1、“.....通过对机组历史数据的学习和利用,形成者段抽汽下壁温低于标准值以上或者段抽汽上壁温低于标准值以上。缸壁温下降率分钟下降以上。汽轮机轴封处进水或进冷气。判断依据为轴封温度低于以下轴封压力低于。表征汽轮机进水进冷气的主龙,陈亚楠,沈跃军,隋晓华,赵俊杰迎面风速对空冷凝汽器换热效率和背压的影响电力设备庞冬冬,吕越,牛磊,李洪山,赵俊杰火电机组汽轮机保安系统控制分析与优化防护工程,张毅龙,王齐,任晓敏,尹进新,胡伟,赵俊杰基于两个细则的性能优利用大数据学习功能,对比历史数据掌握的正常运行时的标准值,正确设定目标报警值,就可以达到早期预警和报警目的。基于机组典型故障事故库,建立每个故障的逻辑故障树,转化成计算机代码,从而实现对系统或设备故障的智能分析诊断。基于机器学习和海量历史数据大数据与逻辑故障树在火电厂故障诊断中应用原稿专家级人员的运行经验转化为计算机智慧......”。

2、“.....并将故障特征转化为逻辑故障树,再根据逻辑故障树转化为计算机代码,形成数据采集处理分析评价和预测的数据全过程利用。大数据与逻辑故障树在火电厂故障诊断中应用时分析,发现高加泄漏的准确度更高,更及时。图高压加热器泄漏故障分析的逻辑故障树结论分析近年来电力系统的典型故障案例,提取出故障典型特征,将这些典型特征转化为计算机代码,后续工作交由计算机去分析判断,实现将专家级人员的运行经验转化为计算机智慧。效地从大量历史信息中提取有价值的数据,进行故障分析和预测。本文分析近年来电力系统的典型故障案例,提取出故障典型特征,将这些典型特征转化为计算机代码,后续工作交由计算机去分析判断,从而将线运行人员从紧张和繁重的脑力判断和分析工作中解脱出来,实现温低于标准值以上。缸壁温下降率分钟下降以上。大数据与逻辑故障树在火电厂故障诊断中应用原稿。图示出基于逻辑故障树......”。

3、“.....此时设备运行正常。汽轮机轴封处进水或进冷气。判断依据为轴封温度低于以下轴封压力低于。表征汽轮机进水进冷气的主要特征包括过热度低温降率大轴封压力低等。基于这些典型特征,利用大数据学习功能,对比历史数据掌握的正常热器下端差小于标准值给水泵电流大于标准值给水泵出口的给水流量大于标准值省煤器入口的给水流量小于标准值高压加热器疏水门开度较标准值增大高压加热器水位较标准值增大。采用智能诊断和逻辑故障树分析后,底层系统自动实早期预警利用大数据自学习功能,对历史数据进行分析比较,寻找到设备系统在正常工作时的标准值波动范围变化速率等关键参数,合理地设计上限下限和变化率等值,达到早期预警目的。在本模块设计中,首先保证预警模块自学习,通过对机组历史数据的学习和利用,形成量历史信息中提取有价值的数据,进行故障分析和预测......”。

4、“.....提取出故障典型特征,将这些典型特征转化为计算机代码,后续工作交由计算机去分析判断,从而将线运行人员从紧张和繁重的脑力判断和分析工作中解脱出来,实现将专家级曲线图电厂号机瓦出现异变时的温度信号实测曲线目前汽轮机进水或进冷气,没有设置预警和报警系统,只能通过富有经验的高级运行人员监视检查分析来发现。由于汽缸本体抽汽段疏水点多,初期进水进冷气时不易发现。如果中后期才发现汽轮机进水,汽缸或转子已经发结果表明利用大数据自学习功能,对历史数据进行分析比较,寻找到设备系统在正常工作时的标准值波动范围变化速率等关键参数,合理地设计上限下限和变化率等值,实现早期预警。表征汽轮机进水进冷气的主要特征包括过热度低温降率大轴封压力低等......”。

5、“.....采用智能诊断和逻辑故障树分析后,底层系统自动实专家级人员的运行经验转化为计算机智慧。本文的分析有助于了解提取电力系统典型故障特征的方法,并将故障特征转化为逻辑故障树,再根据逻辑故障树转化为计算机代码,形成数据采集处理分析评价和预测的数据全过程利用。大数据与逻辑故障树在火电厂故障诊断中应用没有发挥其最大利用价值。同时,数据收集和处理方式也是传统的方式,以人为观测为主,或者采用些传统的算法进行计算预测。运行监盘人员据此往往只能第时间关注到的故障的表象,而故障根源不能快速定位并及时得到处理,浪费宝贵的危机处理时机。因此,急需有大数据与逻辑故障树在火电厂故障诊断中应用原稿人员的运行经验转化为计算机智慧。本文的分析有助于了解提取电力系统典型故障特征的方法,并将故障特征转化为逻辑故障树,再根据逻辑故障树转化为计算机代码,形成数据采集处理分析评价和预测的数据全过程利用......”。

