Volume 2,Issue 9
火电厂智能监盘场景下基于深度迁移学习的设备故障诊断与运行风险评估方法
火电厂作为能源供应的核心环节，其设备运行的安全性与稳定性对保障电网可靠性至关重要。随着电力系统智能化进程的加速，传统监盘模式在复杂工况下对设备异常信号的捕捉存在滞后性、诊断不精准等问题，导致机组负荷波动、发电效率降低，甚至引发系统故障，造成重大经济损失与安全隐患。现有故障诊断方法多依赖专家经验或单一模型，难以应对设备老化、工况变化导致的特征漂移问题，而多模态数据融合技术虽能拓展监测维度，但尚未与深度迁移学习框架深度结合，限制了其在跨机组、跨工况场景下的适应性。因此，构建基于深度迁移学习的设备故障诊断与运行风险评估体系，成为提升火电厂智能化运维水平的关键需求。
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