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基于时序特征机器学习的火力发电机组故障预测：模型构建与应用研究
一、引言
1.1研究背景与意义
在全球能源结构中，火力发电长期占据着举足轻重的地位。它利用可燃物燃烧产生的热能，通过发电动力装置转化为电能，是一种成熟且应用广泛的发电方式。在我国，由于煤炭资源丰富，火电在电力供应中始终扮演着关键角色。尽管近年来，随着对环境保护和可持续发展的重视，太阳能、风能等清洁能源发电快速发展，火电装机容量占电力装机容量的比重呈逐年小幅下降态势，但截至2022年，我国火电累计装机容量仍达到133239万千瓦，占全国总装机容量的52%，新增装机容量为4471万千瓦，其在电力系统中的重要性依旧不可
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