孙亚伟, 王灿文, 徐西俊, 郭云泉, 屈双艳, 陈彦州, 何佳璇, 黄从智
控制工程. 2026, 33(2): 352-361.
针对火电机组典型设备运行状态的智能在线监测问题,设计了一种基于改进的海鸥优化算法-时间卷积网络(improved seagull optimization algorithm and temporal convolutional network, ISOA-TCN)的火电机组典型设备智能状态监测系统。首先,采集现场机组设备历史运行数据,采用Spearman相关系数法选取与监测参数相关性较高的特征参数对数据进行降维;其次,通过ISOA优化TCN超参数,建立设备运行状态智能监测模型,并以现场实时数据进行驱动;最后,基于JS散度衡量模型输出与实际值之间的距离,完成设备运行状态健康度评价。以一次风机和磨煤机为例,详述了监测模型的开发过程。该系统已被实际应用于某电厂,结果表明其能够实现对火电机组典型设备运行状态的在线智能监测。