基于PCA-ALOCO-SVM模型的引風(fēng)機狀態(tài)預(yù)測及預(yù)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(fù)雜,輔機設(shè)備數(shù)量眾多。泵、風(fēng)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(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)機的運行狀態(tài)顯得尤為重要。實現(xiàn)引風(fēng)機運行狀態(tài)的精準(zhǔn)預(yù)測有助于實時監(jiān)測引風(fēng)機的運行狀態(tài),提高機組運行的穩(wěn)定性和效率,維護(hù)和保障火電機組的安全,并為后期維護(hù)和升級提供便利[1]。