典型文献
基于燃煤智能发电平台ICS的智能报警模型应用分析
文献摘要：
针对燃煤火力发电站,基于智能发电平台ICS,搭建智能报警模块,开发基于斜率变化算法、设备健康度打分算法、基于大数据学习的期望值偏离算法、神经网络算法、逻辑故障树和专家知识库诊断、物理机理模型的智能报警应用,提升机组提前发现缺陷和预警故障能力,提高火力发电的主动安全性.结果表明:开发智能报警应用的算法至少包括3大类8种模型,3大类模型包括专家经验模型、纯数据分析模型、物理机理模型.在国电内蒙古东胜热电有限公司1号机组ICS中,应用了6300多例参数变化率异常预警,1000多条基于大数据分析和神经网络算法自学习出来的各工况下标准参数和期望区间,300种典型的逻辑故障树.基于3大类、8种模型的复合型智能报警和预警系统功能强大,能带来安全水平提升和可观的经济收益.
文献关键词：
ICS;智能诊断与报警;逻辑故障树;深度神经网络学习算法;物理机理模型
中图分类号：
作者姓名：
田景奇;冯树臣;孙同敏;杨如意;胡勇;赵俊杰
作者机构：
国电电力发展股份有限公司,北京 100101;国家能源投资集团有限责任公司,北京 100034;国电内蒙古东胜热电有限公司,内蒙古 鄂尔多斯 017000;华北电力大学能源与动力工程学院,北京 102206
文献出处：
引用格式：
[1]田景奇;冯树臣;孙同敏;杨如意;胡勇;赵俊杰-.基于燃煤智能发电平台ICS的智能报警模型应用分析)[J].能源科技,2022(04):36-41
A类：
智能报警模块,逻辑故障树,智能诊断与报警,深度神经网络学习算法
B类：
燃煤,智能发电,电平,ICS,模型应用,煤火,火力发电站,健康度,打分,数据学习,期望值,神经网络算法,专家知识库,物理机理模型,提升机,主动安全性,专家经验,经验模型,数据分析模型,东胜,热电,多例,参数变化,异常预警,多条,自学习,下标,标准参数,预警系统,功能强大,安全水平,经济收益
AB值：
0.282847
相似文献
机标中图分类号，由域田数据科技根据网络公开资料自动分析生成，仅供学习研究参考。
