基于大数据挖掘的火电厂辅机状态评估系统

张苏闽; 邓敏强; 朱静; 邓艾东

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基于大数据挖掘的火电厂辅机状态评估系统

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设备的智能化状态评估和预测维修是构建智慧能源的核心要素之一。以转子动力学、现代信号处理和人工智能技术为基础,开发了基于历史大数据挖掘和人工智能算法的火电厂辅机状态评估系统。该系统采用分布式数据采集器构建辅机状态监测网,通过多源信息深度融合分析技术,实现了火电厂主辅机运行状态的智能评估,现已成功应用于国内某大型火电厂。

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来源
《信息化研究》 |2020年第1期|64-69|共6页
作者
张苏闽; 邓敏强; 朱静; 邓艾东;
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作者单位

国家能源江苏电力有限公司;

南京210036;

东南大学能源与环境学院火电机组振动国家工程研究中心;

南京210096;

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原文格式 PDF
正文语种 chi
中图分类检修、维护;
关键词
状态评估; 趋势预测; 智慧能源; 大数据; 智慧电厂;

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