CN102425777B - 过热蒸汽温度高报警状态触发故障诊断的方法 - Google Patents
过热蒸汽温度高报警状态触发故障诊断的方法 Download PDFInfo
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Abstract
本发明涉及一种过热蒸汽温度高报警状态触发故障诊断的方法,在充分论证主蒸汽温度高报警状态与汽水系统关联故障情况下,通过主蒸汽温度高报警状态来触发激活,按优先级诊断故障,进行故障分离和识别,最后得出故障类型的诊断信息。将热力学理论机理建模仿真分析、历史故障、专家经验和运行工况整合一起构成知识系统,对汽水系统设备和运行工况进行实时故障的诊断,诊断更合理性,同时降低了对现场工作人员的要求。
Description
技术领域
本发明涉及一种设备故障诊断技术,特别涉及一种过热蒸汽温度高报警状态触发故障诊断的方法。
背景技术
目前国内外致力于电站锅炉汽水系统的故障诊断系统研究很多,但是大量故障诊断系统高端应用程序基于在大型火电厂厂级监控信息系统(SIS)平台上运行,数据采集来源于实时/历史数据库,这些故障诊断系统主要是通过针对各种运行状态参数,结合其历史信息,考虑环境因素,采用分析和判断报警,评估其是处于正常状态,是异常或是故障状态,并进行显示和记录。这些系统首先只能使用于SIS上,而其故障信息面向的人员并非直接面向生产现场的集控运行人员,多数是管理人员;再次从这些系统的设计原理性质看,它使用历史数据分析的原理,它只是属于预测性的报警功能;并且SIS系统还有些通过历史数据诊断设备故障,是维护设备的诊断系统,它们属于设备管理评价范畴;而且诊断过程推理复杂,诊断的实时性本身受其影响。综上所述,目前还没有一种从汽水系统运行安全性出发,对汽水系统设备和运行工况进行实时故障诊断的系统。
发明内容
本发明是针对目前汽水系统没有实时故障诊断的问题,提出了一种过热蒸汽温度高报警状态触发故障诊断的方法,在充分论证主蒸汽温度高报警状态与汽水系统关联故障情况下,通过主蒸汽温度高报警状态来触发激活专家诊断推理过程,进行故障分离和识别,最后得出故障类型的诊断信息。
本发明的技术方案为:一种过热蒸汽温度高报警状态触发故障诊断的方法,具体包括如下步骤:
1)主蒸汽温度高报警检测状态激活:设定主蒸汽温度高限设定值,当经过预处理后的实测主蒸汽温度处于高于高限设定值时,则激活触发故障诊断;
2)按故障优先级进行的诊断控制:按优先级诊断出的八种故障类型分别依次为:水冷壁的泄漏故障、低过泄漏故障、高过泄漏故障、屏过泄漏故障、减温水阀门关闭、阀门卡死故障、燃/水比上升使过热度变大故障、高压加热器刚解列故障,首先进行水冷壁泄漏的诊断,若诊断结果成立,则转向水冷壁泄漏的诊断人机界面解释:水冷壁泄漏故障成立、水冷壁泄漏故障的置信度、引起水冷壁泄漏故障的原因以及操作指导信息,并结束整个诊断过程,若诊断结果不成立,则转向下一个低过泄漏诊断,诊断与水冷壁泄漏故障类似,依次推理过程,最终可对最后一个高压加热器刚解列进行诊断,如无故障则返回最初等待激活。
所述八种故障诊断规则、置信度、语义化阈值和限值分别如下:
(1)水冷壁的泄漏故障诊断:
ⅰ)水冷壁的泄漏故障诊断诊断规则:
(注:A侧和B侧是锅炉必须的对称结构)
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的汽温无偏差的置信度为0.7 并且
A侧和B侧的减温水无偏差的置信度为0.7
那么 水冷壁泄漏的置信度为0.7
ⅱ)语义化阈值和限值:
①给水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07;
② A侧和B侧的汽温无偏差:阈值:5℃,低限值:0℃
③ A侧和B侧的减温水无偏差:阈值:0.02t/h,低限值:0t/h
(2)低过泄漏故障诊断:
ⅰ)低过泄漏故障诊断规则
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的减温水有偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的低过出口温度有偏差的置信度为0.8 并且
排烟温度,一侧(A侧和B侧的任一侧)下升的置信度为0.8
那么 低过泄漏的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
①给水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07
②A侧和B侧的减温水有偏差:阈值:0t/h,高限值:50t/h
③ A侧和B侧的低过出口温度有偏差:阈值:0℃,高限值:19℃
④ 排烟温度,一侧下升:阈值:0℃,高限值:25℃
(3) 高过泄漏故障诊断:
ⅰ)高过泄漏故障诊断规则
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的减温水有偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的低过出口温度无偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的屏过出口温度无偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的高过出口温度有偏差的置信度为0.8 并且
