随着电力行业的快速发展，对电厂设备运行的安全性和可靠性提出了更高的要求。冀北电力科学研究院积极响应这一需求，针对煤电机组设备智能预警和监测技术开展深入研究，成功研发出一种能够自动监测、提前预警煤电机组运行问题的智能预警监测系统。
系统研发背景
常规大型煤电机组由锅炉、汽轮机等构成，其设备复杂、参数众多，依赖人工判断测点参数是否异常来识别机组安全隐患，不仅效率低下，而且难以保证判断的准确性。冀北电力科学研究院针对这一问题，组建了智能发电质量管理小组，致力于研发一种能够自动监测、提前预警煤电机组运行问题的系统。
系统核心技术
智能发电质量管理小组采用基于非线性状态估计技术的残差判断方法，构建了煤电机组设备记忆矩阵。当煤电机组设备测点的参数出现异常时，记忆矩阵能够立即捕捉并自动判断异常参数及对应的设备，判断准确率达100%。此外，为了提升系统判断的准确性，小组还构建了煤电机组设备在多维参数空间的相似度模型，并计算出设备当前状态与理想状态的相似度。当相似度低于设定阈值时，系统自动诊断设备故障。为解决偶然因素导致的设备参数突变问题，小组采用滑动窗口方法对输入模型前的参数进行处理，将相似度模型准确率提高到98.61%。
系统应用效果
自2023年6月成功研发以来，煤电机组智能预警监测系统已在冀北电科院服务的一家发电厂首次使用，并取得了显著成效。该系统将煤电机组设备安全隐患排查时间由使用分布式控制系统（DCS）的19.7分钟缩短至6.3分钟，为后续隐患处置争取了更多时间，提高了煤电机组运行的可靠性。同时，该系统在研发过程中获得了国家发明专利授权1项、软件著作权2项，并在2024年获得了河北省质量管理小组活动成果一等奖。
系统未来展望
目前，冀北电力科学研究院的智能发电质量管理小组正采用模糊综合评价方法继续改进该系统，以进一步提高设备健康评价的准确率，让隐患预警更精准。未来，该系统有望在更广泛的电厂中得到应用，为电力行业的安全稳定运行提供更加有力的技术支持。
总之，冀北电力科学研究院研发的煤电机组智能预警监测系统以其预警快、判断准的特点，为电厂的安全运行提供了有力保障。该系统的成功应用不仅提升了电厂的技术监督和技术服务能力，也为电力行业的智能化转型和升级注入了新的活力。
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