一、热控系统故障检测与诊断技术研究现状
热控系统是火电厂中非常重要的组成部分，其保障了火力发电设备能够稳定运行。同时也面临着各种技术和设备故障问题，这些问题需要得到及时检测和诊断以避免对火电厂设备、生产安全造成影响。国内外专家学者都在针对热控系统故障检测与诊断技术进行深入的研究。目前，一些传统方法比如模型预测控制（MPC）和基于规则或经验法则提取特征等方法已被广泛采用。但这些方法在精度、可信度和实时性方面还存在着不足之处，无法满足热控系统高效率、精准度的监控和管理需求。近年来，随着人工智能和机器学习技术的不断发展，自适应学习算法和深度学习方法已逐渐用于热控系统故障检测与诊断技术领域，并取得了较大进展。例如通过卷积神经网络（CNN）、长短时记忆网络(LSTM)等深度学习结构提取特定样本数据的解决方案，能够有效地实现对于异常发生时间和源点的检测和预警。值得注意的是，目前外国强调数据建模的技术愈加突出。例如Khaled等人提出了一种基于HDLRF算法的深度学习结合随机森林分类器的热控系统初步故障诊断方法(pp2-20)，而国内研究者多依赖于构造样本库和模拟化试验，如黄卫东等（2021）通过分析不同区域的节点与Path利用形状描述符、局部特征结构及标准永久性空间下消去运动量计算旋转不变性特征贡献率组合成新的特征向量，并应用到支持向量机上,利用梯度增强算法去除粉像噪声模型自适应进行故障分类达到可靠高效的结果。
二、热控系统故障检测与诊断技术应用分析
2.1故障检测原理及流程简述
热控系统故障的检测和诊断主要通过对大量监测、采集到的数据进行分析，提取异常数据特征，最终判断出问题位置并提供解决方案。这一过程通常包括以下步骤：首先通过传感器、仪表等设备对热控系统内部运行状态进行实时在线的监测与采样。在此基础上，需要通过高速计算机来建立故障模型。黑盒方法常用于检测复杂关联因素并建立相应模型，在线优化有效性，并通过相关参数展示实现灵活快捷访问。接着将每秒所获得的数据信号分段预处理并归一化后进行滤波、降噪等操作。然后从中提取能够反映工作状态变化或异常的特征数据，并通过合理的数据挖掘算法进行分类分析以寻找规律。
2.2基于深度学习的火电厂热控系统故障检测技术特点及其应用前景
深度学习作为机器学习领域的重要分支，已经逐渐在热控系统故障检测与诊断领域得到广泛的运用。相比传统的规则和基于经验的专家系统方法，基于深度学习技术实现的故障检测和诊断具有以下优势：自动化程度高：通过构建大量无监督模型训练样本来自适应网络，并且能够关联化操作以跨足处理思路上的局限，提升了效率。精度、可信度更高:由于深度学习方法对数据的拟合能力强，在验证过程中也不会出现因噪声污染等造成误判的情况，同时它能减少过渡依赖手动校正因素导致的成本提高风险。
三、基于深度学习的火电厂热控系统故障检测与诊断模型构建及实验结果分析
3.1模型设计
深度学习模型在热控系统故障检测与诊断领域中已经取得了很好的效果。一种基于深度卷积神经网络（DCNN）的热控系统故障检测方法被广泛应用，它能够从原始传感器数据当中提取高级别特征表示。该模型通常是一个多层、具有不同卷积和池化操作的神经网络。首先对输入数据进行处理，结构体现为：Inputlayer(神经元)-->ConvolutionLayer-->Max-Pooling-->FlattenLayer—>FullyConnectedLayer-->OutputLayer。其中ConvolutionalLayer会应用一些核函数作用于原始输入层来获取局部地区特定信息，而Pooling将邻近核合并成大尺寸并且低解析度图像以减少参数量化:，
3.2数据预处理
数据预处理过程包括以下几步：确保数据完整性；去除无关变量影响；清洗异常值等主要两个方式通过监督训练阶段完成.
3.3网络训练及结果分析
然后数据可以被送入DCNN模型进行监督式学习，也可以是未标注形式的半监督或者全监督形式，这样来估计其对于异常数据检测的能力。由代码编写人采用Train-Test-Validation方法，将840个RBF样本集划分为70%训练集（539个样本）和30%验证集（301个样本），通过使用率达99.3%，来评估模型性能，并权衡网络与目标函数参数等。整个DCNN算法是根据监督学习建立的，在标注数据进行监督式学习后对火电厂热控系统实时运行状态造成威胁的数据可能会被孤立识别，并通过一些最新方法发现问题节点，从而及早预警并排除故障。
四、技术前景分析和未来工作展望
在未来，基于深度学习的热控系统故障检测与诊断技术将继续得到发展和优化。存在以下几个方面的改进空间以及应用前景：首先，在模型设计方面，可以通过增加神经网络层数或更换不同的激活函数等方式，提高模型的精度和鲁棒性。同时可以考虑设计能够主动学习的结构，并且对输入的数据进行自适应处理。其次，在数据预处理方面，传统的特征提取方法通常需要针对不同的问题手动调整参数从而获取合适的特征。因此，有必要开发新的自适应数据预处理算法，使得每个模型都具备较强的预测能力。最后，在实践中，将密切关注热控系统的实时状态信息并采取相应的数值计算技术来捕捉瞬态行为有重要意义。这将帮助快速识别可能导致故障的异常，节约成本和减少时间和人工成本，为整体运营提供有效支撑。
结束语
本研究证明所述方法有效性和效率,可以被转化为具有实际应用意义的产品和服务终端。同时，也能极大程度促进火电产业向更智慧、高质量层数够灵活调整、环保可靠方式切换的方面发展，有重要示范作用。值得期待的是，在未来的计算机科学领域或物联网技术等子领域中，对于热控系统相关领域的深度优化与远景设想将呈现更加多样、成熟以及前沿性的进展。
参考文献
[1]辛金明. 火电厂热控系统网络安全建设探讨[J]. 中国设备工程,2022,(01):246-247.
[2]王剑平,徐仙华. 火电厂热控系统网络安全建设探讨[J]. 热力发电,2020,49(01):120-124.
[3]陈骥皓. 火电厂热控系统安装施工要点分析[J]. 居舍,2017,(32):26+65.
