本发明专利技术公开了一种煤电机组磨煤机状态分析方法、系统、设备及介质，包括：获取若干历史测点值；将所有历史测点值划归至手动干预数据集X<subgt;手动干预数据</subgt;、测点波动数据集X<subgt;测点波动数据</subgt;、设备停运数据集X<subgt;设备停运数据</subgt;、轻微堵磨数据集X<subgt;轻微堵磨数据</subgt;、严重堵磨数据集X<subgt;严重堵磨数据</subgt;及正常运行数据集X<subgt;正常数据</subgt;；构建判断模型；构建训练集及测试集；利用所述训练集及测试集对所述判断模型进行训练及测试，得到训练后的判断模型；获取当前的测点值，将所述当前的测点值输入到训练后的判断模型中，以判断磨煤机的状态，该方法、系统、设备及介质能够准确分析磨煤机的状态。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于火电厂制粉系统故障分析，涉及一种煤电机组磨煤机状态分析方法、系统、设备及介质。
技术介绍
1、火电在我国电力供应中占据重要地位，其中燃煤电厂又是火电中占比最高的电源类型。通常情况下，一台电站锅炉配备5-6台磨煤机，通常不设置备用磨，在机组带负荷运行过程中，由于煤质和磨煤机运行过程的不可预测性，一次风和煤粉的混合物经常会堵塞磨煤机出口，随着堵磨情况的严重程度不同，影响机组的安全稳定运行。
2、随着人工智能的发展，机组运行的智能化程度也随之提高，越来越多的行业内专家学者开始重视磨煤机堵磨下的机组安全运行情况，在此基础上提出了一些磨煤机堵塞情况的判断模型，但是人工智能模型是由数据驱动的，而机组运行过程中，会产生非常多的数据噪声和冗余数据，这些数据都会对判断模型的准确度造成极大影响，尤其在机组的安全运行上，一次误判而导致的后果是无法接受的。综上，为了提高机组运行的智能化，提高所建立磨煤机堵磨模型的置信度，建立合理智能的煤电机组磨煤机堵磨工况数据集筛选技术及系统，对于实现制粉系统的智慧化具有重要意义。
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【技术保护点】
1.一种煤电机组磨煤机状态分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的煤电机组磨煤机状态分析方法，其特征在于，从DCS系统中获取若干历史测点值。
3.根据权利要求1所述的煤电机组磨煤机状态分析方法，其特征在于，所述将所有历史测点值划归至手动干预数据集X手动干预数据、测点波动数据集X测点波动数据、设备停运数据集X设备停运数据、轻微堵磨数据集X轻微堵磨数据、严重堵磨数据集X严重堵磨数据及正常运行数据集X正常数据的过程为：
4.根据权利要求1所述的煤电机组磨煤机状态分析方法，其特征在于，采用机器学习模型构建判断模型。
>5.根据权利要求1...
【技术特征摘要】
1.一种煤电机组磨煤机状态分析方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的煤电机组磨煤机状态分析方法，其特征在于，从dcs系统中获取若干历史测点值。
3.根据权利要求1所述的煤电机组磨煤机状态分析方法，其特征在于，所述将所有历史测点值划归至手动干预数据集x手动干预数据、测点波动数据集x测点波动数据、设备停运数据集x设备停运数据、轻微堵磨数据集x轻微堵磨数据、严重堵磨数据集x严重堵磨数据及正常运行数据集x正常数据的过程为：
4.根据权利要求1所述的煤电机组磨煤机状态分析方法，其特征在于，采用机器学习模型构建判断模型。
5.根据权利要求1所述的煤电机组磨煤机状态分析方法，其特征在于，所述利用所述手动干预数据集x手动干预数据、测点波动数据集x测点波动数据、设备停运数据集x设备停运数据、轻微堵磨数据集x轻微堵磨数据、严重堵磨数据集x严重堵磨数据及正常运行数据集x正常数据构建训练集及测试集的过程为：
【专利技术属性】
技术研发人员：李昭，王林，苗玉，谭祥帅，郭云飞，聂思聪，赵威，姚智，王昊，王涛，赵如宇，蔺奕存，吴青云，刘世雄，方子朝，陈余土，
申请(专利权)人：西安热工研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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