【摘 要】
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蓄能设备是发电厂削峰填谷的重要手段之一。针对发电厂蓄能设备故障种类和原因复杂,提出一种基于运行数据和机器学习方法的蓄能设备故障预测方法。该方法以管理系统监控的历
【机 构】
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哈尔滨电气集团有限公司,丰满大坝重建工程建设局,哈尔滨汽轮机厂有限责任公司,哈尔滨工业大学计算机科学与技术学院
【基金项目】
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2017年智能制造新模式应用项目:水力发电设备智能远程运维新模式
论文部分内容阅读
蓄能设备是发电厂削峰填谷的重要手段之一。针对发电厂蓄能设备故障种类和原因复杂,提出一种基于运行数据和机器学习方法的蓄能设备故障预测方法。该方法以管理系统监控的历史数据和实时数据为基础,首先对数据集进行特征提取和充放电周期识别,然后建立随机森林分类器,训练分类器模型参数,以实现蓄能设备运行过程中是否存在故障以及故障类别的预测。在实际运行数据中验证了所提方法能够在故障发生的早期有效识别故障类型。
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