CN113726006A - 水电生产分析决策支持系统 - Google Patents

Abstract

本公开提出一种水电生产分析决策支持系统，包括：数据采集子系统，巡检子系统，优化运行子系统，状态检修支持子系统，知识中心子系统及诊断子系统；其中数据采集子系统分别与各个水电设备连接，以获取每个水电设备的运行数据；巡检子系统，与数据采集子系统连接，从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，根据运行数据确定水电厂巡检场景中的观察项是否存在设备异常事件；优化运行子系统，与数据采集子系统连接，用于从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，确定多台水轮发电机组在不同工况下的开机顺序；状态检修支持子系统，与数据采集子系统连接，用于从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，确定设备当前的运行状态。

Description

水电生产分析决策支持系统

技术领域

本公开涉及水电厂设备技术领域，尤其涉及一种水电生产分析决策支持系统。

背景技术

水电是清洁能源，可再生、无污染、运行费用低，便于进行电力调峰，有利于提高资源利用率和经济社会的综合效益。在地球传统能源日益紧张的情况下，世界各国普遍优先利用水能资源，因此水电厂得到了快速的发展。

水电厂在运行过程中，需要对水电设备进行巡检、经济性运行优化、检修等作业。然而，现有技术中设备巡检主要以人工巡检为主，因此会耗费大量的人力成本且巡检准确度不高。此外，大部分设备缺陷、隐患不能提前发现，设备检修决策缺少分析评估，因此影响设备的使用寿命。此外，缺乏对水轮发电机组经济性运行进行优化调整，因此还影响水电厂的经济效益。

发明内容

本申请提出了一种水电生产分析决策支持系统，旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。

本申请第一方面实施例提出了一种水电生产分析决策支持系统，水电生产分析决策支持系统包括：数据采集子系统，巡检子系统，优化运行子系统以及状态检修支持子系统；其中，数据采集子系统，分别与各个水电设备连接，用于获取每个水电设备的运行数据；巡检子系统，与数据采集子系统连接，用于从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，以根据运行数据确定水电厂巡检场景中的观察项是否存在设备异常事件；优化运行子系统，与数据采集子系统连接，用于从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，以根据运行数据确定多台水轮发电机组在不同工况下的开机顺序；状态检修支持子系统，与数据采集子系统连接，用于从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，以根据运行数据确定电气设备当前的运行状态，支持设备开展状态检修。

本实施例中，可以通过数据采集子系统采集水电厂中水电设备的运行数据，巡检子系统根据运行数据确定水电厂巡检场景中的观察项是否存在设备异常事件，优化运行子系统根据运行数据确定多台水轮发电机组在不同工况下的开机顺序，状态检修支持子系统根据运行数据确定设备当前的运行状态。从而，在水电厂运维过程中，可以通过巡检子系统对水电设备进行远程智能巡检，提高了巡检的准确性且降低了人力成本；通过优化运行子系统可以对多台水轮发电机组的开机顺序进行优化，从而可以提升水电厂的经济效益；通过状态检修支持子系统可以确定设备当前的运行状态，进而实现对电气设备的运行进行评估，保证电气设备的使用寿命。因此，可以实现对水电厂进行智能化运维的技术效果，提高水电厂的经济效率和使用寿命。

本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。

附图说明

本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：

图1是根据本公开实施例提供的水电生产分析决策支持系统的模块结构示意图；

图2是根据本公开另一实施例提供的水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法的流程示意图；

图3是根据本公开实施例提供的水电机组电磁振动特征的示意图；

图4是根据本公开另一实施例提供的知识中心子系统运行方法的流程示意图；

图5是根据本公开一实施例提供的巡检子系统运行方法的流程示意图；

图6是根据本公开一实施例提供的优化运行子系统运行方法的流程示意图；

图7a是本公开实施例导叶开度数据的二维分布图；

图7b是根据本公开实施例的第一负荷区间的示意图；

图7c是根据本公开实施例的第一负荷区间的取值间隔的示意图；

图8是根据本公开实施例提供的负荷分配表的结构示意图；

图9是根据本公开一实施例提供的状态检修支持子系统运行方法的流程示意图。

具体实施方式

下面详细描述本公开的实施例，所述实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。相反，本公开的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。

