基于PCA-ALOCO-SVM模型的引風機狀態(tài)預測及預警研究

如今,高參數(shù)、大容量火電機組比例不斷提高,火電機組運行環(huán)境日益復雜,輔機設備數(shù)量眾多。泵、風機和加熱器等重要輔機一旦在運行過程中出現(xiàn)劣化或故障,將對設備性能產生嚴重影響,甚至引發(fā)重大經濟損失。其中,引風機的運行狀態(tài)顯得尤為重要。實現(xiàn)引風機運行狀態(tài)的精準預測有助于實時監(jiān)測引風機的運行狀態(tài),提高機組運行的穩(wěn)定性和效率,維護和保障火電機組的安全,并為后期維護和升級提供便利[1]。