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摘要
为防止电站燃气轮机燃烧室在工作期间出现故障而导致重大经济损失，提出了一种基于灰色关联度分析和深度自回归模型(GRA-DeepAR)的故障预警方法。首先，采集燃气轮机的正常运行数据进行GRA,提取出与透平排气温度高度相关的特征参数；然后，采用DeepAR对透平排气温度进行预测，并设定预警阈值，以此建立深度自回归故障预警模型；最后，根据残差绝对值是否超过预警线来间接判断燃烧室的运行情况。以某电厂安萨尔多燃气轮机的运行数据为例进行了分析，结果表明：该方法能够提前识别燃烧室的异常状况，同时发出预警信号提醒工作人员进行处理，可为燃气轮机燃烧室故障预警提供实际参考。
- 出版日期2023
- 单位上海电力大学
