简介:摘要:本文主要针对目前湿法脱硫 CEMS系统常见故障,以问题为导向,利用大数据智能分析诊断平台,开发出脱硫 CEMS系统故障诊断平台,提高 CEMS系统可靠性。
简介:摘要:目前用的比较广泛的电力计量装置故障诊断方法有 3类,分别是利用信号诊断、利用数据模型诊断和利用知识经验诊断,这些诊断方法都十分依赖人工操作,不具备智能性。近年来,人工智能诊断技术迅速发展,科学家不断在人工智能诊断技术中加入创新思路,使该技术愈加成熟。在采集海量数据时,电力计量终端很容易出现问题。电力计量装置采集的数据量超过 50G,并且呈现增长模式,传统的数据库很难在短时间内推算出所有存在的故障,因此工作效率难以达到用户的需求,导致诊断延时状况的出现。工作人员在分析电力计量装置故障时,多是利用以往的工作经验结合现场故障情况判断问题所在,这种方法需要多次尝试,才能解决问题,成本高、效率低。
简介:摘要: 随着时代发展,大数据技术在发展的同时也得到了广泛应用,除了物流、金融与互联网等领域,能源电力的行业中大数据技术也逐步发展起来。输电线路的安全运行不仅会影响到电力系统的整体质量,与广大用户的用电质量和安全也紧密相关,因此输电线路运行故障的诊断技术一直备受关注,成为产业界、学术界共同研究的重点课题。基于此,本文从大数据技术的相关概念出发,深入分析了输电线路运行故障的原因,并研究了大数据基础上的故障诊断技术,以期为电力行业发展提供助力。 关键词: 大数据技术;输电线路;运行故障;诊断技术
简介:摘要:本研究针对核电厂运行数据分析与故障诊断问题展开探讨。首先,通过对核电厂运行数据进行采集和存储,建立了一个全面而准确的数据集。然后,利用统计分析、机器学习和人工智能等技术,对数据进行深入挖掘和分析,以发现潜在的异常和故障模式。同时,针对故障的诊断,提出了一种基于模型的故障诊断方法,通过建立故障预测模型和故障分类模型,实现对核电厂故障的准确识别和分类。最后,通过实验验证,证明了该方法的有效性和实用性,为核电厂运行数据分析和故障诊断提供了一种有效的解决方案。
简介:摘要:随着电力系统的不断发展,变电站作为电能传输和配送的关键环节,其运行状态的稳定性和可靠性显得尤为重要。本文针对基于变电站的运行数据进行故障诊断与预测展开研究。首先介绍了变电站运行数据的类型和特点,探讨了数据采集方法与装置,以及数据质量评估与处理策略,还包括数据特征提取与降维技术。接着,探讨了故障诊断的不同方法与模型,涵盖了基于规则的方法、机器学习应用以及深度学习技术在故障诊断中的应用,同时提出了综合模型构建与优化策略。此外,还探讨了故障预测在维护优化中的作用,强调了基于历史数据的故障预测方法的重要性,并讨论了预测模型评估与选择标准,以及预测结果解释与维护决策支持的问题。最后,总结全文内容并展望未来的研究方向。