化工电力系统关键设备故障诊断与智能预警系统设计

化工电力系统的稳定运行是化工生产连续性的关键。变压器、高压开关柜等关键设备一旦出现故障，极 易引发重大生产事故。传统诊断方式存在误报率高、预警滞后等问题。为此，本文设计了一套智能预警系统，融合多 源数据采集与机器学习技术。系统部署多种传感器实时采集运行参数，构建基于随机森林的故障诊断模型。经测试， 该系统在典型故障识别上准确率高，预警响应迅速，误报率低。此系统提升了化工电力设备运维的智能化程度，降低 了故障停机损失，为化工企业电力系统安全运行提供了可靠的技术支撑。