基于数据挖掘的电厂设备健康状态评价系统的研究

长期以来国内多数电力企业均采用定期检修和故障检修,这两种维修方式不能准确地反映设备的客观需要,会出现维修不足或维修过度。状态检修根据设备实际运行状况来确定运行状态,合理安排检修计划,使设备安全高效运行。根据这一特点,本文在电力实时数据管理系统的平台之上设计了基于数据挖掘技术的电厂设备健康状态评价系统模型。在实时系统数据库和生产管理系统数据库的基础上建立主题数据仓库;利用数据挖掘技术对设备的历史运行数据进行挖掘;并设计了对电厂设备进行健康状态评价的处理系统。 本文尝试采用改进的决策树挖掘方法应用于锅炉再热器超温故障实例,证明了该方法的有效性,可以用于电厂机组性能分析、故障诊断和状态检修等方面,为机组开展状态检修提供技术支持。