基于ERP的智慧电厂大数据深度挖掘与预测模型分析

赵俊杰; 罗立权; 史松宝; 项锋; 杨如意

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基于ERP的智慧电厂大数据深度挖掘与预测模型分析

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本研究在燃煤火电厂ERP等已有信息系统的基础上,分析智慧管控一体化平台的架构、功能和模型,通过机理算法、专家知识库、大数据分析和挖掘、可视化等手段,提供更有价值的诊断、报警、预测和决策信息,以实现火电厂经济效益最大化。结果表明电厂侧设备的五个维度评价指标包括健康状态、风险状态、寿命状态、能效指标、排放指标。锅炉3D可视化量化监测模型包括结焦可视化与分级量化评估模型、四管可视化防磨防爆模型、锅炉四管减薄预测模型、氧化皮生成分析与预警模型、管道热疲劳裂纹分析、四管剩余寿命评估与泄漏预警模型。基于智能状态监测与智慧决策,状态检修可取代计划检修。

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来源
《今日自动化》 |2020年第3期|P.95-97|共3页
作者
赵俊杰; 罗立权; 史松宝; 项锋; 杨如意;
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作者单位

国电内蒙古东胜热电有限公司内蒙古鄂尔多斯017000;

国电浙江北仑第一发电有限公司浙江宁波315800;

国电浙江北仑第一发电有限公司浙江宁波315800;

国电浙江北仑第一发电有限公司浙江宁波315800;

国电内蒙古东胜热电有限公司内蒙古鄂尔多斯017000;

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正文语种 chi
中图分类发电厂;
关键词
火电厂ERP; 生产运营管理; 大数据分析; 模型算法; 专家知识库; 智慧决策;

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