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基于PCA-ALOCO-SVM模型的引风机状态预测及预警研究
如今,高参数、大容量火电机组比例不断提高,火电机组运行环境日益复杂,辅机设备数量众多。泵、风机和加热器等重要辅机一旦在运行过程中出现劣化或故障,将对设备性能产生严重影响,甚至引发重大经济损失。其中,引风机的运行状态显得尤为重要。实现引风机运行状态的精准预测有助于实时监测引风机的运行状态,提高机组运行的稳定性和效率,维护和保障火电机组的安全,并为后期维护和升级提供便利[1]。
如今,高参数、大容量火电机组比例不断提高,火电机组运行环境日益复杂,辅机设备数量众多。泵、风机和加热器等重要辅机一旦在运行过程中出现劣化或故障,将对设备性能产生严重影响,甚至引发重大经济损失。其中,引风机的运行状态显得尤为重要。实现引风机运行状态的精准预测有助于实时监测引风机的运行状态,提高机组运行的稳定性和效率,维护和保障火电机组的安全,并为后期维护和升级提供便利[1]。
