当前位置: 首 页 - 科学研究 - 学术报告 - 正文

英国365网站、所2022年系列学术活动(第127场):石二楼 工程师 哈尔滨电机厂有限责任公司

发表于: 2022-08-26   点击: 

报告题目: 水轮发电机组运行数据趋势预测算法研究

报 告 人: 石二楼 工程师

所在单位: 哈尔滨电机厂有限责任公司

报告时间:2022年8月27日 星期六 下午19:00

报告地点:腾讯会议:715-950-272,密码:0827

校内联系人:孙维鹏 sunwp@jlu.edu.cn



报告摘要: 随着我国能源结构调整,风电、光伏发电等非稳定性电源快速发展,水轮发电机组在电网中承担调峰调频的任务越来越多,要求水轮发电机组在其整个工况范围内具有充分的可用性,这就对水轮发电机组故障诊断、故障预测及状态评估提出了更高的要求。本次报告针对水轮发电机组故障预测应用中的若干关键科学问题,利用前沿的大数据和机器学习分析技术,结合实际生产经验对某水电站的上导轴承温度进行时间序列预测分析,实现水轮发电机组关键部件的智能运维。


报告人简介: 石二楼,哈尔滨大电机研究所工程师,主要从事水轮发电机组关键部件趋势预测算法研究。目前承担《定子绕组端部振动智能检修诊断系统开发》项目,参与工信部下发的《工业数字孪生系统研发》工作。近年来,获得单位课题二等奖1次、三等奖1次。