热能动力工程

作者：周浩豪，茅大钧，李玉珍

单位：上海电力大学 自动化工程学院，上海 200090,,上海电力大学 自动化工程学院，上海 200090,,上海长庚信息技术股份有限公司，上海 201209,

关键词：引风机;故障预警;粒子群优化算法;麻雀搜索算法;LightGBM

基金：上海市“科技创新行动计划”地方院校能力建设专项项目（19020500700）

为了解决国内对火电厂引风机故障预警方法相对缺乏的问题，本文提出了一种基于SSAPSOLightGBM的故障预警算法。通过建立LightGBM(Light gradient boosting machine)正常轴承温度预测模型，并创新性地引入融合麻雀搜索算法的改进粒子群优化算法（SSAPSO）优化模型超参数，最终获得引风机轴承温度预警阈值，实现引风机早期故障预警。实验证明，基于SSAPSOLightGBM的故障预警方法在预测精度、泛化能力等方面相比传统预算法效果更好；该方法能够提前2 h对风机进行故障预警，对火电厂运维具有一定的指导意义。

来源：2023年第2期

《热能动力工程》期刊编辑部

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