Volume 4,Issue 1
火电厂智能预警与应急管理系统开发
随着电力行业对安全生产管理要求的提升，火电厂作为能源供应核心，面临高温高压、易燃易爆等复杂环境下的安全风险防控挑战。传统应急管理机制存在信息孤岛、预警滞后、决策依赖人工经验等问题，难以满足智能化转型需求。本研究以提升火电厂安全管控水平为目标，综合物联网、大数据分析及人工智能技术，开发了一套集智能预警、动态评估与应急联动于一体的综合管理系统。系统通过多源异构数据融合架构，整合传感器网络、SCADA 系统及历史数据库，实现设备状态实时监测与风险量化评估；采用迁移学习算法构建跨机组故障特征提取模型，结合LSTM 时序预测与动态阈值调整机制，显著提升预警准确率至92.3%，较传统方法提高25个百分点；设计基于强化学习的应急决策模块，支持事故场景分级响应与三维可视化推演，将应急响应时间压缩至15秒内，预案执行效率提升40% 以上。
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