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随着清洁能源在能源结构中重要性的提高,我国的水力发电工程不断增加,传统的水轮机机组也有向高比转速、大容量方向发展的趋势。水轮机机组的稳定运行对于避免安全隐患、提高发电企业的经济效益具有重大意义。目前,水电厂在异常诊断和在线检测大都基于直观的监测数据,一旦报警已经出现了故障,会造成不可挽回的经济损失。本文在数据挖掘、深度学习等科学技术更加成熟,水轮机数据不断积累的背景下,展开基于数据挖掘的水轮机异常预警研究,力求做到异常的尽早发现,做到提前的预防性维修。面对水轮机机组复杂多变的运行模式,本文基于统计特