基于PCA-ALOCO-SVM模型的引風(fēng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)及預(yù)警研究

如今,高參數(shù)、大容量火電機(jī)組比例不斷提高,火電機(jī)組運(yùn)行環(huán)境日益復(fù)雜,輔機(jī)設(shè)備數(shù)量眾多。泵、風(fēng)機(jī)和加熱器等重要輔機(jī)一旦在運(yùn)行過程中出現(xiàn)劣化或故障,將對(duì)設(shè)備性能產(chǎn)生嚴(yán)重影響,甚至引發(fā)重大經(jīng)濟(jì)損失。其中,引風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài)顯得尤為重要。實(shí)現(xiàn)引風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)測(cè)有助于實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)引風(fēng)機(jī)的運(yùn)行狀態(tài),提高機(jī)組運(yùn)行的穩(wěn)定性和效率,維護(hù)和保障火電機(jī)組的安全,并為后期維護(hù)和升級(jí)提供便利[1]。