针对背景技术中提到的水电厂巡检准确度不高、设备的使用寿命低以及经济效益有待提升的技术问题，本实施例技术方案提供了一种水电生产分析决策支持系统，该水电生产分析决策支持系统可以应用于任意的水电厂以实现对水电设备进行控制，下面结合具体的实施例对该方法进行说明。

其中，需要说明的是，本实施例的水电生产分析决策支持系统可以由软件和/或硬件的方式实现，水电生产分析决策支持系统可以运行在电子设备中，电子设备可以包括但不限于终端、服务器端等。

图1是根据本公开实施例提供的水电生产分析决策支持系统的模块结构示意图，如图1所示，一般性地，该水电生产分析决策支持系统可以包括：数据采集子系统、巡检子系统、优化运行子系统、状态检修支持子系统、诊断子系统、知识中心子系统。

其中，数据采集子系统例如可以包括多种传感器、图像采集设备以及其它任意可能的数据采集装置，多种传感器例如：温度传感器、湿度传感器、振动传感器、气味传感器以及其它任意可能的传感器，对此不作限制。该数据采集子系统可以分别与水电厂中的各个水电设备(例如：水轮发电机、调速器等)连接，获取每个水电设备的运行数据，也即是说，通过数据采集子系统采集水电厂的各种运行数据。

巡检子系统与数据采集子系统连接，可以从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，并根据运行数据确定水电厂巡检场景中的观察项是否存在设备异常事件。

其中，水电厂巡检场景可以是任意的巡检场景，例如：巡检场景中可以包括发电机、水轮机等，也即是说，可以针对发电机、水轮机进行巡检。

而观察项可以指水电厂中设备的状态量、模拟量、视频信号、在线监测装置的各个测点等，对此不做限制。也即是说，巡检子系统可以根据运行数据确定水电厂中设备的状态量、模拟量、视频信号、在线监测装置的各个测点是否发生故障，进而可以判断水电设备是否发生故障。

优化运行子系统与数据采集子系统连接，可以从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，并根据运行数据确定多台水轮发电机组在不同工况下的开机顺序，例如：确定稳态工况下多台水轮发电机组的开机顺序，或者确定非稳态工况下多台水轮发电机组的开机顺序，对此不作限制。

状态检修支持子系统与数据采集子系统连接，可以从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，以根据运行数据确定电气设备当前的运行状态，支持设备开展状态检修，例如：确定变压器温度、使用寿命等，从而可以支持对电气设备或者其它设备进行检修。

诊断子系统与数据采集子系统连接，可以从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，并根据运行数据构建与各个水电设备对应的数据样本。

一些实施例，诊断子系统可以用于对水电机组电磁振动状态构建数据样本，图2是根据本公开另一实施例提供的水电机组电磁振动状态样本提取及构建方法的流程示意图，如图2所示，包括：

S201：获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本。

本申请中，由于在起励建压过渡过程中导叶开度及转速相对稳定，为水电机组振动对电磁因素响应最清晰的过程，在本申请实施例中，根据水电机组的状态监测系统和监控系统数据，实现对水电机组起励建压过渡过程样本的获取及累计。具体的，起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本的获取方式如下：

首先，起励建压过渡过程的起始条件为水电机组的励磁电流大于等于预设数值；起励建压过渡过程的终止条件为发电机出口开关处于接通状态。

在本实施例中预设数值例如可以为2，在预设数值为2的情况下：

起励建压过渡过程的起始时间TEU0：2≤励磁电流Ec；

起励建压过渡过程的结束时间TEU1：当发电机出口开关从0变为1。其中，0表示断开，1表示接通。

然后，获取存储时间段内所有振动波形信号作为稳定性状态样本，其中，存储时间段为从开始时间到结束时间的时间段。

具体地，可获取存储时间段内所有振动波形信号及点值数据作为稳定性状态样本。

需要说明的是，基于此策略实现水电机组每次开机运行时起励建压过渡过程样本的获取，获取每台水电机组每次开机起励建压过渡过程水电机组稳定性状态样本，长期运行获得海量样本。实现水电机组稳定性状态随励磁电流变化趋势征兆的提取，支撑水电机组电磁拉力不平衡等模型实现；实现起励建压过渡过程耗时、同期耗时、空载时导叶开度统计等功能，包括但不限于水电机组开机运行时起励建压过渡过程以下信息：