排烟温度,一侧下升的置信度为0.8
那么 高过泄漏的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
①给水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07
②A侧和B侧的减温水有偏差:阈值:0t/h,高限值:38t/h
③A侧和B侧的低过出口温度无偏差:阈值:5℃,低限值:0℃
④A侧和B侧的屏过出口温度无偏差:阈值:5℃,低限值: 0℃
⑤A侧和B侧的高过出口温度有偏差:阈值:0℃,高限值:13℃
⑥排烟温度,一侧下升:阈值:0℃,高限值:25℃
(4)屏过泄漏故障诊断:
ⅰ)屏过泄漏故障诊断规则
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的减温水有偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的低过出口温度无偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的屏过出口温度有偏差的置信度为0.8 并且
排烟温度,一侧下升的置信度为0.8
那么 屏过泄漏的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
①水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07
②A侧和B侧的减温水有偏差:阈值:0t/h,高限值:38t/h
③A侧和B侧的低过出口温度无偏差:阈值:5℃,低限值:0℃
④A侧和B侧的屏过出口温度有偏差:阈值:0℃,高限值: 13℃
⑤排烟温度,一侧下升:阈值:0℃,高限值:25℃
(5)减温水阀门关闭故障诊断:
ⅰ)减温水阀门关闭故障诊断规则
如果 某阀门的位置反馈值检测为零的置信度为0.8
那么 减温水阀门关闭的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
某阀门的位置反馈值:阈值:0%,高限值0.1%:
(6)阀门卡死故障诊断:
ⅰ)阀门卡死故障诊断规则
如果 减温水阀门反馈值与其阀位命令不一致的置信度为0.8
那么 阀门卡死的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
减温水阀门反馈值与其阀位命令不一致:阈值:0,高限值:0.1
(7)燃/水比上升使得过热度变大故障诊断:
ⅰ) 燃/水比上升,过热度变大故障诊断规则
如果 水/燃增大的置信度为0.9
那么 燃水比上升的置信度为0.9
ⅱ)语义化阈值和限值
水/燃增大:阈值: 6.9,限值:5.175
(8)高压加热器刚解列故障诊断:
高压加热器刚解列诊断规则
如果 高压加热器的蒸汽加热抽汽阀门关闭的置信度为1
那么 高加解列的置信度为1
本发明的有益效果在于:本发明一种过热蒸汽温度高报警状态触发故障诊断的方法,将热力学理论机理建模仿真分析、历史故障、专家经验和运行工况整合一起构成知识系统,,对汽水系统设备和运行工况进行实时故障的诊断,诊断更合理性,同时降低了对现场工作人员的要求。
附图说明
图1为本发明过热主蒸汽温度高报警故障诊断推理控制策略框图;
图2为本发明过热主蒸汽温度高报警故障诊断应用软件模块组成图。
具体实施方式
在锅炉的左右两侧炉膛和烟道运行情况接近,也即对应侧运行参数值相接近的前提下,通过热力学理论、传热学理论、流体力学理论和燃烧理论建立引起主蒸汽温度高的若干故障模型,并多次反复进行故障模型的在发生主蒸汽温度高时动态测试,故障诊断方法如下:
1)主蒸汽温度高报警检测状态激活的诊断推理控制策略;
主蒸汽温度高限设定值为579℃,当经过预处理后的实测主蒸汽温度处于高于579℃时的状态,则激活触发故障诊断推理过程,如图1所示,为主蒸汽温度高报警故障诊断推理控制策略,按故障优先级进行的诊断控制策略为:首先进行水冷壁泄漏的诊断,若诊断结果成立,则转向水冷壁泄漏的诊断人机界面解释:水冷壁泄漏故障成立、水冷壁泄漏故障的置信度、引起水冷壁泄漏故障的原因以及操作指导信息,并结束整个诊断过程,若诊断结果不成立,则转向下一个低过泄漏诊断,诊断与水冷壁泄漏故障类似,依次推理过程,最终可对最后一个高压加热器刚解列进行诊断,若经过推理无上述八个故障发生,则转向其它故障分析。
2)主蒸汽温度高报警对应可诊断的故障类型;
按以上推理控制策略,按优先级诊断出的八种故障类型分别依次为:水冷壁的泄漏故障、低过泄漏故障、高过泄漏故障、屏过泄漏故障、减温水阀门关闭、阀门卡死故障、燃/水比上升使过热度变大故障、高压加热器刚解列故障。
3)主蒸汽温度高报警故障类型的专家系统诊断知识库
本次发明主要针对主蒸汽温度高报警故障类型的专家系统诊断知识库中各类故障诊断规则、语义化阈值和限值(征兆知识表示模糊语义证据置信度求值函数信息),包括
(1)水冷壁的泄漏故障诊断:
ⅰ)水冷壁的泄漏故障诊断诊断规则:
(注:A侧和B侧是锅炉必须的对称结构)
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的汽温无偏差的置信度为0.7 并且
A侧和B侧的减温水无偏差的置信度为0.7
那么 水冷壁泄漏的置信度为0.7
