摘要
火电厂热控自动化保护装置是保障机组安全运行的核心设备,其故障可能导致严重事故。针对传统检测方法响应慢、误报率高等问题,本文提出一种基于多传感器数据融合和边缘计算的实时故障检测技术。该技术通过工业物联网(IIoT)架构采集温度、压力、振动等关键参数,结合小波变换进行特征提取,并利用模糊逻辑实现故障分类。某600MW超临界机组的实验表明,该方法故障检测率达98.2%,平均响应时间仅0.8s,误报率降至1.5%,显著提升了火电厂热控自动化保护装置的可靠性。
出处
《电力设备管理》
2025年第21期270-272,共3页
Electric Power Equipment Management