起励建压过渡过程开始时间、结束时间；起励建压过渡过程耗时、同期耗时；水电机组空载时励磁电流、导叶开度。

S202：基于稳定性状态样本，提取电磁振动特征。

本申请中，稳定性状态样本中包括：起励建压过渡过程中水电机组的振动波形信号。对应的，水电机组电磁振动状态样本提取及构建装置执行S202的过程例如可以为，对振动波形信号进行傅里叶变换分析，提取振动波形信号中的电磁振动特征。其中，电磁振动特征包括：电磁振动频率特征，和/或，电磁振动幅值与励磁电流相关性特征。图3是根据本公开实施例提供的水电机组电磁振动特征的示意图，在图3中，电磁振动频率特征可以包括：转频振动特征，和/或，极频振动特征。

需要考虑到的是，水电机组在运行过程中由于电磁方面振源产生的干扰力而引起机组运行不稳定的振动被称为电磁振动。引起机组电磁振动常见的原因有转子不圆、磁极短路、转子松动、定子铁心松动、定子绕组固定不良等。因此水电机组电磁振动状态可由振动频率特征及振动幅值与励磁电流相关性特征两方面描述。

S203：根据提取到的电磁振动特征，构建电磁振动特征样本。

综上，获取起励建压过渡过程中水电机组的稳定性状态样本；基于稳定性状态样本，提取电磁振动特征；根据提取到的电磁振动特征，构建电磁振动特征样本。由此进行稳定性状态评估及故障诊断研究，实现对水电机组稳定性状态跟踪评估及异常状态的早期识别。

在本实施例中，根据S201所获得的稳定性状态样本，即起励建压过渡过程的振动波形信号，利用傅里叶变换进行分析，提取振动波形信号中的电磁振动特征，即电磁振动频率特征。具体的：

常用的傅里叶变换方法有离散傅里叶变换(DFT，Discrete Fourier Transform))以及快速傅里叶变换(FFT，fast Fourier transform，)。傅里叶变换中假设t为时间，x(t)为连续时间信号，T为信号时长，以若干简谐信号叠加的形式表示周期信号，则有：

其中，A₀＝a₀为信号直流分量(静态分量)，f₀为基波频率，nf₀为第n(n＝1，2，3，…)次谐波频率，

为第n次谐波的幅值，φ_n＝arctan(a_n/b_n)为第n次谐波的初相位。

其中，T＝1/f₀为信号基本周期。

由公式2.2至2.5可知信号经过傅里叶变换后是由n个具有不同频率的谐波叠加而成。

根据欧拉公式，复指数形式的傅里叶变换如式2.6所示：

对于现实中采集的离散信号，要想在计算机中进行傅里叶变换，需要借助DFT，其公式如式2.7所示，对应离散傅里叶逆变换如式2.8所示，将长度都为N的时域及频谱采样序列联系起来。

其中，x(kt)为实际采样离散信号值，N为信号采样点数，T为采样间隔，n为频谱离散值序号，k为时域离散值序号。

在利用DFT进行计算时，当信号序列长度N增加时，其计算量以N2增加，因此需要消耗大量的时间。针对此问题，快速傅里叶变换(FFT)被提出，其在原理上与DFT一致，但在计算过程中通过将数据序列分成两个较短的序列分别进行变换，然后合并得到整个序列离散的方式，使得计算时间缩短，从而使傅里叶变换方法在信号频谱分析中得以广泛应用。

