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作者：李梅安徽理工大学

学位级别：硕士

电力安全生产是关系国计民生的大事。掌握电力企业的安全现状并进行安全评价,是做好电力企业安全生产工作的前提。目前我国主要的电源企业是火力发电厂,而锅炉是火力发电厂中三大主要设备之一,由于其自身的特点及人员、设备、管理、环... 详细信息

电力安全生产是关系国计民生的大事。掌握电力企业的安全现状并进行安全评价,是做好电力企业安全生产工作的前提。目前我国主要的电源企业是火力发电厂,而锅炉是火力发电厂中三大主要设备之一,由于其自身的特点及人员、设备、管理、环境等诸多方面的原因,使得它在生产中存在着许多不安全因素。论文以模糊数学理论为基础,运用模糊综合评价方法对火力发电厂锅炉系统安全总体水平进行评价。在采用事故树法分析锅炉爆炸事故的基础上,从安全人机工程因素、物（机）的状态、安全管理三个方面建立了火力发电厂锅炉系统安全评价指标体系,使建立的指标体系更加科学、合理,并采用层次分析法确定了各个影响因素的权重,较好的反映了各个因素对火电厂锅炉系统安全状况的重要程度。然后将所研究的火电厂锅炉系统模糊综合评价方法应用于淮南某火力发电厂锅炉系统的安全评价中,并采用安全等级特征量法对模糊综合评价得到的结果向量进行处理,从而得到锅炉系统的安全等级。通过与该厂所进行的安全评价结果进行验证,表明对火力发电厂锅炉系统采用模糊综合评价方法是切实可行的,可以在火力发电厂安全评价中广泛应用。最后利用Visual Basic6.0结合Access数据库和Excel编写了火电厂锅炉系统模糊综合评价辅助系统软件,从而提高了安全评价的效率和可靠性。图[26]表[21]参[55]

关键词：火电厂锅炉系统模糊综合评价事故树分析层次分析法安全等级

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基于CNN-ABC-BiGRU的火电厂数据分析与应用研究

引用

电子设计工程 2023年第22期31卷 11-15,20页

作者：李萌宗学军连莲何戡杨忠君沈阳化工大学信息工程学院辽宁沈阳110142

在大数据环境下,现代企业生产数据的挖掘与利用对提升企业经济效益与提质增效尤为重要。目前企业工艺数据的利用与维护,多依赖专家经验与传统数据分析方法,针对这些企业数据处理与分析存在的局限性和共性问题,以大数据环境下火电厂锅炉... 详细信息

在大数据环境下,现代企业生产数据的挖掘与利用对提升企业经济效益与提质增效尤为重要。目前企业工艺数据的利用与维护,多依赖专家经验与传统数据分析方法,针对这些企业数据处理与分析存在的局限性和共性问题,以大数据环境下火电厂锅炉系统运行状态预测为例,提出了一种基于Hadoop框架的卷积神经网络(Convolutional Neural Networks,CNN)-人工蜂群算法(Artificial Bee Colony,ABC)-双向门控循环网络(Bidirectional Gate Recurrent Unit,BiGRU)模型的主蒸汽流量预测方法。基于分布式预测模型对辽宁某电厂监测数据进行分析,结果表明,在预测波动较大的主蒸汽流量时,该方法在提升速度的同时,相较于传统BP、LSTM、GRU、BiGRU、CNN-BiGRU等模型,MAE值分别降低了61.188%、51.348%、46.342%、38.005%和20.560%,预测精度有所提高。

关键词：数据挖掘火电厂锅炉系统 CNN-ABC-BiGRU Hadoop框架

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