ⅱ)语义化阈值和限值:
①给水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07;
② A侧和B侧的汽温无偏差:阈值:5℃,低限值:0℃
③ A侧和B侧的减温水无偏差:阈值:0.02t/h,低限值:0t/h
(2)低过泄漏故障诊断:
ⅰ)低过泄漏故障诊断规则
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的减温水有偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的低过出口温度有偏差的置信度为0.8 并且
排烟温度,一侧(A侧和B侧的任一侧)下升的置信度为0.8
那么 低过泄漏的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
①给水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07
②A侧和B侧的减温水有偏差:阈值:0t/h,高限值:50t/h
③ A侧和B侧的低过出口温度有偏差:阈值:0℃,高限值:19℃
④ 排烟温度,一侧下升:阈值:0℃,高限值:25℃
(3) 高过泄漏故障诊断:
ⅰ)高过泄漏故障诊断规则
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的减温水有偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的低过出口温度无偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的屏过出口温度无偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的高过出口温度有偏差的置信度为0.8 并且
排烟温度,一侧下升的置信度为0.8
那么 高过泄漏的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
①给水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07
②A侧和B侧的减温水有偏差:阈值:0t/h,高限值:38t/h
③A侧和B侧的低过出口温度无偏差:阈值:5℃,低限值:0℃
④A侧和B侧的屏过出口温度无偏差:阈值:5℃,低限值: 0℃
⑤A侧和B侧的高过出口温度有偏差:阈值:0℃,高限值:13℃
⑥排烟温度,一侧下升:阈值:0℃,高限值:25℃
(4)屏过泄漏故障诊断:
ⅰ)屏过泄漏故障诊断规则
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的减温水有偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的低过出口温度无偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的屏过出口温度有偏差的置信度为0.8 并且
排烟温度,一侧下升的置信度为0.8
那么 屏过泄漏的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
①水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07
②A侧和B侧的减温水有偏差:阈值:0t/h,高限值:38t/h
③A侧和B侧的低过出口温度无偏差:阈值:5℃,低限值:0℃
④A侧和B侧的屏过出口温度有偏差:阈值:0℃,高限值: 13℃
⑤排烟温度,一侧下升:阈值:0℃,高限值:25℃
(5)减温水阀门关闭故障诊断:
ⅰ)减温水阀门关闭故障诊断规则
如果 某阀门的位置反馈值检测为零的置信度为0.8
那么 减温水阀门关闭的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
某阀门的位置反馈值:阈值:0%,高限值0.1%:
(6)阀门卡死故障诊断:
ⅰ)阀门卡死故障诊断规则
如果 减温水阀门反馈值与其阀位命令不一致的置信度为0.8
那么 阀门卡死的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
减温水阀门反馈值与其阀位命令不一致:阈值:0,高限值:0.1
(7)燃/水比上升使得过热度变大故障诊断:
ⅰ) 燃/水比上升,过热度变大故障诊断规则
如果 水/燃增大的置信度为0.9
那么 燃水比上升的置信度为0.9
ⅱ)语义化阈值和限值
水/燃增大:阈值: 6.9,限值:5.175
(8)高压加热器刚解列故障诊断:
高压加热器刚解列诊断规则
如果 高压加热器的蒸汽加热抽汽阀门关闭的置信度为1
那么 高加解列的置信度为1
主蒸汽温度高报警故障诊断系统采用计算机科学技术、网络通信技术等技术具体实施,以三层诊断界面实现整个诊断过程以及诊断信息的人机交互。
