基于深度学习的发电站设备故障预测与健康管理研究

摘要：本论文围绕深度学习在发电站设备故障预测与健康管理中的应用展开研究，深入剖析发电站设备运行特性与传统管理局限，阐述深度学习在此领域的应用优势与关键技术，分析实际应用面临的挑战，并提出优化策略与发展趋势，旨在为提升发电站设备运维水平、保障电力稳定供应提供理论与实践指导。​

关键词：深度学习；发电站设备；故障预测；健康管理；智能运维​

引言

在能源需求持续增长的当下，发电站作为电力供应的核心枢纽，其设备运行状态直接关乎国家能源安全与社会经济稳定。随着发电站规模不断扩大，设备数量增多且技术复杂度日益提升，涵盖锅炉、汽轮机、发电机等核心设备及众多辅助设施。这些设备长期处于高温、高压、强电磁等恶劣环境，部件老化、磨损问题突出，故障发生概率显著增加。一旦关键设备出现故障，不仅会导致电力供应中断，造成巨大经济损失，还可能引发安全事故，威胁人员生命安全。传统的设备管理模式，如定期维护、事后维修及人工巡检等，已难以满足现代发电站高效运维需求。定期维护未充分考虑设备实际运行状态，易造成资源浪费或维护不足；事后维修的被动性使得设备停机时间长，严重影响供电连续性，且维修成本高昂；人工巡检依赖运维人员经验和主观判断，效率低、准确性差，难以发现设备早期潜在故障[1]。深度学习凭借强大的数据处理与分析能力，为解决发电站设备管理难题提供了新方向，对提高发电站运行效率、降低运维成本、保障电力系统安全稳定运行具有重要的现实意义和理论价值。​

一、深度学习在发电站设备管理中的应用优势与关键技术​

（一）应用优势​

深度学习具备强大的数据处理与特征提取能力，可自动从发电站设备运行产生的海量、多维度、非线性数据中提取深层次特征信息，无需人工手动设计特征提取规则。例如，对于设备振动信号和运行参数时间序列数据，能精准捕捉与故障相关的关键信息和变化趋势，有效发现传统方法难以察觉的故障早期征兆。其良好的自适应与泛化能力，使其能根据不同发电站设备的运行特点和数据特性，自动调整模型参数和结构，适应复杂多变的运行环境。经过大量数据训练后，模型不仅能准确识别训练数据中的故障模式，还能在面对新数据时精准预测设备故障，通用性和可靠性强。基于深度学习构建的管理系统，可实现对设备运行状态的实时监测，通过实时采集和快速分析数据，敏锐捕捉设备运行状态细微变化，在故障发生前及时发出预警，为运维人员争取处理时间，降低设备损坏和停机损失，保障发电站安全稳定运行[2]。​

（二）关键技术​

数据采集与预处理是基础工作。需在设备关键部位合理部署温度、压力、振动等各类传感器，实现运行参数实时、连续采集，并定期校准维护传感器以确保数据准确可靠。针对采集数据存在的噪声、缺失值、异常值等问题，通过数据清洗、补全、归一化等预处理操作，提高数据质量，满足深度学习模型训练需求。

深度学习模型构建与训练是核心环节。根据设备故障预测与健康管理需求及数据特点，选择合适的模型，如处理图像和振动信号数据优势明显的卷积神经网络（CNN），擅长处理时间序列数据的循环神经网络（RNN）及其变体长短时记忆网络（LSTM）等，也可融合多种模型构建集成模型。利用预处理后的数据对模型进行训练，调整学习率、迭代次数等参数，使模型准确学习设备正常与故障状态数据特征，提升预测精度和泛化能力。设备故障预测与健康状态评估是最终目标。将实时采集的设备运行数据输入训练好的模型，模型依据学习到的特征和规律判断设备运行状态，预测故障发生可能性，并通过持续监测和分析数据，量化评估设备健康状态，划分健康等级，为运维人员制定维护计划提供依据，当设备健康指数异常或故障可能性高时，及时发出预警。​

