基于数据挖掘的火电厂风机故障预警研究

基于数据挖掘的火电厂风机故障预警研究

韩奉序

单位名称：大唐七台河发电有限责任公司

单位省市：黑龙江省七台河市

单位邮编：154600

摘要：在火电厂中，风机的正常运行是保证火电厂正常产电生产的关键环节。然而，由于风机的工作环境复杂，设备自身的老化以及外部环境因素等影响，风机可能出现各种未知的故障。一旦风机出现故障，可能会导致电厂整体的生产效率下降，甚至可能引发严重的安全事故。因此，对风机进行故障预警和故障预测，尽早发现和排除故障，具有重要的意义。

关键词：数据挖掘；火电厂；风机故障预警

1数据挖掘技术的概述

数据挖掘技术是一种从大量数据中提取有价值信息和知识的技术。它利用各种算法和工具，对数据进行处理、分析和挖掘，以发现数据中的模式、趋势和关联性，从而为决策提供支持。数据挖掘技术广泛应用于各个领域，包括商业、金融、医疗、科技等。在火电厂中，数据挖掘技术也可以用来对风机故障进行预警和预测，以提高火电厂的运行效率和安全性。

2火电厂风机的作用

火电厂风机的作用是输送空气，为锅炉燃烧提供充足的氧气，同时将煤粉和烟气分别送入炉膛和烟囱。在火电厂中，风机的工作状态对整个电厂的运行效率和安全性至关重要。其作用体现在：

①提供燃烧所需的空气：燃烧器需要大量的空气来支持燃料的燃烧。火电厂中的一般用于输送燃烧所需空气的风机，如强制送风机（FD风机）和一次风机。这些风机将空气引入锅炉燃烧室内，以确保燃料充分燃烧。②输送燃料：在燃煤火电厂中，煤粉需要被输送到燃烧器中并与空气混合燃烧。这一过程需要用到特殊的风机，即煤粉输送风机，它将煤粉和空气混合后输送至锅炉燃烧室内。③废气处理和排放：火电厂燃烧过程中会产生大量废气，其中包括有害气体如二氧化硫、氮氧化物等。在排放废气之前，需要通过环保设施（如脱硫脱硝装置）进行处理。这个过程需要用到诸如诱导送风机等特殊风机，将废气从锅炉燃烧室抽出，并将其输送至相关处理设施，最后排放至大气中。④散热和通风：火电厂设备运行过程中需要有效的散热和通风，以防止设备过热并确保安全、稳定运行。例如，发电机冷却系统通常使用冷却风机来驱赶空气流动，以实现设备散热效果。

3基于数据挖掘的火电厂风机故障预警系统研究

3.1数据采集与预处理

①数据采集：数据采集是获取原始数据的过程，这是所有数据分析工作的第一步。数据可以来自多样化的来源，比如数据库、互联网、传感器、日志文件等。数据可能以不同的形式存在，例如，可以是结构化数据（如数据库中的表格）、非结构化数据（如文本、图像、音频、视频等）或者半结构化数据（如XML和JSON文件）。数据采集的方法和工具可能因数据类型和数据来源的不同而不同，需要根据具体情况选择合适的数据采集方法。数据采集需要经过适当的规划和设计，以确保采集到的数据能满足数据分析的需求。

②数据预处理：其一，数据清洗：检测、纠正或删除数据中的错漏和异常值。数据清洗可能涉及到处理缺失值（比如通过估算或者插值来填补缺失值）、去除重复数据、修正错误数据等步骤。其二，数据整合：将多个数据源合并到一起，以便于后续分析。数据整合可能涉及到数据融合（将不同来源的数据融合到一起）、处理数据冲突（比如单位不一致或者值域不一致的问题）等步骤。其三，数据转化：将数据转换成适合分析的格式。数据转化可能涉及到数据规范化（如最小-最大规范化、零-均值规范化等）、数据编码（如二进制编码）等步骤。其四，数据归约：减少数据的大小，便于高效分析。数据归约可能涉及到维度缩减（如主成分分析PCA等）、数据聚合（如binning、直方图、聚类等）、数据抽样等步骤。