分析过程中与时间域等间隔采样获得信号不同的是时间域等间隔整周期采样FFT分析是以等时间间隔对应的频率分辨率为基准，获得幅频谱。而对于等角度采样获得信号利用FFT进行分析是以等圆周角度对应的水电机组转频为基准，获得阶比幅频谱，其中阶次对应振动波动次数与机组旋转次数的比值，由此实现对升转速动态过程振动转频及其倍频的阶次特征提取。转频为第一阶次，相应转速下特征阶次频率为：

其中f₀(i)为第i阶频率，n为机组转速。

对于角度域平稳信号进行傅里叶分析获取其阶次幅值特征公式如下：

其中，x(kt)为实际等角度采样离散信号值，X(n/Nθ)为阶次谱上对应谱线幅值，N为信号采样点数，θ为采样角度域间隔，n为频谱离散值序号，k为时域离散值序号。

水电机组在运行过程中由于转子外圈不圆、转子定子不同心、定子内腔不圆等原因会产生转定子间气隙不均，而引起磁拉力不平衡。当转子偏心时主要会引起振动中1倍转频成分幅值增加，而转子不圆则可能引起振动中2倍频、3倍频以及更高转频的谐波频率成分幅值增加。此类故障电磁振动频率为：

其中，n为机组转速，单位r/min。

水电机组由于定子铁芯松动，定子合缝松动、定子铁芯瓢曲、定子分数槽次谐波等原因会产生定子铁芯、定子机架等电磁极频振动，振动频率为：

其中，k2为阶次，一般为1或2。

此外由转子磁极松动、定子受热膨胀引起定子组合缝松动和定子硅钢片松动，引起与磁极对数有关的电磁振动，振动频率为：

其中，p为转子磁极对数，n为机组转速，单位r/min。

由电磁方面因素引起的水电机组电磁振动幅值一般随励磁电流的大小正相关，由此振动与励磁电流相关性也为电磁振动分析的主要考虑因素，电磁振动幅值与励磁电流相关性特征的计算公式为：

其中，R(V，EC)表示电磁振动幅值与励磁电流相关性特征；Cov(V，EC)为电磁振动幅值与励磁电流的协方差；Var(V)为电磁振动幅值；Var(EC)为励磁电流的方差。

基于上述水电机组电磁振动特征，构建电磁振动特征样本，对水电机组起励建压过渡过程的数据进行分析及相关特征提取，构建电磁振动状态评估矩阵如式2.15所示，即

其中m为特征变量维度，N为电磁振动样本数。特征变量可包括振动峰峰值PtP，1f_n(f_n为机组转频)、2f_n、3f_n、p^*f_n(p为磁极对数)、50Hz、100Hz频率成分幅值，以及峰峰值与励磁电流相关系数RPtP_EC，特征频率幅值与励磁电流相关系数RV_EC等。电磁振动特征健康状态样本和电磁振动特征监测样本分别用Y_normal及Y_test表示。

水电机组电磁振动具有电磁振动频率及电磁振动幅值与励磁电流相关性两方面主要特征。若存在明显的电磁振动，则相应的频率为工频及其倍频，或极频及其倍频的振动成分出现，并且往往振动幅值表现出随励磁电流增加而增大的趋势。以某电站水轮发电机组为对象，基于对水电机组起励建压过渡过程稳定性状态监测获取的样本数据，提取水电机组电磁振动频率幅值及相关性特征，构建电磁振动状态样本。

可以理解的是，该诊断子系统还可以针对其它水电设备或者不同工况构建对应的数据样本，对此不作限制。

知识中心子系统与数据采集子系统连接，可以从数据采集子系统中获取各个水电设备的运行数据，并根据运行数据生成系统对应的知识图谱。

图4是根据本公开另一实施例提供的知识中心子系统运行方法的流程示意图，如图4所示，包括：

S401：获取系统中各个设备的属性信息及每个设备中各个传感器采集的运行数据集。其中，系统中的设备，可以水电厂中的任意水电设备，可以包括发电机、变压器等电力设备，本公开对比不做限定。

