EPTSMElectric Power Technology and Safety Management2997-34732997-3503Art and Technology10.61369/EPTSM.10087Article基于大数据分析的火电厂设备故障智能诊断与预测研究https://artdesignp.com/journal/EPTSM/1/7/10.61369/EPTSM.10087王媛2024172024-10-20本文聚焦于大数据分析在火电厂设备故障智能诊断与预测方面的应用，深入地探讨了其相关理论、技术以及实践策略。首先通过对火电厂设备运行特点、故障类型及影响因素进行了剖析，接着阐述了大数据分析如何助力精准的故障诊断与有效的预测。希望经过本次研究能够提高火电厂设备运行的可靠性、安全性以及经济性，并减少因设备故障带来的损失，最终为火电厂的稳定高效运营提供有力支持。大数据分析,火电厂设备,故障诊断,故障预测

[1]国家能源集团新能源技术研究院有限公司，国家能源集团岳阳发电有限公司．基于大数据分析的火电厂生产设备故障自动诊断方法及系统：CN118820883A[P/OL].2024-10-22.https://www.cqvip.com/doc/patent/3471751649.[2]王铁民，孙瑞，罗丹．基于大数据平台的火电厂泵类设备故障诊断技术分析［J］．时代汽车，2019,(15):133-136.[3]曾阳，张莉，李国朋．基于深度学习的火电厂发电装备智能故障诊断与预测研究［J］．自动化应用，2024,65(06):102-104.DOI:10.19769/j.zdhy.2024.06.035.[4] 钱可悦．计算机技术在储能系统中的应用［J］．电子技术．2024,53(2).