3.2特征提取与选择

①特征提取：特征提取是将原始数据转化为模型可理解的特征的过程。例如，在自然语言处理中，原始的文本数据不能直接被模型理解，我们需要将文本转化为一系列的词汇，或者使用word2vec这样的技术将文本转化为数值向量。又例如，在图片处理中，我们可能需要提取边缘、角点、纹理等特征来描述图片的特性。特征提取的目的是提取出对目标变量有影响的因子，忽略无关的信息。

②特征选择：其一，过滤方法：根据每个特征的离散化程度或者信息增益等指标，对特征进行评估，选择出评估得分最高的特征。过滤方法的计算复杂度低，但是因为每个特征是独立评估的，可能会忽略掉特征之间的关联。其二，包装方法：通过将特征选择看作是搜索问题，使用特定的算法（如贪婪搜索、随机搜索等）在特征子集空间中搜索，寻找使模型性能最优的特征子集。包装方法的计算复杂度高，但是因为考虑了特征之间的关联，通常可以获得较好的特征子集。其三，嵌入方法：在模型训练过程中进行特征选择。比如，决策树在构建过程中就自然地进行了特征选择，L1范数正则化的线性模型（Lasso）也可以用于特征选择。嵌入方法的计算复杂度介于过滤方法和包装方法之间，而且考虑了特征之间的关联，通常可以获得较好的结果。

3.3模型训练与优化

①模型训练：其一，选择模型：根据数据的类型和需求选择合适的机器学习或深度学习模型。不同模型有不同的优点和局限性，需要根据问题的具体情况进行选择，例如线性模型、支持向量机、决策树、神经网络等。其二，损失函数设定：损失函数衡量模型在训练集上的误差。常见的损失函数有平方损失、交叉熵损失、Hinge损失等。选定合适的损失函数有助于模型的泛化能力。其三，评估指标设定：评估指标用于衡量模型在验证集和测试集上的性能。常见的评估指标有准确率、精确度、召回率、F1-score、ROC曲线等。其四，设定优化算法：优化算法用于寻找将损失函数最小化的参数。常见的优化算法有梯度下降、随机梯度下降、Adam等。其五，训练和验证：利用训练集数据训练模型，并使用验证集对模型进行验证。通常采用交叉验证、留一验证等方法学习模型参数并对模型性能进行评估。

②模型优化：其一，超参数调整：对学习率、正则化系数、决策树的深度等超参数进行调整，以得到最佳的模型性能。常用的方法有网格搜索、随机搜索、贝叶斯优化等。其二，特征工程：通过特征转换、组合等方法将原始特征转换为更具表达力的新特征，可以提高模型的性能。例如，对数、平方、多项式转换等。其三，模型集成：结合多个模型的预测结果来提高整体性能。其四，正则化：通过在损失函数中添加正则项避免过拟合，提高模型的泛化能力。常见的正则化方法有L1正则化、L2正则化。

3.4故障预测与评估

①故障预测：故障预测基于历史数据（例如设备的运行数据、维修数据、环境数据等）来学习设备故障的模式，预测设备在未来的运行状态。根据预测的时间距离，故障预测可以分为故障预警（故障发生前较短的时间内）和剩余寿命预测（预测设备剩余的健康寿命）。常用的故障预测方法有支持向量机（SVM）、人工神经网络（ANN）、回归分析、决策树、随机森林等。

②评估预测结果：评估预测结果是为了了解模型的预测性能，如模型的准确性、稳定性等。常用的模型评价指标有精确率、召回率、F1得分、ROC曲线、AUC值等。在故障预测中，由于故障数据通常相对健康数据是不均衡的，因此需要特别注意评估模型在预测故障方面的性能，如故障数据的召回率。

结语：

通过训练和优化各种机器学习模型，我们学习了风机故障的模式，并成功地预测了设备在未来的运行状态。这些模型的预测性能通过一系列的指标进行了评估，如精确率、召回率、F1得分等。结果表明，我们的模型在预测风机故障方面具有较高的准确性和稳定性，足以支持实际应用中对火电厂风机进行故障预警。

参考文献：

[1]范佳卿.基于实时特征值的风机振动状态监测与数据挖掘的故障诊断研究[D].上海：上海发电设备成套设计研究院，2017.

[2]童超.基于数据挖掘方法的风电机组状态监测研究[D].保定：华北电力大学，2014.