设备的属性信息，可以包括设备的生产厂家、安装单位、工作参数、设备编码、设备的负责人等，本公开对此不作限定。

各个传感器采集的运行数据集即为数据采集系统采集的运行数据。比如，对于水电站的发电机而言，其运行参数集可以包括集控监控数据、励磁系统监测数据、调速器系统监测数据、振摆系统监测数据等。

S402：根据每个设备的属性信息，确定每个设备对应的结构化数据及各个设备间的关系。

其中，通过将每个设备的属性信息形成结构化数据，可以实现每个设备属性信息间的关联。比如，对于水电站的变压器，可以将每个变压器的生产厂家、安装单位、工作参数、设备编码、设备的负责人等属性信息形成结构化数据进行存储。从而，通过查询结构化数据，可以快速获得设备的多种属性信息。

另外，根据各个设备的属性信息，可以确定各个设备间的关联关系。比如，对于1号变压器和2号变压器，其生产厂家为同一制造厂，则可以基于生产厂家这一属性信息，确定1号变压器和2号变压器的关联关系。

S403：根据每个运行数据集对应的传感器的设置位置及类型，确定每个运行数据集对应的数据编码。

可以理解的是，运行数据集来源于设备的各个传感器，实时反映设备的运行状态。根据对应的传感器的设置位置及类型，对每个运行数据集确定数据编码，可以实现运行数据集与设备的关联关系。

比如，一个运行数据集为水电站1号机组励磁变压器C相温度，则对应的传感器的设置位置为1号机组励磁变压器C相绕组，对应的传感器类型为温度传感器。根据该传感器的设置位置及类型，可以唯一确定一个对应的数据编码。其中，数据编码的形式可以根据需要选择，本公开对此不做限定。

需要说明的是，上述示例只是举例说明，不能作为对本公开实施例中传感器的设置位置及类型、数据编码等的限定。

S404：基于每个设备对应的结构化数据、各个设备间的关系及数据编码，生成系统对应的知识图谱。

本公开实施例中，可以以设备为中心，根据对应的结构化数据和数据编码构建每个设备的分类图谱。然后基于各个设备间的关系生成系统对应的知识图谱。比如，可以根据对应的结构化数据构建设备基础信息图谱。其中，设备基础信息图谱的节点可以包括系统设备、子设备、部件、生产厂家、安装单位、设备编码、工作参数、设备的负责人等，将对应的结构化数据分别存储在各个节点，并根据各个节点之间的关联关系形成知识图谱。

可以理解的是，上述实例只是对知识中心子系统构建知识图谱进行示例性说明，在实际应用中，还可以通过其它方式或者采用其它数据构建该知识图谱，对此不作限制。

本公开实施例，在水电厂运维过程中，可以提高巡检的准确性且降低人力成本，此外可以提升水电厂的经济效益并保证电气设备的使用寿命，实现对水电厂进行智能化运维的技术效果。

图5是根据本公开一实施例提供的巡检子系统运行方法的流程示意图，如图5所示，根据运行数据确定水电厂巡检场景中的观察项是否存在设备异常事件，包括：

S501：从运行数据中获取水电厂巡检场景的多媒体数据和感官模态数据。

其中，由数据采集子系统中的感官模态设备采集到的数据，可以被称为感官模态数据，由数据采集子系统中图像采集设备等采集到的数据，可以被称为多媒体数据。

感官模态数据，可以例如是水电厂巡检场景中的电子鼻捕捉到的气味信息数据，也可以是水电厂巡检场景中的其它拥有气味识别等各种感官模态功能的电子器件生成的数据，也可以是水电厂巡检场景中的采集到的视觉、听觉数据，对此不做限制。

多媒体数据，可以例如是水电厂巡检场景中的摄像装置拍摄到的实时视频，可以是水电厂巡检场景中的录音装置记录到的实时音频，也可以是水电厂巡检场景中的其它各种拥有拍摄、录音功能的电子器件生成的文本、视频或音频等，例如针对屏幕录像生成的录屏的视频与音频等，对此不做限制。

