Power plant monitoring and diagnosis: Development of a visual steady state detector
Monitorización y diagnóstico de centrales térmicas: desarrollo de un detector visual de estados estacionarios
2014 | |
Series temporales Minería de datos Diagnostico Pronóstico Generadores de vapor Time series Data-mining Diagnosis Prognosis Steam generators |
|
Español | |
Universidad de Montevideo | |
REDUM | |
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dc.description.en-US.fl_txt_mv | The design and features of a Matlab® application, focused to providing support for data mining by serial time computing is presented. The input data come from both historical records from industrial (thermo-energetic) processes but also it can be generated by direct simulation through the Simulink application. The aim of this study is the monitorization of the different quasi-stationary states (QSS) in a power plant, in order to identify and perform the diagnosis of possible malfunctions. Up to 8 signals, linearly normalized and distributed can be visualized and the user, by means of two cursors, can select short windows of recorded signals. In this version, statistical data are computed, facilitating the static modeling which can be exported to an Excel file. It is an open software application allowing the implementation of new features. A particular command makes easier the dynamic modeling and its applicability is exemplified by analysis of times series from a particular 250 MWe thermal power plant. |
dc.description.es-ES.fl_txt_mv | Se presenta el diseño y las prestaciones de una aplicación desarrollada en Matlab®, orientada a dar soporte de cálculo para el tratamiento de los valores medios aproximados de intervalos de tiempo que resultan de la selección visual de series temporales que es el formato con el que se consideran a los registros industriales. Los datos de entrada pueden provenir de registros históricos de procesos industriales (termo-energéticos) ó de aquellos generados mediante simulación directa a través de la aplicación Simulink. El objetivo de este estudio es la monitorización de los diferentes estados cuasi-estacionarios (QSS) en una central térmica, a fin de poder identificar y realizar la diagnosis de posibles fallos. Pueden ser visualizadas hasta 8 señales linealmente normalizadas y distribuidas y el usuario, mediante dos cursores, puede seleccionar ventanas cortas de señales almacenadas. En esta versión, se computan datos estadísticos que facilitan el modelado estático, los cuales podrán ser exportados a un fichero Excel. Es una aplicación abierta, por lo que permite la inclusión de nuevas prestaciones. Un comando específico facilita el modelado dinámico y su aplicabilidad se demuestra con un ejemplo de análisis de series temporales provenientes de una central térmica de 250 MWe. |
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