高压加热器状态监控系统

自更新降误差

一种用于火电机组高压加热器的状态监测与健康评估系统，通过自更新机制适应变工况，提升预测精度和异常检测能力。

Guoxiong, Zhu · 胡阳 · 张效宁 · Chen, Jiyu · Jizhen, Liu

Engineering Applications of Artificial Intelligence 2025

参数信息

壳侧疏水温度预测 MSE

1.3260

管侧出口温度预测 MSE

1.4968

自更新后 MSE 最大降低幅度

56.98 %

异常检测准确率

96.63 %

技术优势

预测更准

融合 CNN 和 BiLSTM，捕捉空间和时间特征，壳侧疏水温度 MSE 低至 1.3260。

自更新降误差

模型能随新数据自动更新，在原始基础上再降低 MSE 最多 56.98%，适应变工况。

异常识别准

改进的 SVDD 算法实现精准异常检测，准确率达 96.63%。

应用场景

• 火电机组运维：实时预测高压加热器温度，提前发现异常，减少非计划停机。
• 工业设备状态监测：用深度学习和自更新机制适应工况变化，保持长期监测精度。
• 电厂智能诊断：提供异常检测和健康评估，辅助诊断高压加热器故障。