本发明开发的主蒸汽温度高报警故障诊断系统可采用服务器与征兆来源设备通过网络通信实现,网络通信实现现场过热蒸汽温度以及相关征兆来源信息的采集,服务器则主要执行诊断程序。诊断程序软件是以WindowsXP操作系统为平台,以Visual C++为诊断程序开发工具,以力控eForcecon HMI/SCADA工业自动化组态软件中的数据库为核心实时数据库,并进行数据采集、征兆值获取以及与运行相适应的阈值计算,利用力控图形组态软件进行诊断信息的人机交互界面的开发,利用最为常用的一种关系数据库ACCESS作为在本系统中存储知识(包括规则知识、阈值和限值等)部分,并通过开放式数据访问接口ODBC,与专家系统诊断程序相连,图2为主蒸汽温度高报警故障诊断系统应用软件模块组成组成,为触发式报警诊断计算模块的结构,其中包括了基于DBCOM与变化通知机制的力控接口、专家系统诊断模块和专家系统ACCESS接口。专家系统诊断模块包括:推理控制策略模块、置信度求值算法模块、诊断匹配模块和匹配结论置信度算法模块。
主蒸汽温度高报警故障诊断系统人机交互分三层界面设计,第一层为主蒸汽温度高报警诊断系统总貌画面,以黄色闪烁表示处于主蒸汽温度高报警状态;第二层为主蒸汽温度高的故障类型定位画面,在第一层黄色闪烁时(报警状态)点击出现,并用颜色定位故障类型定位画面上被诊断出的故障类型,第三层为被诊断出的故障类型的置信度、故障原因以及操作处理信息,在第二层颜色定位的故障类型上点击出现显示。
Claims (2)
1.一种过热蒸汽温度高报警状态触发故障诊断的方法,其特征在于,具体包括如下步骤:
1)主蒸汽温度高报警检测状态激活:设定主蒸汽温度高限设定值,当经过预处理后的实测主蒸汽温度处于高于高限设定值时,则激活触发故障诊断;
2)按故障优先级进行的诊断控制:按优先级诊断出的八种故障类型分别依次为:水冷壁的泄漏故障、低温过热器泄漏故障 、高温过热器泄漏故障、屏式过热器泄漏故障、减温水阀门关闭、阀门卡死故障、燃/水比上升使过热度变大故障、高压加热器刚解列故障,首先进行水冷壁泄漏的诊断,若诊断结果成立,则转向水冷壁泄漏的诊断人机界面解释:水冷壁泄漏故障成立、水冷壁泄漏故障的置信度、引起水冷壁泄漏故障的原因以及操作指导信息,并结束整个诊断过程,若诊断结果不成立,则转向下一个低过泄漏诊断,诊断与水冷壁泄漏故障类似,依次诊断,最终可对最后一个高压加热器刚解列进行诊断,如无故障则返回最初等待激活。
2.根据权利要求1所述过热蒸汽温度高报警状态触发故障诊断的方法,其特征在于,所述八种故障诊断规则、置信度、语义化阈值和限值分别如下:
(1)水冷壁的泄漏故障诊断:
ⅰ)水冷壁的泄漏故障诊断诊断规则:A侧和B侧是锅炉必须的对称结构,
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的汽温无偏差的置信度为0.7 并且
A侧和B侧的减温水无偏差的置信度为0.7
那么 水冷壁泄漏的置信度为0.7
ⅱ)语义化阈值和限值:
①给水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07;
② A侧和B侧的汽温无偏差:阈值:5℃,低限值:0℃
③ A侧和B侧的减温水无偏差:阈值:0.02t/h,低限值:0t/h
(2)低过泄漏故障诊断:
ⅰ)低过泄漏故障诊断规则
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的减温水有偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的低过出口温度有偏差的置信度为0.8 并且
排烟温度,一侧(A侧和B侧的任一侧)下升的置信度为0.8
那么 低过泄漏的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
给水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07
A侧和B侧的减温水有偏差:阈值:0t/h,高限值:50t/h
③ A侧和B侧的低过出口温度有偏差:阈值:0℃,高限值:19℃
④ 排烟温度,一侧下升:阈值:0℃,高限值:25℃
(3) 高过泄漏故障诊断:
ⅰ)高过泄漏故障诊断规则
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的减温水有偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的低过出口温度无偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的屏过出口温度无偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的高过出口温度有偏差的置信度为0.8 并且
排烟温度,一侧下升的置信度为0.8
那么 高过泄漏的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
给水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07
A侧和B侧的减温水有偏差:阈值:0t/h,高限值:38t/h
A侧和B侧的低过出口温度无偏差:阈值:5℃,低限值:0℃
A侧和B侧的屏过出口温度无偏差:阈值:5℃,低限值: 0℃
A侧和B侧的高过出口温度有偏差:阈值:0℃,高限值:13℃
排烟温度,一侧下升:阈值:0℃,高限值:25℃
(4)屏过泄漏故障诊断:
ⅰ)屏过泄漏故障诊断规则
