电网安全运行影响着各行各业,人们的生活生产。维护电网安全,不仅仅要依靠电网企业,并网发电企业同样至关重要。机组、设备的安全稳定运行水平直接影响着电网的稳定运行水平,多元化的电源结构及复杂的运行方式对电源侧技术监督合理有效的开展提出了新的要求。因此对发电设备运行状态预警研究迫在眉睫,而高压加热器是火电机组中重要的辅机。本文就基于证据理论的高压加热器运行状态预警中的证据库构建研究。本文介绍了高压加热器的故障及防止措施,对设备状态监测及预警的研究现状和证据理论及证据构建的发展现状综述,导出了证据理论在高压加热器状态预警领域的可行性。针对高压加热器的历史数据存在过失误和随机误差,分别采用改进观测量变化率检验法与基于史坦无偏似然估计的小波阈值去噪法对其进行误差处理,并仿真实验来验证方法的可靠性。针对高压加热器运行状态的测点多,数据量庞大,对运行状态的测点选择,来减少运算时间,提高反应速度。利用主元分析法实现对运行状态的测点选择。仿真实验比较了灰关联熵分析法和主元分析法的实用性,验证了主元分析法的适用范围广。介绍DS证据理论的概念,结合数据聚类挖掘藏在数据中的高压加热器状态特征。分别使用模糊c均值聚类(FCM)算法,和基于遗传模拟退火算法的FCM聚类(结合遗传算法与模拟退火算法)得到数据聚类结果,结合证据理论,构建高压加热器状态预警证据库。