HI,欢迎来到学术之家,发表咨询:400-888-7501  订阅咨询:400-888-7502  股权代码  102064
0

抽水蓄能电站机组异常状态检测模型研究

作者:安学利 潘罗平 桂中华 周叶抽水蓄能电站机组异常状态检测最小二乘曲面健康度

摘要:针对当前水电机组故障样本少,难以对其开展有效诊断的难题,提出了一种综合考虑有功功率、工作水头等工况参数的基于最小二乘曲面的抽水蓄能电站机组异常状态检测模型,即在深入分析有功功率、工作水头对机组运行状态影响的基础上,确定了机组的健康标准状态,根据机组运行状态在不同功率和不同水头下的特性,划分了不同单元,在不同单元内选取能反映机组运行状态的敏感特征参数,分别建立了基于最小二乘曲面的分布式健康模型,将功率、水头等实时在线数据代入分布式健康模型,通过计算机组健康度建立最终的异常状态检测模型。实例应用结果表明,该模型能有效地挖掘机组海量状态数据和真实可靠地进行在线状态评估,从而实现机组异常状态的早期预警。

注:因版权方要求,不能公开全文,如需全文,请咨询杂志社

水电能源科学

《水电能源科学》(CN:42-1231/TK)是一本有较高学术价值的大型月刊,自创刊以来,选题新奇而不失报道广度,服务大众而不失理论高度。颇受业界和广大读者的关注和好评。 《水电能源科学》主要报道水、电、能源及相关学科的新理论、新技术、新方法及工程应用成果,适当报道经验交流、技术革新和技术改造,涉及水电、电气与电子、能源与动力、土木与力学、环境工程、控制工程、计算机等多个学科。

杂志详情