隨著電力工業(yè)體制的改革,發(fā)電企業(yè)面臨越來越大的競爭壓力,為最大限度地提高電廠的經(jīng)濟效益,提高設(shè)備可靠性、壓縮檢修費用的需求變得日益迫切,推行狀態(tài)檢修成為電力企業(yè)發(fā)展的必然。設(shè)備狀態(tài)評估與風(fēng)險評估技術(shù)作為優(yōu)化檢修技術(shù)發(fā)展的主要研究重點,對設(shè)備的安全穩(wěn)定運行、狀態(tài)檢修的實施具有重要意義,并且電廠海量數(shù)據(jù)資源的累積也為狀態(tài)評估研究奠定了堅實的研究基礎(chǔ)。因此,本文以電站引風(fēng)機設(shè)備為研究對象,開展了設(shè)備運行狀態(tài)與風(fēng)險評估方法研究。首先,為配合設(shè)備狀態(tài)檢修更好地實施,本文從電站SIS系統(tǒng)記錄的歷史運行數(shù)據(jù)出發(fā),通過聚類分析統(tǒng)計設(shè)備運行參數(shù)的上下限閾值,確定不同負(fù)荷工況下的運行閾值與允許閾值,建立了設(shè)備的模糊狀態(tài)評估模型,并以某引風(fēng)機電機為例給出了設(shè)備狀態(tài)的合理評估,驗證了模型的有效性。其次,針對上述方案在實際應(yīng)用中采用固定閾值會因運行工況變化對評估結(jié)果帶來不確定性影響的不足,提出了一種采用自編碼器網(wǎng)絡(luò)模型結(jié)合模糊分析的狀態(tài)評估方法,以火電廠引風(fēng)機為研究對象,選取關(guān)鍵監(jiān)測參數(shù),建立狀態(tài)特征參數(shù)間的自編碼模型。以引風(fēng)機歷史運行數(shù)據(jù)訓(xùn)練該模型,并統(tǒng)計各狀態(tài)特征參數(shù)訓(xùn)練誤差的分布特性,結(jié)合模糊分析實時確定... 

【文章來源】：華中科技大學(xué)湖北省 211工程院校 985工程院校 教育部直屬院校

【文章頁數(shù)】：79 頁

【學(xué)位級別】：碩士

【部分圖文】：

工況狀態(tài)隸屬度函數(shù)在新的SIS記錄數(shù)據(jù)生成后重復(fù)上述過程實現(xiàn)在線狀態(tài)評估

（3-13）按照上述步驟進行，計算不同 K-Means 聚類數(shù)目下的 DBI 值如圖 3-6 所示。從圖中可以看到 K 2時的 DBI 值最小。但本章利用K-means聚類進行相關(guān)參數(shù)運行閾值劃分，目的是更準(zhǔn)確地計算參數(shù)劣化度。聚類數(shù)目K太小，會導(dǎo)致多參數(shù)范圍過大，不能準(zhǔn)確得知劣化狀態(tài)；聚類數(shù)目K太大，會導(dǎo)致計算量繁重，不利于工程實際的運用。在具體狀態(tài)評估實施中，若以聚類數(shù) 分類，所劃分區(qū)間的溫度相差仍然很大，不利于參數(shù)劣化度的準(zhǔn)確計算。因此，考慮選擇拐點處的 K 5作為本章數(shù)據(jù)的 K-Means最佳聚類數(shù)目

圖 3-7 K-Means 聚類結(jié)果表 3-3 最終聚類中心參量名稱聚類中心1 2 3 4 5機組負(fù)荷 245.79 327.89 426.13 522.46 627.0

【參考文獻】：
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本文編號：3394954