火电机组多能级系统泄漏智能在线监测系统的应用研究

作者：刘建东; 丁启磊; 张勇

来源：热能动力工程, 2022, 37(07): 27-33.

DOI：10.16146/j.cnki.rndlgc.2022.07.004

• 泄漏监测
• 模糊C均值聚类
• BP神经网络
• 火电机组

针对当前火电机组热力系统间泄漏状况主要依靠人工监测，隐蔽泄漏不易被发现，易导致机组能耗无谓升高，影响机组运行的安全性及经济性的情况，提出基于模糊C均值聚类算法对系统运行数据进行挖掘，并将相关数据划分为正常状态或泄漏状态两类区域；再通过加动量误差反向传播(BP,back propagation)神经网络对系统实时表征参数进行分类。设计了火电机组多能级系统泄漏智能在线监测系统，在实际应用中该监测系统所监测火电机组热力系统的范围包含锅炉疏放水系统、高低压旁路系统等，涉及隔离界面150个以上。统计结果显示：监测成功率达81.8%,监测结果更加可靠。