基于大数据分析的火力发电厂电气设备故障预测技术

侯 丕文
国能长源荆州热电有限公司

摘要

火力发电厂电气设备的安全稳定运行对保障电力供应至关重要。本研究提出一种基于大数据分析的电气设备故障
预测技术框架。该框架系统性地构建了涵盖发电机组、变压器及开关设备的多源异构数据采集体系，并深入探讨了数据预
处理、特征提取与混合预测模型构建等关键技术。研究设计了基于边缘计算与云端平台协同的实时预测系统架构，实现了
轻量化模型部署、实时数据处理与可视化预警功能。实际应用表明，该技术能够有效识别设备早期故障特征，显著提升预
测准确率与运维响应效率，为火力发电厂智能化运维提供了可靠的技术支撑。

关键词

火力发电厂；电气设备；故障预测；大数据分析；LSTM 神经网络

参考

[1] 刘紫木 . 火力发电厂电气运行中故障原因及应对方法

[J]. 中国设备工程 ,2024,(08):167-169.

[2] 王玲 . 浅析发电厂电气设备的运行管理及维护措施 [J].

中国设备工程 ,2023,(22):57-59.

[3] 尹响 . 深度学习算法在垃圾焚烧发电厂电气设备故障

诊断中的应用研究 [J]. 中国机械 ,2023,(22):77-80.

[4] 韩云 . 基于大数据加速分析的水电站电气设备运行监

测技术 [J]. 电器工业 ,2023,(07):54-57.

[5] 贾超 . 火力发电厂电气运行中故障的原因及对策分析

[J]. 中国金属通报 ,2021,(10):243-244.