S502：基于多媒体数据和感官模态数据，确定与水电厂对应的巡检结果。

其中，巡检结果可以是在巡检过程中采集到的关于巡检场景的各种状态数据和环境数据，也可以是根据状态数据与环境数据分析得到的是否发生故障和故障发生情况的判断结果。

与水电厂对应的巡检结果，能够被用来作为水电厂状态的参考数据，以确定当前水电厂是否发生故障以及故障发生的情况。它可以是关于水电厂的各种状态的数据。

例如对水电厂发电机运行时转子的转速与发出的声音的监控，或者对水电厂发电机定子、绕组等的视频监控，也可以是根据采集到的水电厂其他装置的状态数据后，对状态数据进行处理，得到的关于水电厂故障情况的判断结果。

上述的巡检结果可以被作为基础数据，以辅助对水电厂状态模型进行搭建，其中的状态模型可以是数学模型，对状态进行判断的算法、表示状态变化的曲线图、折线图等，对此不做限制。

S503：根据巡检结果，确定与水电厂巡检场景中的观察项对应的实际测量值。

其中，观察项可以指水电厂中机电设备的状态量、模拟量、视频信号、在线监测装置的各个测点等，对此不做限制。

本公开实施例中，可以对各个观察项进行实时地或者周期性的检测，举例而言，可以预先基于检测处理逻辑对不同的观察项进行逻辑关联配置，自动分析各个观察项状态，以判断机电设备是否正常。

其中，对各个观察项进行实时地或者周期性的检测得到的测量值，可以被称为实际测量值，即与一个观察项会对应一个或者多个的实际测量值，对此不做限制。

其中，实际测量值可以是一个具体的数值，也可以是一个表示程度的指代符号或范围区间。

举例来说，可以通过温度感应器检测水电厂巡检场景中电机(电机即是一种机电设备)运行时的运行温度；通过电压表和电流表检测得到在电机运行时，电压与电流的关系曲线；通过声音感知器，可以得到电机运行的振动频率，这其中的运行温度、电压与电流的关系、振动频率等，可以被称为观察项，而针对运行温度、电压与电流的关系、振动频率等实际检测得到的值，例如，数值、曲线或者振动频率等，均可以被称为实际测量值。

S504：确定与观察项对应的多种参考项，并确定与多种参考项分别对应的多种参考值。

其中，参考项，也可以是指水电厂中机电设备的状态量、模拟量、视频信号、在线监测装置的各个测点等。

而本公开实施例中，与观察项对应的多种参考项，是指与观察项存在关联关系的参考项，关联关系，指示多种机电设备分别处于运行过程中时，对应的测量项与其它测量项之间的关联关系，即观察项A的实际测量值与参考项A的参考值存在一定的关联关系，观察项B的实际测量值与参考项B的参考值存在一定的关联关系，对此不做限制。

而参考值，可以是针对参考项所实际观测得到的值，或者，也可以是机电设备处于正常运行状态时，参考项所呈现出的值，或者，也可以是机电设备处于正常运行状态时，依据实际的工作经验针对参考项所标定出的值，对此不做限制。

参考值可以为一个数值，也可以是表示一定的程度指代标识或数值范围区间，对参考值的确定，可以是以往的经验记录，也可以是正常运行时的实时记录等，对此不做限制。

举例来说，将电机正常运行时的运行温度作为参考项，该参考项对应的参考值可以是一个温度值或是一个温度范围，或者，参考项也可以是当电机正常工作时的电流与电压的关系，和电机的振动频率等，而参考值可以例如是电流与电压的关系曲线，电机的振动频率等，对此不做限制。

S505：根据多种参考值，确定与观察项对应的测量阈值。

其中，测量阈值，指可能会导致机电设备产生故障时，与各个观察项对应的临界值，测量阈值可以是影响正常运行的最小值，可以是影响正常运行的最大值，也可以是一个包含最小值与最大值的区间范围，以上所示的测量阈值可以有一定的误差范围，具体的测量阈值，可以根据机电设备的实际工作状态确定，对此不做限制。

