3月30日，省电机工程学会组织召开“火电机组在线故障预警诊断与运行优化关键技术与应用”项目科技成果鉴定会。鉴定委员会由来自南京工程学院、国网江苏省电力有限公司电力科学研究院、中国自动化学会、南京师范大学、国家能源集团科学技术研究院有限公司、江苏大学、国能谏壁发电有限公司等单位的热能工程、发电厂自动化领域专家组成。

据了解，该项目紧扣“双碳”目标下能源结构转型需求，针对火电机组从主体性电源向基础性电源转变过程中传统运行模式故障响应滞后、能效优化不足的行业痛点，围绕机组全工况安全监测、故障预警诊断及运行优化核心问题展开技术攻关。项目构建了数据驱动与机理驱动双路径的发电设备数字孪生模型，实现从数据预处理到模型构建的全流程自动化，并建立了基于增量学习的模型遗忘与更新机制，适配设备工况动态变化；创新融合了自联想极限学习算法与模糊规则判断技术，攻克了早期微弱故障征兆难以识别的难题；提出了基于数字孪生模型的机组全工况运行优化方法，实现锅炉煤质、灰渣含碳量等关键参数的软测量及锅炉效率在线计算，同时针对不同优化场景设计差异化寻优策略，实现机组综合能耗最优。

会上，鉴定委员会专家组听取了项目研究背景、关键技术、核心创新点、应用成效等情况介绍，审阅了工作报告、技术报告、科技查新报告、经济效益分析报告等全套资料，经质询和充分讨论，一致认为：该项目技术先进、创新性强，实现了火电机组全工况状态监测、故障预警、诊断分析与运行优化的深度融合，显著提升了机组智能监控与运行优化水平，应用前景广阔。项目整体技术达到国际先进水平，其中机组早期微弱故障征兆预警技术达到国际领先水平。