长源荆州热电有限公司,湖北省荆州市,434000
摘要
火电厂热控系统是保障火力发电过程顺利运行的重要组成部分。本文针对热控系统存在的故障检测和诊断问题,结合现有技术手段和实际需求,提出了一种基于深度学习的热控系统故障检测与诊断方法,并进行了有效性验证。详细介绍该方法构建过程、模型选择及训练等关键环节,并通过矿场实测数据处理结果与准确度的评估证明了本文所述方法能够更加快速地发现潜在的系统故障源并作出之后的响应调整,为受损组件或设备精密化管理和协助平稳生产决策提供了可靠的技术支持。
关键词
火电厂;热控系统;故障检测;诊断技术研究;深度学习
刊名
电力研究
ISSN
3008-0215 (Print)
年、卷(期)
20238
所属期刊栏目
工程技术
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