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摘要
为了解决国内对火电厂引风机故障预警方法相对缺乏的问题，本文提出了一种基于SSAPSO-LightGBM的故障预警算法。通过建立LightGBM(Light gradient boosting machine)正常轴承温度预测模型，并创新性地引入融合麻雀搜索算法的改进粒子群优化算法(SSAPSO)优化模型超参数，最终获得引风机轴承温度预警阈值，实现引风机早期故障预警。实验证明，基于SSAPSO-LightGBM的故障预警方法在预测精度、泛化能力等方面相比传统预算法效果更好；该方法能够提前2 h对风机进行故障预警，对火电厂运维具有一定的指导意义。
- 出版日期2023
- 单位上海电力大学
