Volume 3,Issue 7
火电厂关键设备故障预测与健康管理系统
火电厂作为能源系统的核心，其关键设备运行稳定性直接影响电力供应安全与经济效益。面对高负荷、复杂工况及环保要求，传统设备维护模式存在故障预警滞后、诊断依赖人工经验等问题，亟需构建智能化故障预测与健康管理系统。本研究以机器学习算法为核心，结合多源数据融合与深度学习技术，提出一种基于Shapley加性解释的预测框架，实现设备故障的早期识别与健康状态量化评估。研究通过整合分布式控制系统（DCS）实时数据、振动信号、温度场分布等异构数据源，构建涵盖数据采集、特征提取、模型训练及健康管理的完整技术体系，为火电厂设备运维提供系统性解决方案。
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