• 全部
主办单位:煤炭科学研究总院有限公司、中国煤炭学会学术期刊工作委员会
基于逻辑故障树和专家知识库的智能发电故障诊断与报警
  • 作者

    赵俊杰杨如意赵博石沈跃军刘强胡勇崔畅元

  • 单位

    国家能源投资集团有限责任公司国电内蒙古东胜热电有限公司中国石油大学(北京)机械与储运工程学院华北电力大学能源与动力工程学院

  • 摘要
    针对燃煤火力发电站,基于智能DCS操作系统的智能发电平台,建立逻辑故障树的标准分析方法,对故障现象进行综合分析,提取故障典型特征,将专家的宝贵经验和实践知识,形成计算机能识别的专家知识图谱,进而辅助故障的诊断、早期预警和及时处理,提升火电机组长周期安全稳定运行的能力。结果表明,基于逻辑故障树的专家自动诊断报警系统体现了初级的独立分析、判断、决策等智能特点。将高岗位专业技术人员数十年积累的分析策略和宝贵经验固化成程序和代码,实现故障类型的快速精准辨识和根源分析。基于逻辑故障树建立专家知识图谱,从故障全寿命周期管理的角度,创造性地在底层DCS平台真正实现了故障追溯、根源分析、诊断、预警、报警和处理的全过程闭环控制。专家自动诊断报警系统投运后,帮助火电企业避免了多次故障停机风险,显著提升了电力生产过程的安全性。
  • 关键词

    燃煤火力发电智能DCS逻辑故障树专家知识图谱早期故障诊断根源分析

  • 基金项目(Foundation)
    国家自然科学基金青年基金项目(51806063,51604289,51906124);国家能源集团科技创新项目(GJNY-19-05-1,GJNY-20-09-1);
  • 文章目录
    1 逻辑故障树和专家知识图谱原理
    1.1 专家知识表达与逻辑固化规则
    1.2 故障的全寿命周期管理
    1.3 智能诊断报警在智能DCS中的应用
    1.4 逻辑故障树诊断与报警的开发工艺流程
    2 实施效果和创新分析
    3 诊断报警系统的特点和效益
    4 结论
  • 引用格式
    赵俊杰,杨如意,赵博石,沈跃军,刘强,胡勇,崔畅元.基于逻辑故障树和专家知识库的智能发电故障诊断与报警[J].能源科技,2021,19(03):42-46.
  • 相关文章
相关问题
立即提问

主办单位:煤炭科学研究总院有限公司 中国煤炭学会学术期刊工作委员会

©版权所有2015 煤炭科学研究总院有限公司 地址:北京市朝阳区和平里青年沟东路煤炭大厦 邮编:100013
京ICP备05086979号-16  技术支持:云智互联
Baidu
map