【摘 要】
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针对发电设备的状态监测问题,引入加权AAKR算法建立了设备的状态估计模型,通过四重交叉验证学习机制对模型进行优化,并提出了完整的实时状态预警方案.为提高历史状态矩阵的信
【机 构】
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华北电力科学研究院有限责任公司,北京100045;北京京能电力股份有限公司,北京100025;南京工程学院能源与动力工程学院,江苏南京211167
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针对发电设备的状态监测问题,引入加权AAKR算法建立了设备的状态估计模型,通过四重交叉验证学习机制对模型进行优化,并提出了完整的实时状态预警方案.为提高历史状态矩阵的信息量,提出了主参数等间隔划分结合多参数聚类的历史存储矩阵构建方法.以某600 MW机组的送、引风机为例,采集实际运行数据进行验证计算,结果表明:基于加权AAKR算法的状态估计模型在正常状态下能够对监测参数进行准确的估计,在部分测点失效的情况下模型不仅能够及时给出预警信号,而且能够抑制异常值的残差污染,维持稳定的估计跟踪能力.
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