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摘要
为提高机组运行的可靠性，减少非计划停机次数，针对某电厂超超临界机组堵磨跳机原因开展了事故分析。认为磨煤机堵煤初期调整措施不及时，严重堵煤后又进行了过度疏通，导致炉膛内实际燃料量大幅增加，燃烧显著增强，机组最终因折焰角集箱严重超温而发生跳闸。在上述分析的基础上，根据磨煤机关键运行参数，结合大数据与人工智能算法，构建了磨煤机堵煤智能预警模型，以期提前发现故障迹象，尽早采取干预措施，保证机组的安全稳定运行。上述智能预警模型应用后，机组再未出现严重堵煤故障，相关模型构建与应用经验可供后续同类机组参考。
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单位华能桂林燃气分布式能源有限责任公司; 西安热工研究院有限公司; 华能沁北发电有限责任公司