举例而言，某电机正常工作时每分钟为4200转，当电机每分钟运转大于4250转或者小于4150转时，可以得出电机工作异常，则测量阈值即为4250转与4150转。

举例而言，以观察项是水电厂中机电设备的状态量、模拟量、视频信号、在线监测装置的各个测点等进行示例，则测量阈值，可以是指分别与状态量、模拟量、视频信号、在线监测装置的各个测点等对应的临界值，对此不做限制。

S506：根据实际测量值和测量阈值，确定观察项是否存在设备异常事件。

上述在根据多种参考值，确定与观察项对应的测量阈值之后，可以将实际测量值与测量阈值进行比较，当实际测量值超出这个临界值时，即可表明观察项具有较高的概率发生故障，而当实际测量值未超出临界值时，表示观察项未发生故障，对此不做限制。

举例说明，对于变压器(主变)的绕组温度，由某水电厂主变运行经验得知，主变上层油温正常情况低于主变绕组温度5℃左右，由此，可以将主变上层油温+5℃+误差值作为一个阈值，当主变绕组温度大于该油温+5℃+误差值时，可以表明主变绕组发生故障。

本实施例中，通过获取水电厂巡检场景的多媒体数据和感官模态数据，基于多媒体数据和感官模态数据，确定与水电厂对应的巡检结果，再根据巡检结果，以得到与观察项对应的实际测量值，并确定与观察项对应的多种参考项，然后确定与多种参考项分别对应的多种参考值，以及根据多种参考值，由于运用了多媒体数据与感官模态数据对巡检结果进行确定，同时利用实际测量值与测量阈值对故障事件的发生进行确定，确定与观察项对应的测量阈值，最后根据实际测量值和测量阈值，确定观察项是否存在设备异常事件，能够提升水电厂巡检效率，减少相关人员劳动强度，保证水电厂设备安全稳定运行。

另一些实施例中，巡检子系统还可以执行以下操作：

步骤11：确定观察项所属组件的第一状态信息、水电厂巡检场景的环境状态信息、与观察项所关联的关联观察项所属组件的第二状态信息。

其中，第一状态信息、环境状态信息，以及第二状态信息还可以理解为观察项的关联参考信息。

关联参考信息，可以具体是与水电厂观察项对应的待配置阈值存在影响的关联观察项对应的信息，该关联观察项与观察项具有关联关系。

观察项，可以例如是水电厂中的设备在工作时的硬件部分的某一点，这一点从属于这一硬件部分，在工作状态时会产生状态参数的变化，举例而言，水电厂大电流发热部件，水电厂发电机转子，或者是水电厂电动机等均可以被称为观察项，对此不做限制。

例如，当水电厂设备处于运行过程中，观察项A的状态参数会受到观察项B的状态参数的影响，从而观察项A可以被视为与观察项B之间存在关联关系，当对观察项A的待配置阈值进行调整时，可以将观察项B作为关联观察项，获取观察项B的参考信息并作为关联参考信息。

其中，观察项B的参考信息可以具体例如观察项B对应的状态参数值，以及观察项B对应的阈值，或者，也可以是观察项B所相关的其它任意可能影响设备运行状态的信息，对此不做限制。

上述与水电厂观察项对应的关联观察项可以是一个或者是多个，相应的，关联参考信息也可以是一种或者多种，对此不做限制。

本公开实施例中确定的关联参考信息可以被用于对上述观察项的待配置阈值进行相应的调整处理，由于关联参考信息是与观察项存在关联关系的关联观察项对应的参考信息，且用于调整处理的关联参考信息具有较高的参考价值，从而能够有效地保障调整处理的合理性。

举例而言，环境温度对水电厂内发电机工作时产生的温度会有一定影响，因此，可以将发电机工作时的温度作为一种观察项，而将环境温度作为关联观察项，将环境温度对应的参考信息(实际环境温度值、环境温度变化情况等)作为关联参考信息，环境温度对应的参考信息，可以被用于对发电机工作时的温度对应的待配置阈值进行相应的调整，对水轮机运行时的效率进行检测时，水轮机组运行的工况信息也可以被作为关联参考信息，以作为调整水轮机运行效率阈值时作为参考，对此不做限制。

