水电站设备实时监测、故障诊断和预测方法分析  

作　　者：岳月艳 

机构地区：[1]国能大渡河沙坪发电有限公司,四川 乐山 614300

出　　处：《中文科技期刊数据库(文摘版)工程技术》2025年第2期183-187,共5页

摘　　要：电力领域作为国民经济的命脉,其稳定性与可持续性非常重要。水电站是可再生能源的核心代表。然而,在水电站规模的不断扩大下,设施故障频发,安全问题日益凸显。加之设备数量的激增,工作人员面临着巡检周期长、监控效率低下等挑战。为应对水电站装置监测的复杂性,设计了一套监测系统。其利用现地控制单元、TCP/IP通信协议、模块化软件架构,达到了对设施的实时监测。同时,还引入了小波包算法与极限学习算法对Adaboost算法实施了完善,以精准诊断设施故障并预测发电量。实验数据表明,其故障诊断精确率高达95.57%,除了可以实时监控设施运作状态,还能准确预测水电站的发电量。

关 键 词：水电站设备 现地控制单元 ADABOOST算法 故障诊断 

分 类 号：TV738[水利工程—水利水电工程]