基于自动机器学习的发电设备故障预建模与应用  

作　　者：莫虎林 任浩[1] 丁矗 胡起飞 洪亚运 郭庆 

机构地区：[1]淮浙煤电有限责任公司凤台发电分公司 [2]浙江浙能数字科技有限公司

出　　处：《电气时代》2024年第11期144-148,共5页Electric Age

摘　　要：自动机器学习技术(Automl)用于使机器学习解决问题的过程自动化,其中包括数据预处理、特征工程和超参数调整等过程。介绍一种基于Automl的发电设备预警自动化建模方法,旨在解决发电领域重要设备预警建模流程繁琐、建模过程专业要求高等问题。通过运用Automl技术结合LSTM技术,成功地完成了送风机预警模型的自动化构建,节省大量建模过程中的人力耗时,并且实验证明该模型在预警诊断方面具有较好的性能,可以投入生产使用。

关 键 词：建模过程 过程自动化 机器学习 数据预处理 发电设备 自动化建模 超参数 预警模型 

分 类 号：TM50[电气工程—电器] TP181[自动化与计算机技术—控制理论与控制工程]