換流站閥冷系統(tǒng)的異常有時(shí)被掩蓋在正常監(jiān)控信號的波動(dòng)中而難以識別。同時(shí),一些極端工況下冷卻能力是否充裕卻難以評估。從大數(shù)據(jù)應(yīng)用的角度,存在數(shù)據(jù)源少、信息維數(shù)低的問題。與之對應(yīng)的算法模型邏輯簡單,人工智能技術(shù)應(yīng)用不充分。為解決上述問題,提出了基于多源數(shù)據(jù)的換流閥冷卻能力建模與預(yù)警方法。在分析閥冷系統(tǒng)運(yùn)行原理及多種狀態(tài)檢測手段的基礎(chǔ)上,對閥冷卻能力的定義進(jìn)行了量化,建立了換流閥多維度冷卻能力評價(jià)模型�；诙嗑S度時(shí)序趨勢分析和相關(guān)性分析算法,建立了閥冷系統(tǒng)缺陷的預(yù)警模型。在穗東站應(yīng)用上述模型分析了閥冷系統(tǒng)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),驗(yàn)證了模型的有效性。 

【文章來源】：南方電網(wǎng)技術(shù). 2020,14(07)北大核心CSCD

【文章頁數(shù)】：9 頁

【部分圖文】：

換流閥冷卻系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

冷卻能力量化評估流程

入水溫度異常反映了冷卻塔冷卻能力的下降。在高溫高負(fù)荷時(shí)期,冷卻塔風(fēng)機(jī)全功率運(yùn)行,由于換流閥結(jié)構(gòu)的一致性(高端閥組、低端閥組有輕微區(qū)別),各閥組的閥冷系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)數(shù)值、變化特征基本一致,在入水溫度未超定值時(shí),本文通過分析不同閥組運(yùn)行功率和入水溫度之間的相關(guān)性,對比不同時(shí)間尺度下同一閥組和不同閥組之間的相關(guān)性,當(dāng)dcor1(xj,xi)<δ1則入水溫度數(shù)據(jù)有異常。當(dāng)不同閥組之間的入水溫度差值大于閾值時(shí),即 | x j1 -x j2 |>δ 2 , 則閥組間入水溫度存在偏差,診斷為異常。入水溫度相關(guān)性分析如圖3所示。3.3 內(nèi)冷水回路滲漏識別

【參考文獻(xiàn)】：
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本文編號：3358135