摘要
本公开公开了基于深度学习的氢能热电联产机组故障诊断与预测系统,涉及故障诊断技术领域。所述系统包括:数据采集单元、数据分析与特征提取单元和故障预测单元;所述数据采集单元,用于实时采集氢能热电联产机组的运行数据;所述数据分析与特征提取单元,用于根据运行数据,进行基于极化曲线的电化学性能分析,建立氢能热电联产机组的极化模型;计算氢能热电联产机组的电效率和热效率,构建氢能热电联产机组的故障特征向量;所述故障预测单元,用于判断在下一个时间步发生各种类型故障的概率。本发明不仅能自适应捕捉机组运行中的动态变化,而且能够提前预警潜在故障,从而大幅提升系统的安全性、稳定性和运行效率。
技术关键词
热电联产机组
氢能
预测系统
数据采集单元
特征提取单元
深度学习模型
吸附平衡常数
故障特征
氢气
故障诊断技术
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