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Volume 2,Issue 9

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20 August 2025

智慧电厂设备健康状态监测与预测性维护平台

鑫 邸1 洪波 王1 素高 韩1 春鹃 姜1
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1 国能山西河曲发电有限公司, 中国
© 2025 by the Author(s). Licensee Art and Design, USA. This article is an open access article distributed under the terms and conditions of the Creative Commons Attribution -Noncommercial 4.0 International License (CC BY-NC 4.0) ( https://creativecommons.org/licenses/by-nc/4.0/ )
Abstract

随着能源需求持续增长与电力系统智能化转型加速,智慧电厂建设已成为提升能源利用效率与保障电力系统安全稳定运行的核心方向。设备健康状态监测与预测性维护平台作为智慧电厂的核心功能模块,通过集成物联网、大数据分析、人工智能等技术,实现了设备管理从被动响应到主动预防的范式转变。该平台不仅能够实时感知设备运行状态,还可通过数据驱动的预测模型提前识别潜在故障,有效降低非计划停机风险,为电厂安全高效运行提供关键技术支撑。传统电厂设备维护依赖人工巡检与定期检修,存在信息获取滞后、故障诊断不精确等问题,难以满足现代高参数、大容量机组的运维需求。智慧电厂通过部署传感器网络与边缘计算设备,实时采集机组振动、温度、压力等多维度数据,结合大数据分析技术构建设备性能退化模型,实现了设备健康状态的动态评估。研究表明,基于状态的预测性维护策略可使设备故障率降低30%以上,维护成本减少20%以上,其技术价值已获行业广泛认可。

Keywords
智慧电厂
设备健康状态监测
预测性维护
物联网
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