Basée sur la théorie de l'incertitude, cet article propose une méthode de détection de stabilité multivariée qui, en contrôlant l'impact de l'incertitude aléatoire des principaux paramètres de fonctionnement d'une turbine à vapeur sur les indicateurs de performance dans une plage spécifiée, extrait des informations sur la stabilité et peut déterminer de manière adaptative la longueur de l'intervalle stable. Cette méthode a été utilisée pour détecter la stabilité des données de fonctionnement d'une centrale électrique à vapeur ultra-supercritique de 1000 MW. Les résultats montrent que la puissance électrique et le débit d'eau d'alimentation sont des indicateurs clés pour évaluer la stabilité du système ; l'utilisation des conditions de fonctionnement stables détectées pour calculer les indicateurs de performance donne une précision élevée et une bonne cohérence, ce qui peut être utilisé pour la surveillance et le diagnostic des performances de la turbine à vapeur. En comparaison avec la méthode de la fenêtre glissante, il a été constaté que cette méthode de détection de stabilité présente une sensibilité et une précision de détection plus élevées. Ainsi, cette méthode de détection de stabilité proposée jette les bases du suivi et de l'évaluation des performances de la centrale électrique à vapeur en utilisant des données historiques, et présente une certaine valeur d'application en génie.

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