基于数据挖掘的一回路小泄漏故障预警研究

作     者：白秀春 钱虹 Bai Xiuchun;Qian Hong

作者机构：上海电力大学自动化工程学院上海200090 上海市电站自动化技术重点实验室上海200072 

出 版 物：《核动力工程》 (Nuclear Power Engineering)

年 卷 期：2021年第42卷第5期

页      面：232-239页

核心收录：

学科分类：0808[工学-电气工程] 080802[工学-电力系统及其自动化] 08[工学] 0837[工学-安全科学与工程] 0827[工学-核科学与技术] 082701[工学-核能科学与工程] 0714[理学-统计学（可授理学、经济学学位）] 0701[理学-数学] 

基　　金：上海市2019年度“科技创新行动计划”高新技术领域项目(19511103700) 国家自然科学基金青年科学基金(51906133)。 

主　　题：改进高斯混合模型 灰色关联度法 熵权法 自适应预警阈值 多参数综合预警 

摘      要：一回路小泄漏的过度演变有可能引起严重事故,为防止事故发生,提出一种基于多特征参数综合的改进高斯混合模型-灰色关联度法-熵权法(GMM-GRA-EWM)的故障预警方法。首先,对一回路小泄漏的动态运行特性进行机理分析,确定了预警特征参数。然后,根据已确定的预警特征参数,结合熵权法和灰色关联度法,建立多参数综合预警模型。最后,采用相关性分析、改进高斯混合模型算法有效学习了大量数据的统计特性,使预警阈值在不同工况下具有自适应能力。结果表明,该方法在变工况运行条件下,可以有效达到预警。相较于单参数和固定阈值预警,该方法具有更好的稳定性,预警更加准确、有效、及时,可为实现一回路系统的状态监测提供参考。