基于數(shù)據(jù)驅(qū)動的發(fā)電設備在線預警研究
 

黃一楓，茅大鈞
（上海電力學院 自動化工程學院，上海 200090）
 

    摘 要：針對發(fā)電設備故障頻發(fā)的情況，基于現(xiàn)場實時數(shù)據(jù)建立設備正常的運行狀態(tài)模型并結合PI實時數(shù)據(jù)庫構建了發(fā)電機組及關鍵設備的在線預警系統(tǒng)，對所采集的數(shù)據(jù)進行處理、分析、預測，來判斷設備的運行狀態(tài)并幫助運行人員確認設備是否需要檢修。通過電廠實際運用表明，該系統(tǒng)大幅提高了設備運行的安全水平和效率，降低了運行維護成本。
    關鍵詞：數(shù)據(jù)驅(qū)動；在線預警；發(fā)電設備
    中圖分類號：TM621.3；TP277     文獻標識碼：A     文章編號：1007-3175(2017)07-0015-05
 

Research on Online Early Warning of Power Generating Equipment Based on Data Driven

 

HUANG Yi-feng, MAO Da-jun
（College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China）
 

    Abstract: In allusion to the circumstance of power generating equipment faults taking place frequently, the normal operational state model was established based on the site real-time data, and combined with the PI real-time database, the online early warning system of generator set and key equipment was constructed to carry out disposal, analysis and prediction to judge the equipment operating state and to help the operator determine whether to overhaul the equipment. The practical application of power plant shows that this system drastically improves the safety level and efficiency of equipment operation and reduces the operating maintenance cost.
    Key words: data driven; online early warning; power generating equipment
 

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