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发电厂电气设备故障诊断方法研究

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摘要摘要：通过分析电气设备的故障类型和机理，结合现代信号处理、人工智能等技术，设计并实现了一套高效、可靠的故障诊断系统。方法包括数据采集与预处理、特征提取及基于机器学习的诊断模型应用。结果表明，系统在一年内识别了595次故障，提前预警238次，实际确认故障205次，预警准确率达到86.1%。系统有效减少了设备的非计划停机时间和故障处理成本。结论表明，该故障诊断系统能够在早期准确识别故障类型，提高了发电厂的运行可靠性和经济效益，为发电厂电气设备的安全运行提供更坚实的技术保障。

DOI 6jrvvwzypd/8506463

作者郑辉

机构地区兰溪旺能环保能源有限公司金华市 321100

出处《工程建设标准化》 2024年5期

关键词发电厂，电气设备，故障诊断，人工智能

分类 [建筑科学][建筑理论]

出版日期 2024年07月25日（中国期刊网平台首次上网日期，不代表论文的发表时间）