【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于云平台综合诊断系统领域，具体涉及一种基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统。
技术介绍
1、随着电力行业的快速发展，电厂设备的管理和维护变得越来越复杂和重要。传统的设备管理方式主要依赖于人工巡检和定期维护，这种方式不仅效率低下，而且难以及时发现设备潜在的故障风险，导致设备故障率高、维护成本高、运行效率低等问题。
2、近年来，随着大数据、人工智能和云计算技术的迅猛发展，基于这些技术的智能诊断系统逐渐应用于电厂设备管理中。通过对设备运行数据的实时监测和分析，智能诊断系统能够及时发现设备的异常状态，提供早期预警，帮助管理人员采取预防性维护措施，从而提高设备的运行可靠性和经济性。
技术实现思路
1、本专利技术为了解决上述现有技术中存在的问题，本专利技术提供了一种基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统，旨在通过综合展示、设备健康度评估、智能预警、故障诊断等功能模块，实现对电厂设备的全面监控和智能管理。该系统利用先进的人工智能和机器学习算法，结合电厂专业知识和历史...
【技术保护点】
1.一种基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统，其特征在于，包括以下功能模块：
2.根据权利要求1所述的基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统，其特征在于，还包括智能预警模块，该模块基于机组主机和辅机设备工作机理和运维方式，选择设备参数或者计算表征特征参数，采用人工智能和机器学习算法，通过对历史数据学习训练，构建基于运行数据的数字孪生智能预警监测模型，实现对设备状态的故障早期预警。
3.根据权利要求2所述的基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统，其特征在于，所述智能预警模块能够实时输出符合当前工况条件的合理基准值、残差、相似度...
【技术特征摘要】
1.一种基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统，其特征在于，包括以下功能模块：
2.根据权利要求1所述的基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统，其特征在于，还包括智能预警模块，该模块基于机组主机和辅机设备工作机理和运维方式，选择设备参数或者计算表征特征参数，采用人工智能和机器学习算法，通过对历史数据学习训练，构建基于运行数据的数字孪生智能预警监测模型，实现对设备状态的故障早期预警。
3.根据权利要求2所述的基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统，其特征在于，所述智能预警模块能够实时输出符合当前工况条件的合理基准值、残差、相似度，并跟随工况变化而动态变化。
4.根据权利要求1所述的基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统，其特征在于，还包括设备健康评估模块，该模块根据机组关键设备不同部件的状态预警和多种状态信息，提取一种或者多种物理健康指标，或多种指标融合为一个虚拟健康/性能指标，实现对设备运行状态信息的准确表达。
5.根据权利要求1所述的基于大智慧多融合云平台的发电系统智能诊断系统，其特征在于，还包括锅炉受热面智能预警与分析模块，该模块根据锅炉受热面的运行特点，选择受热面参数或者计算表征特征参数，采用人工智能和机器学习算法，通过对历史数据学习训练，对受热面壁温和出入口状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔晓辉，张洪力，马孝栋，邵云昶，尚志强，刘名声，张健，张玉朋，滕飞，田志刚，
申请(专利权)人：内蒙古大板发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：
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