火电机组汽轮机系统数字孪生模型研究

作者：吴崛起; 赵洪岗; 安凤栓

来源：电工技术, 2023, (21): 5-10.

DOI：10.19768/j.cnki.dgjs.2023.21.002

• 数字孪生
• 汽轮机系统
• 数据驱动模型
• 深度森林
• 故障检测

以数字孪生为理论指导建立数据驱动孪生模型，通过对机组历史运行数据的分析，利用深度学习中的深度森林算法，合理确定模型的输入输出参数，并采用改进的蝙蝠算法进行超参数优化，构建高精度的数据驱动模型。选取各模型的输出参数，利用相似度函数法预测输出数组与实际输出数组之间的欧几里得距离，实现对故障的准确检测。最后利用数字孪生模型对物理实体进行状态监测和故障检测试验，结果表明借助建立的数字孪生模型和故障检测体系，能准确检测汽轮机系统中加热器管路泄漏和进出水室短路故障，证明了该方法的有效性。