6、“.....本文的分析有助于了解提取电力系统典型故障特征的方法,并将故障特征转化为逻辑故障树,再根据逻辑故障树转化为计算机代码,形成数据采集处理分析评价和预测的数据全过程利用。大数据与逻辑故障树在火电厂故障诊断中应用其最大利用价值。同时,数据收集和处理方式也是传统的方式,以人为观测为主,或者采用些传统的算法进行计算预测。运行监盘人员据此往往只能第时间关注到的故障的表象,而故障根源不能快速定位并及时得到处理,浪费宝贵的危机处理时机。因此,急需有效地从大作时的标准值波动范围变化速率等关键参数,合理地设计上限下限和变化率等值,达到早期预警目的。在本模块设计中,首先保证预警模块自学习,通过对机组历史数据的学习和利用,形成具有海量数据的基础数据库。其次,通过在线实时运行数据与基础数据库之间的比对,生了变化,给安全生产造成不可挽回的恶劣影响......”。

7、“.....判断依据为主蒸汽温度过热度小于,或者主蒸汽温度温降率为分钟下降以上。生产运行中产生大量的历史数据只是不断积累和沉淀,并没有发热器下端差小于标准值给水泵电流大于标准值给水泵出口的给水流量大于标准值省煤器入口的给水流量小于标准值高压加热器疏水门开度较标准值增大高压加热器水位较标准值增大。采用智能诊断和逻辑故障树分析后,底层系统自动实原稿。对图所示的轴瓦温度进行,出现劣化后不久,即出现故障。通过对参数进行劣化分析,可较早地预测出现故障的发生趋势及大致发生的时间。从而实现在较早时间阶段,就发现故障,排除故障,避免故障的危害扩大。图电厂号机瓦正常运行时的温度信号实测效地从大量历史信息中提取有价值的数据,进行故障分析和预测。本文分析近年来电力系统的典型故障案例,提取出故障典型特征,将这些典型特征转化为计算机代码,后续工作交由计算机去分析判断......”。

8、“.....实现成具有海量数据的基础数据库。其次,通过在线实时运行数据与基础数据库之间的比对,实现对设备或系统故障的智能预警及诊断。同时,建立阈值评价体系,通过对实际运行数据与机组故障模型之间的比对,对设备故障进行提前预警和诊断。图示出电厂号机机瓦的温度信现对设备或系统故障的智能预警及诊断。同时,建立阈值评价体系,通过对实际运行数据与机组故障模型之间的比对,对设备故障进行提前预警和诊断。图示出电厂号机机瓦的温度信号实测曲线,此时设备运行正常。生产运行中产生大量的历史数据只是不断积累和沉淀,并大数据与逻辑故障树在火电厂故障诊断中应用原稿专家级人员的运行经验转化为计算机智慧。本文的分析有助于了解提取电力系统典型故障特征的方法,并将故障特征转化为逻辑故障树,再根据逻辑故障树转化为计算机代码,形成数据采集处理分析评价和预测的数据全过程利用......”。

9、“.....基于这些典型特征,利用大数据学习功能,对比历史数据掌握的正常运行时的标准值,正确设定目标报警值,就可以达到早期预警和报警目的。早期预警利用大数据自学习功能,对历史数据进行分析比较,寻找到设备系统在正常工效地从大量历史信息中提取有价值的数据,进行故障分析和预测。本文分析近年来电力系统的典型故障案例,提取出故障典型特征,将这些典型特征转化为计算机代码,后续工作交由计算机去分析判断,从而将线运行人员从紧张和繁重的脑力判断和分析工作中解脱出来,实现控制策略研究电力设备,焦玉明,姚俊彦,庞冬冬,李洪山,雷俊容,赵俊杰亚临界机组凝结水节流对调节的控制分析电力设备。段抽汽系统进水。判断依据为段抽汽蒸汽过热度低于或者段抽汽温度低于标准值以上或,训练数据模型,提升故障诊断模型的准确率。参考文献张毅龙,姚俊彦,任晓敏,王齐......”。