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火电机组控制监测系统实时监测与故障诊断模型研究

邓祎

华电新疆乌苏能源有限公司，新疆乌苏，833000；

摘要：本文围绕火电机组控制与监测系统的智能化设计与应用展开研究，提出一种融合多层架构与深度学习算法的实时监测与故障诊断方法。系统以感知层、传输层与决策层为核心，实现了对锅炉、汽轮机、风机等关键设备的多参数采集、数据融合与智能分析。针对传统监测系统响应滞后、精度不足等问题，本文引入自适应混沌向量加权平均算法与多输出回归LSTM神经网络相结合的诊断模型，实现机组运行状态的趋势预测与早期故障识别。通过在600MW机组上的现场应用验证，监测系统在不同负荷工况下均能保持高精度与高实时性，QPSO-LSTM模型的平均绝对百分比误差低于5%，诊断准确率达98%以上。结果表明，该系统可有效提升火电机组运行的安全性与经济性，为火电厂数字化与智能化转型提供技术支撑。

关键词：火电机组；智能监测系统；LSTM神经网络；故障诊断模型

参考文献

[1]赵凡. 火电厂火电机组运行状态智能监测系统设计与应用[J].电力设备管理,2024,(23):143-145.

[2]张正文.火电机组模拟量控制系统主控参数监测技术研究[D].南昌工程学院,2024.

[3]汤嘉祥.火电机组典型设备运行状态智能监测方法研究[D].华北电力大学(北京),2023.