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基于ILSO-DELM的燃氣輪機壓氣機故障預警方法

來源：電工電氣發布時間：2024-06-03 12:03瀏覽次數：70

基于ILSO-DELM的燃氣輪機壓氣機故障預警方法

馬夢甜¹，茅大鈞¹，蔣歡春²

(1 上海電力大學自動化工程學院，上海 200090；

2 上海明華電力科技有限公司，上海 200090)

摘要：壓氣機結構復雜，運行特性為非線性的特點加大了燃氣輪機壓氣機故障預警的難度，為了提高燃氣輪機壓氣機故障預警能力，提出了一種基于改進的獅群優化算法 (ILSO) 優化深度極限學習機 (DELM) 的故障預警方法。通過皮爾遜相關分析得到與預警參數相關性高的測點，構建 ILSO-DELM 預測模型，得到正常狀態下預警參數的絕對值，通過參數估計確定閾值，根據殘差絕對值是否超過預警線來間接判斷壓氣機的運行情況。以上海某燃機電廠的運行數據進行分析，通過驗證表明：該方法能夠對壓氣機故障提前預警，并且相比于 DELM 模型預測精度更高。

關鍵詞： 壓氣機；深度極限學習機；獅群優化算法；故障預警

中圖分類號：TK478 文獻標識碼：B 文章編號：1007-3175(2024)05-0063-06

Fault Warning Method for Gas Turbine Compressor Based on ILSO-DELM

MA Meng-tian¹, MAO Da-jun¹, JIANG Huan-chun²

（1 College of Automation Engineering, Shanghai University of Electric Power, Shanghai 200090, China;

2 Shanghai Minghua Electric Power Technology Co., Ltd, Shanghai 200090, China）

Abstract: The complexity of the compressor structure and the nonlinear characteristics of its operation pose challenges in predicting faults in gas turbine compressors. To enhance the fault prediction capability of gas turbine compressor, a novel approach is proposed using an improved lion swarm optimization (ILSO) to optimize deep extreme learning machine (DELM) for fault prediction. Through Pearson correlation analysis, the measurement points with high correlation with the early warning parameters are obtained, the ILSO-DELM prediction model is constructed, the absolute value of the early warning parameters under normal conditions is obtained, the threshold is determined by parameter estimation, and the operation of the compressor is indirectly judged according to whether the absolute value of the residual exceeds the early warning line. Based on the analysis of the operation data of a gas turbine power plant in Shanghai, the verification shows that the proposed method can give early warning of compressor faults, and the prediction accuracy is higher than that of the DELM model.

Key words: compressor; deep extreme learning machine; lion swarm optimization algorithm; fault warning

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