如果 给水量/蒸发量增大的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的减温水有偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的低过出口温度无偏差的置信度为0.8 并且
A侧和B侧的屏过出口温度有偏差的置信度为0.8 并且
排烟温度,一侧下升的置信度为0.8
那么 屏过泄漏的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
水量/蒸发量增大:阈值:1.01,高限值:1.07
②A侧和B侧的减温水有偏差:阈值:0t/h,高限值:38t/h
A侧和B侧的低过出口温度无偏差:阈值:5℃,低限值:0℃
A侧和B侧的屏过出口温度有偏差:阈值:0℃,高限值: 13℃
⑤排烟温度,一侧下升:阈值:0℃,高限值:25℃
(5)减温水阀门关闭故障诊断:
ⅰ)减温水阀门关闭故障诊断规则
如果 某阀门的位置反馈值检测为零的置信度为0.8
那么 减温水阀门关闭的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
某阀门的位置反馈值:阈值:0%,高限值0.1%:
(6)阀门卡死故障诊断:
ⅰ)阀门卡死故障诊断规则
如果 减温水阀门反馈值与其阀位命令不一致的置信度为0.8
那么 阀门卡死的置信度为0.8
ⅱ)语义化阈值和限值
减温水阀门反馈值与其阀位命令不一致:阈值:0,高限值:0.1
(7)燃/水比上升使得过热度变大故障诊断:
ⅰ) 燃/水比上升,过热度变大故障诊断规则
如果 水/燃增大的置信度为0.9
那么 燃水比上升的置信度为0.9
ⅱ)语义化阈值和限值
水/燃增大:阈值: 6.9,限值:5.175
(8)高压加热器刚解列故障诊断:
高压加热器刚解列诊断规则
如果 高压加热器的蒸汽加热抽汽阀门关闭的置信度为1
那么 高加解列的置信度为1。
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Families Citing this family (8)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
US9158302B2 (en) * | 2012-05-04 | 2015-10-13 | Siemens Energy, Inc. | System and method for detecting electric power plant equipment overheating with real-time plural parallel detection and analysis parameters |
CN103267649B (zh) * | 2013-04-19 | 2016-01-20 | 河海大学 | 塔式太阳能热发电吸热器过热器运行故障诊断分析方法 |
CN105043159B (zh) * | 2015-07-24 | 2017-11-07 | 东方电气集团东方锅炉股份有限公司 | 一种蒸汽冷却器爆管监控系统及其监控方法 |
CN105279553B (zh) * | 2015-09-29 | 2017-08-29 | 华北电力大学(保定) | 一种高加给水系统故障程度识别方法 |
CN106382842A (zh) * | 2016-10-25 | 2017-02-08 | 广东工业大学 | 一种水泥厂余热回收多环路换热器爆管监控方法及系统 |
CN106525397B (zh) * | 2016-10-31 | 2018-10-26 | 上海电力学院 | 一种核电高压加热器故障诊断方法 |
CN111312420A (zh) * | 2020-03-02 | 2020-06-19 | 上海交通大学 | 故障诊断方法及装置 |
CN111780149B (zh) * | 2020-06-01 | 2022-12-27 | 大唐东北电力试验研究院有限公司 | 火力发电厂制粉系统设备状态远程诊断方法 |
Family Cites Families (5)
Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
---|---|---|---|---|
GB9320381D0 (en) * | 1993-10-04 | 1993-11-24 | Patel Baldev | Industrial equipment operating status scanner |
JP2002061949A (ja) * | 2000-08-18 | 2002-02-28 | Sekisui Chem Co Ltd | 電気温水器の故障診断の方法 |
CN100387901C (zh) * | 2005-08-10 | 2008-05-14 | 东北大学 | 基于Internet网的锅炉传感器故障诊断和容错一体化方法及装置 |
CN101377683B (zh) * | 2008-09-26 | 2010-12-15 | 上海电力学院 | 火力发电厂过热蒸汽温度异常自诊断方法 |
CN101555806B (zh) * | 2008-12-29 | 2011-06-15 | 浙江浙能嘉兴发电有限公司 | 发电厂生产实时参数分类报警和识别辅助方法 |
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