基于机器学习算法的火电机组漏氢率诊断方法及系统

本申请属于一种漏氢率诊断方法，针对现有的漏氢监测系统，存在成本高，复杂度大，对技术人员要求高的技术问题，提出一种基于机器学习算法的火电机组漏氢率诊断方法及系统，根据表计数据，实时获取氢气参数和排汽参数，借助漏氢预测模型，获取实时的漏氢率，并预测未来预设时间段的漏氢率。第一方面，实现了对发电机内部漏氢率的实时监测，能够更加准确地判断发电机是否存在漏氢的风险。第二方面，本申请借助漏氢预测模型，采用机器学习技术进行数据分析和挖掘，能够通过对历史数据的分析和挖掘，预测发电机漏氢情况的趋势和异常变化，提前预警，避免了潜在的安全风险。