典型文献
基于卷积神经网络的汽轮机抗燃油泄漏智能预警技术研究
文献摘要：
汽轮机数字电液控制系统依靠抗燃油(EH油)对汽门进行调节,抗燃油一旦发生泄漏,将危及机组的运行安全.为提高EH油泄漏故障的监测可靠性,减少电厂非计划停机次数,基于大数据挖掘与数据驱动技术,构建了多个不同结构的卷积神经网络模型,用于预测监控EH油箱油位.利用机组实际运行积累的大量数据,建立模型训练与验证数据集,从预测准确率、交叉熵损失及运算耗时等方面对模型进行了综合评价.评估结果表明,A结构的模型准确性最高,约为98.92％,交叉熵损失最低,约为0.0431,而模型运算时长中等,综合性能最优.将A智能模型整合进电厂分散式控制系统中进行实际验证,其监测准确,预警及时,显著减少了监盘和巡检人员的工作量,提高了电力生产的自动化、智能化水平,相关应用经验可供同类型机组参考.
文献关键词：
汽轮机;EH油系统;卷积神经网络;数据驱动;火力发电厂
中图分类号：
作者姓名：
甘李;姚智;李闯;郭云飞;蔺奕存;李昭;谭祥帅;王林
作者机构：
京能十堰热电有限公司,湖北 十堰442000;西安热工研究院有限公司,陕西 西安710054
文献出处：
引用格式：
[1]甘李;姚智;李闯;郭云飞;蔺奕存;李昭;谭祥帅;王林-.基于卷积神经网络的汽轮机抗燃油泄漏智能预警技术研究)[J].工业仪表与自动化装置,2022(04):8-13,98
A类：
B类：
抗燃油,智能预警技术,汽轮机数字电液控制,数字电液控制系统,EH,汽门,运行安全,泄漏故障,非计划停机,大数据挖掘,数据驱动技术,卷积神经网络模型,油箱,油位,实际运行,建立模型,模型训练,预测准确率,交叉熵损失,智能模型,模型整合,分散式控制,巡检,电力生产,智能化水平,相关应用,应用经验,油系统,火力发电厂
AB值：
0.327027
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