二、深度学习应用面临的挑战​

（一）数据层面挑战​

发电站设备数据来源广泛、格式多样，不同传感器数据在结构和采样频率上存在差异，兼容性和一致性差，增加数据处理难度。老旧设备传感器配置不完善，无法全面获取运行状态信息，影响模型训练和预测效果。数据在传输存储过程中易出现丢失、损坏、干扰等问题，导致数据不完整、不准确。此外，设备故障发生频率低，尤其是严重和罕见故障，难以获取足够故障数据样本，影响模型对故障模式的学习和准确预测能力。​

（二）技术与资源层面挑战​

深度学习模型结构复杂、参数众多，训练过程对计算资源和时间需求巨大，处理发电站海量数据需高性能服务器、图形处理器（GPU）集群等，大幅增加系统建设和运维成本。而且模型训练过程犹如“黑盒”，决策依据和内部机制难以解释，给模型调试、优化和实际应用带来困难，降低模型可信度和可接受度。

（三）实际应用与部署挑战​

将深度学习模型应用于实际发电站场景面临诸多困难。发电站现场环境恶劣，强电磁干扰、高温高湿等条件影响设备和系统稳定性，导致传感器数据采集不准确、通信中断。模型实时性要求高，但实际应用中存在数据传输延迟、系统响应缓慢问题，影响故障预测及时性和准确性[3]。

三、优化策略与发展趋势​

（一）优化策略​

为提升数据质量与丰富数据来源，需建立统一的数据采集和管理标准，规范传感器数据格式、采样频率和传输协议，加强老旧设备改造升级，完善传感器配置。运用数据增强技术扩充故障数据样本，建立数据共享平台促进发电站间数据交流，提高数据多样性和代表性。针对模型复杂性和计算成本问题，开展深度学习模型轻量化研究，简化模型结构、减少参数数量，采用剪枝、量化等模型压缩技术减小模型存储空间。利用云计算、边缘计算技术转移部分计算任务，降低本地计算压力，提升系统性能和响应速度。完善实际应用与部署方案，要加强系统抗干扰设计，采用屏蔽、滤波等技术降低电磁干扰影响，确保数据采集和通信稳定。优化数据传输和处理流程，运用高速通信技术和实时数据处理算法减少传输延迟，提高系统响应速度。

（二）发展趋势​

未来，深度学习算法将持续优化改进，新模型结构和训练方法不断涌现，进一步提升模型预测精度和效率。深度学习与物联网、大数据、云计算等技术融合将更加深入，实现设备数据实时采集、传输、存储和分析，构建更完善智能运维体系，实现设备故障智能预测、健康状态精准评估和维护决策自动化。数字孪生技术也将广泛应用于发电站设备管理，通过构建设备数字孪生模型，实时仿真预测设备运行状态，模拟不同工况下设备性能退化趋势，指导运维人员精准维护，提高设备可靠性和使用寿命。​

四、结论​

基于深度学习的发电站设备故障预测与健康管理为发电站设备运维带来了创新技术手段，虽目前面临数据、技术、应用等多方面挑战，但通过针对性优化策略和顺应技术发展趋势，有望实现设备故障精准预测和健康有效管理，提升发电站设备运行可靠性和安全性，降低运维成本，保障电力系统稳定供应。未来需进一步加强理论研究和实践探索，推动该技术在电力行业广泛应用与发展。

参考文献：

[1]肖飞，薛林锋，叶志华.水力发电中的设备状态智能诊断技术分析[J].电子技术，2024，53（11）：168-169.

[2]谷建龙，李承晴，高建，等.水力发电碳排放研究现状、热点与趋势[J].云南水力发电，2025，41（03）：183-186.

[3]许细忠.水力发电机组振动趋势预测系统设计与算法应用研究[J].云南水力发电，2025，41（03）：195-198+206.