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基于逻辑故障树和专家知识库的智能发电故障诊断与报警
被引量：
6
1
作者
赵俊杰
杨如意
+4 位作者
赵博石
沈跃军
刘强
胡勇
崔畅元
《能源科技》
2021年第3期42-46,共5页
针对燃煤火力发电站,基于智能DCS操作系统的智能发电平台,建立逻辑故障树的标准分析方法,对故障现象进行综合分析,提取故障典型特征,将专家的宝贵经验和实践知识,形成计算机能识别的专家知识图谱,进而辅助故障的诊断、早期预警和及时处...
针对燃煤火力发电站,基于智能DCS操作系统的智能发电平台,建立逻辑故障树的标准分析方法,对故障现象进行综合分析,提取故障典型特征,将专家的宝贵经验和实践知识,形成计算机能识别的专家知识图谱,进而辅助故障的诊断、早期预警和及时处理,提升火电机组长周期安全稳定运行的能力。结果表明,基于逻辑故障树的专家自动诊断报警系统体现了初级的独立分析、判断、决策等智能特点。将高岗位专业技术人员数十年积累的分析策略和宝贵经验固化成程序和代码,实现故障类型的快速精准辨识和根源分析。基于逻辑故障树建立专家知识图谱,从故障全寿命周期管理的角度,创造性地在底层DCS平台真正实现了故障追溯、根源分析、诊断、预警、报警和处理的全过程闭环控制。专家自动诊断报警系统投运后,帮助火电企业避免了多次故障停机风险,显著提升了电力生产过程的安全性。
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关键词
燃煤火力发电
智能DCS
逻辑故障树
专家知识图谱
早期
故障
诊断
根源分析
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职称材料
基于燃煤智能发电平台ICS的智能报警模型应用分析
被引量：
4
2
作者
田景奇
冯树臣
+3 位作者
孙同敏
杨如意
胡勇
赵俊杰
《能源科技》
2022年第4期36-41,共6页
针对燃煤火力发电站,基于智能发电平台ICS,搭建智能报警模块,开发基于斜率变化算法、设备健康度打分算法、基于大数据学习的期望值偏离算法、神经网络算法、逻辑故障树和专家知识库诊断、物理机理模型的智能报警应用,提升机组提前发现...
针对燃煤火力发电站,基于智能发电平台ICS,搭建智能报警模块,开发基于斜率变化算法、设备健康度打分算法、基于大数据学习的期望值偏离算法、神经网络算法、逻辑故障树和专家知识库诊断、物理机理模型的智能报警应用,提升机组提前发现缺陷和预警故障能力,提高火力发电的主动安全性。结果表明:开发智能报警应用的算法至少包括3大类8种模型,3大类模型包括专家经验模型、纯数据分析模型、物理机理模型。在国电内蒙古东胜热电有限公司1号机组ICS中,应用了6300多例参数变化率异常预警,1000多条基于大数据分析和神经网络算法自学习出来的各工况下标准参数和期望区间,300种典型的逻辑故障树。基于3大类、8种模型的复合型智能报警和预警系统功能强大,能带来安全水平提升和可观的经济收益。
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关键词
ICS
智能诊断与报警
逻辑故障树
深度神经网络学习算法
物理机理模型
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职称材料
题名
基于逻辑故障树和专家知识库的智能发电故障诊断与报警
被引量：
6
1
作者
赵俊杰
杨如意
赵博石
沈跃军
刘强
胡勇
崔畅元
机构
国家能源投资集团有限责任公司
国电内蒙古东胜热电有限公司
中国石油大学(北京)机械与储运工程学院
华北电力大学能源与动力工程学院
出处
《能源科技》
2021年第3期42-46,共5页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(51806063,51604289,51906124)
国家能源集团科技创新项目(GJNY-19-05-1,GJNY-20-09-1)。
文摘
针对燃煤火力发电站,基于智能DCS操作系统的智能发电平台,建立逻辑故障树的标准分析方法,对故障现象进行综合分析,提取故障典型特征,将专家的宝贵经验和实践知识,形成计算机能识别的专家知识图谱,进而辅助故障的诊断、早期预警和及时处理,提升火电机组长周期安全稳定运行的能力。结果表明,基于逻辑故障树的专家自动诊断报警系统体现了初级的独立分析、判断、决策等智能特点。将高岗位专业技术人员数十年积累的分析策略和宝贵经验固化成程序和代码,实现故障类型的快速精准辨识和根源分析。基于逻辑故障树建立专家知识图谱,从故障全寿命周期管理的角度,创造性地在底层DCS平台真正实现了故障追溯、根源分析、诊断、预警、报警和处理的全过程闭环控制。专家自动诊断报警系统投运后,帮助火电企业避免了多次故障停机风险,显著提升了电力生产过程的安全性。
关键词
燃煤火力发电
智能DCS
逻辑故障树
专家知识图谱
早期
故障
诊断
根源分析
Keywords
coal-fired thermal power generation
intelligent DCS
logical fault tree
expert knowledge map
early fault diagnosis
root cause analysis
分类号
TP331.1 [自动化与计算机技术—计算机系统结构]
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职称材料
题名
基于燃煤智能发电平台ICS的智能报警模型应用分析
被引量：
4
2
作者
田景奇
冯树臣
孙同敏
杨如意
胡勇
赵俊杰
机构
国电电力发展股份有限公司
国家能源投资集团有限责任公司
国电内蒙古东胜热电有限公司
华北电力大学能源与动力工程学院
出处
《能源科技》
2022年第4期36-41,共6页
基金
国家自然科学基金青年基金项目(51736005)
国家能源集团科技创新项目(GJNY-20-09-1)
国电电力发展股份有限公司科技创新项目(GDDL-20-17)。
文摘
针对燃煤火力发电站,基于智能发电平台ICS,搭建智能报警模块,开发基于斜率变化算法、设备健康度打分算法、基于大数据学习的期望值偏离算法、神经网络算法、逻辑故障树和专家知识库诊断、物理机理模型的智能报警应用,提升机组提前发现缺陷和预警故障能力,提高火力发电的主动安全性。结果表明:开发智能报警应用的算法至少包括3大类8种模型,3大类模型包括专家经验模型、纯数据分析模型、物理机理模型。在国电内蒙古东胜热电有限公司1号机组ICS中,应用了6300多例参数变化率异常预警,1000多条基于大数据分析和神经网络算法自学习出来的各工况下标准参数和期望区间,300种典型的逻辑故障树。基于3大类、8种模型的复合型智能报警和预警系统功能强大,能带来安全水平提升和可观的经济收益。
关键词
ICS
智能诊断与报警
逻辑故障树
深度神经网络学习算法
物理机理模型
Keywords
ICS
intelligent diagnosis and alarm
logical fault tree
deep neural network learning algorithm
physical mechanism model
分类号
TM62 [电气工程—电力系统及自动化]
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职称材料
题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于逻辑故障树和专家知识库的智能发电故障诊断与报警
赵俊杰
杨如意
赵博石
沈跃军
刘强
胡勇
崔畅元
《能源科技》
2021
6
在线阅读
下载PDF
职称材料
2
基于燃煤智能发电平台ICS的智能报警模型应用分析
田景奇
冯树臣
孙同敏
杨如意
胡勇
赵俊杰
《能源科技》
2022
4
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职称材料
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