摘要
本发明涉及一种板式热交换器的性能监测与预测方法、系统、存储介质和电子设备,包括:步骤S1、采集板式热交换器的实时运行数据;步骤S2、根据实时运行数据进行设备状态监测;步骤S3、根据性能机理模型和实时运行数据进行性能评估;步骤S4、根据历史计算结果和当前性能参数进行反冲洗预测;步骤S5、输出状态监测结果、性能评估结果、性能参数预测结果。本发明对板式热交换器采用基于机理加数理的算法进行建模,并引入半监督学习的异常数据识别技术,对热交换器换热性能进行实时监测及预警,提早发现异常参数,防止设备失效或性能下降。本发明可以预测换热器未来换热性能,提前准备设备反冲洗操作,降低运行维护成本和因设备性能下降导致的换热损失,保障设备安全可靠运行。
技术关键词
板式热交换器
设备状态监测
时间序列模型
反冲洗
历史运行数据
异常数据
状态监测单元
异常信息
半监督学习
污垢热阻
电子设备
数据采集单元
时间段
预测系统
工况
存储器
离群点
处理器
算法