基于人工智能的电厂热控故障诊断与预测

基于人工智能的电厂热控故障诊断与预测

刘文正

大唐东营发电有限公司 山东省 东营市 257000

摘要：随着人工智能技术在计算机、通信以及自动化控制等领域中的发展和应用，结合当前信息技术，基于人工智能技术构建热控系统故障诊断与预测系统，不仅能够提高热控系统故障诊断与预测的准确性和实时性，而且能够通过智能算法实现热控系统状态评估和故障诊断。因此，本文首先分析了人工智能技术在电厂热控系统中的应用现状，然后探讨了基于人工智能技术构建热控系统故障诊断与预测系统的相关策略，最后分析了该方法在电厂热控系统中的应用效果。结果表明，该方法能够实现电厂热控系统状态评估和故障诊断及预测。

关键词：人工智能；电厂热控；故障诊断；预测

引言

随着科学技术的发展，各种先进的技术和方法在工业领域得到了广泛的应用，智能化、信息化、自动化已成为发展的必然趋势。电厂热控系统是电厂的重要组成部分，其运行状态直接影响电厂的整体运行效率。因此，针对热控系统发生故障时，如何快速准确地诊断故障原因并进行预测，从而及时发现故障、避免故障恶化、减轻设备磨损是目前电厂热控系统优化运行管理工作中亟待解决的问题。

一、基于人工智能的故障诊断方法

人工智能是一门以计算机技术为基础，综合运用数学、哲学、心理学以及信息论等学科知识，采用模拟人的智能行为，利用计算机对信息进行处理和分析的一门新兴学科，它是计算机科学和人工智能技术相结合的产物。随着人工智能技术的不断发展，越来越多的学者开始将人工智能技术应用于热控系统故障诊断。

1.1人工神经网络（ANN）在故障识别中的应用

人工神经网络（ANN）是一种模拟生物神经系统的结构和功能，通过模仿生物神经系统的自学习、自适应和自组织等特性，具有高度非线性映射能力和非线性处理能力，能够通过多维复杂数据进行训练和识别，实现对各种复杂信号的处理。在电厂热控系统中应用ANN，一方面可以通过神经网络进行故障检测和诊断，并通过学习训练进行故障分类；另一方面还可以将神经网络作为一种“黑匣子”，用来分析预测热控系统的工作状态。目前，在电厂热控系统中应用ANN的方法主要有BP神经网络、RBF神经网络、GA-BP神经网络以及ARTEMIS神经网络。

1.2支持向量机（SVM）在故障分类中的应用

支持向量机（SupportVectorMachine,SVM）是一种基于统计学习理论的方法，最早应用于解决非线性分类问题，但其并不能完全满足实际需求。因此，为了进一步提高故障诊断与预测的准确性，结合支持向量机理论，将其应用于故障诊断中。SVM是基于统计学习理论的机器学习方法，其特点是能够通过训练样本数据建立分类超平面，实现对故障的分类识别。其最大优点是对样本数据无限制、不需要精确的数学模型、可并行处理和高精度，且具有较好的泛化能力和较强的推广能力。因此，结合SVM理论，在电厂热控系统故障诊断中应用该方法能有效提高故障分类的准确性，从而提高电厂热控系统的安全性和稳定性。

1.3深度学习在故障诊断中的新进展

近年来，深度学习的发展已成为一种新兴的机器学习算法，在电厂热控系统故障诊断中得到了广泛的应用。目前，深度学习在电力系统中的应用主要集中于故障诊断、预测以及智能控制等领域。当前，深度学习在热控系统故障诊断中的应用主要包括：基于深度学习的热控系统状态监测及故障诊断技术，包括基于变分自编码器的热控系统状态监测和故障诊断方法、基于变分自编码器的热控系统状态监测及故障诊断方法的热控系统状态监测和故障诊断方法等；利用深度卷积神经网络和深度信念网络等构建热控系统故障诊断模型，包括利用深度卷积神经网络和深度信念网络构建热控系统故障诊断模型。

二、基于人工智能的故障预测方法

随着人工智能技术在电厂热控系统中的应用，在故障预测方面也得到了快速发展。通过建立状态模型对系统进行故障预测，能够在故障发生之前及时采取相应措施，防止故障恶化，提高系统的稳定性。随着电厂热控系统智能化水平的提高，对故障预测的精度要求也越来越高，而传统的基于BP神经网络的故障预测方法无法满足实际要求。因此，需要将多种智能算法相结合，以实现对热控系统状态模型进行优化和改进。

2.1深度学习在热控故障预测中的潜力

深度学习是一种基于神经网络的方法，其研究工作主要集中在神经网络模型的结构、训练以及优化等方面，其中的卷积神经网络（CNN）就是深度学习中的一种重要方法，其应用领域非常广泛。深度信念网络（DBN）是CNN的一种特殊形式，由多个简单连接的输出节点构成，其结构相对简单，能够有效地进行特征提取，同时还能处理非线性数据，因此具有较强的鲁棒性和泛化能力。随着深度学习在神经网络、图像识别、语音识别等领域取得了良好的效果，使其在热控系统故障预测中具有很大的潜力。而近年来流行的卷积神经网络（CNN）更是将深度学习引入了故障预测领域，并取得了较好的效果。

2.2LSTM模型在热控故障预测中的应用

随着电厂生产技术的发展，对于电厂热控系统的控制精度和控制能力要求越来越高，为了实现对热控系统故障的预测，通过分析历史数据建立热控系统故障预测模型是目前常用的方法之一。在建立模型时，可以将热控系统故障与历史数据作为输入，采用LSTM神经网络模型进行训练和预测。LSTM网络是一种基于循环神经网络的时间序列预测模型。相比于传统的机器学习算法，LSTM具有良好的时间序列处理能力和非线性表达能力。在实际应用过程中，采用LSTM神经网络进行故障预测，不仅能够提高故障预测的准确性，而且能够减少故障预测所需时间，提高预测速度。

2.3长短期记忆（LSTM）模型优化策略

LSTM是一种循环神经网络，具有记忆能力和表达能力，因此在许多领域中得到了广泛的应用。LSTM模型是一种具有循环结构的神经网络，能够有效地对时间序列进行建模，能够进行复杂的非线性拟合。LSTM模型的结构包括输入层、隐藏层和输出层。其中，输入层和隐藏层都包含一个输入层和输出层，输入层和输出层之间有一个输入门；而隐藏层包含一个隐藏层、一个输出层和一个输入门。LSTM模型在实际应用中存在着训练时间长、收敛速度慢、易陷入局部极小值等缺点。为提高LSTM模型的训练速度以及减少模型的过拟合现象，可以使用基于梯度下降法的优化策略，对LSTM模型进行优化。

结语

当火电厂发生故障时，通过基于人工智能技术构建热控系统故障诊断与预测系统，能够快速准确地对热控系统中出现的异常工况进行检测和判断，同时还能通过优化运行策略实现对热控系统的在线故障诊断及预测。本文基于人工智能技术构建的热控系统故障诊断与预测方法，不仅可以提高热控制设备运行效率和稳定性，还可以增强电厂设备运行的安全性和可靠性。

参考文献

[1]马颖骏.火电机组热控现场故障自动检测系统设计[J].自动化与仪器仪表,2019,(10):52-55.

[2]林超.热控保护装置在电厂系统中的故障和保护[J].电子技术与软件工程,2019,(18):228-229.

[3]王天昊.1000MW超超临界机组热控系统分析及设备选型研究[J].电子世界,2019,(10):70-71.