基于改进PCA⁃SARMA的电厂除尘设备故障预警方法及应用朱明皓（国能内蒙古呼伦贝尔发电有限公司，内蒙古呼伦贝尔021025）0引言随着我国经济的快速发展，一方面以资源、能耗为主的重工业行业得到了非常大的提升，另一方面高温烟气和烟尘类颗粒物的排放等也严重威胁到环境的可持续发展。国家高度重视和提倡建设节能环保产业，并提出“30·60双碳”目标，燃煤电厂作为烟气污染物的排放大户，更是“双碳”目标的排头兵。除尘器作为燃煤电厂的除尘设备，普遍应用于工业生产中，其中袋式除尘器的除尘效率高达99.9%[1]。该类除尘设备能够有效减少排放到大气中的粉尘，而且还可回收利用有价值的资源。但其在长期运行过程中，会出现滤芯破损、卸灰故障、滤摘要：提出一种基于改进PCA-SARMA的电厂除尘设备故障预警方法，首先对所有与除尘设备运行状态相关的特征参数采用改进主元分析法进行降维处理，然后在新主元特征参数的基础上采用SARMA算法对燃煤电厂除尘设备进行建模分析，最后对内蒙古某电厂600MW燃煤机组LCM-D/G型袋式除尘设备进行实例验证。结果表明，该方法可以提前发现燃煤电厂除尘设备故障征兆，实现对燃煤电厂除尘设备的早期故障预警。关键词：改进主元分析；SARMA算法；燃煤电厂；除尘设备；故障预警文献标志码：B文章编号：1008-6218（2023）03-0086-05中图分类号：TM621.7doi:10.19929/j.cnki.nmgdljs.2023.0044[基金项目]国家能源投资集团有限责任公司科技项目“辅助监盘系统研究与应用”（GNHB-22-1）Abstract：Inthispaper,afaultwarningmethodfordustremovalequipmentinpowerplantsbasedonimprovedPCA⁃SARMAisproposed.Firstly,theimprovedprincipalcomponentanalysismethodisusedtodimensionallyreduceallcharacteristicparametersrelatedtotheoperatingstateofthedustremovalequipment.Then,onthebasisofthenewprincipalcomponentcharacteristicparameters,SARMAalgorithmisusedtomodelandanalyzethedustremovalequipmentofcoal⁃firedpowerplant.Finally,anexampleofLCM⁃D/Gbagdustremovalequipmentofa600MWcoal⁃firedunitinapowerplantinInnerMongoliaisverified.Theresultsshowthatthemethodcandetectthesignsofdustremovalequipmentfailuresincoal⁃firedpowerplantsinadvance,andachieveearlyfaultwarningofdustremovalequipmentincoal⁃firedpowerplants.Keywords：improvedprincipalcomponentanalysis;SARMAalgorithm;coal⁃fi...