一些实施例中，关联参考信息可以包括观察项所属组件的第一状态信息、水电厂巡检场景的环境状态信息、与观察项所关联的关联观察项所属组件的第二状态信息，也即是说，第一状态信息、环境状态信息，以及第二状态信息被共同作为关联参考信息。

其中，观察项所属组件是与观察项有着直接影响的组件，它可以表示为观察项所属的硬件模块，或者观察项所属的电子或机械器件。

举例而言，水电厂发电机转子在转动时，观察项可以例如转子产生的电动势，则转子所属的发电系统，可以被称为观察项(转子产生的电动势)所属组件，还例如，发动机转子在工作时，可能由于具有摩擦力而产生热量，观察项可以例如转子产生的热量，则转子所属的发热散热系统，可以被称为观察项(转子产生的热量)所属组件。

其中，与观察项所属组件对应的运行状态信息，可以被称为第一状态信息。

第一状态信息是由观察项所属组件在运行过程中所表征出的状态信息，例如，可以通过实时测量检测的方式来确定观察项所属组件在运行过程中所表征出的状态信息作为第一状态信息，也可以是历史状态下观察项所属组件对应的运行状态信息，观察项所属组件可以是一种或者多种，则相应的，第一状态信息可以是一种或者多种，对此不做限制。

举例而言，第一状态信息例如，水电厂发动机转子转动时产生的热量、发动机转子的温度，水轮机旋转时的排水量信息，以及水轮机的转速信息等，均可以作为第一状态信息。

环境状态信息，可以例如是水电厂巡检场景中的环境状态相关的信息，例如温湿度、风力、水流速度等环境状态信息。

本公开实施例中，在确定水电厂巡检场景的环境状态信息时，可以是实时地确定水电厂巡检场景的环境状态信息，或者，也可以根据需求采集的历史状态信息，环境状态信息可以是动态变化的信息，对此不做限制。

举例而言，水力发电机运行时，所在的水流流动速度，发动机转子运行时，周围的环境温度、湿度信息等，均可以被称为环境状态信息，对此不做限制。

与观察项所关联的关联观察项，表示与一观察项有直接或间接影响的另一观察项，这一关联观察项可以与观察项在同一组件里，也可以与观察项在不同的组件里，对此不做限制。

而与关联观察项所属组件对应的运行状态信息，可以被称为第二状态信息。

第二状态信息是由关联观察项所属组件在运行过程中所表征出的状态信息，例如，可以通过实时测量检测的方式来确定关联观察项所属组件在运行过程中所表征出的状态信息作为第二状态信息，也可以是历史状态下关联观察项所属组件对应的运行状态信息，关联观察项所属组件可以是一种或者多种，则相应的，第二状态信息可以是一种或者多种，对此不做限制。

举例而言，当水电厂大电流发热部件的温度作为观察项时，将转子运动时的温度作为关联观察项时，第二状态信息可以是转子运动时的温度或电流变化信息等，对此不做限制。

步骤12：根据第一状态信息，和/或环境状态信息，和/或第二状态信息，确定与观察项对应的阈值变化信息。

其中，阈值变化信息，可以是根据关联参考信息得到的，用于描述与待配置阈值对应的阈值变化情况的信息，例如待配置阈值对应的阈值变化幅度等，该阈值变化幅度可以是基于关联参考信息确定得到的，对此不做限制。

可以理解的是，不同的关联参考信息对待配置阈值的影响程度也可能不相同，由此，本公开实施例中可以分别对不同的关联参考信息进行测试，以计算得到相对应的阈值变化信息，而后由一个或多个不同的阈值变化信息对待配置阈值进行配置。

本实施可以结合第一状态信息、环境状态信息、第二状态信息中的任一种或者多种的组合信息，来确定对应的阈值变化信息，对此不做限制。

例如：可以将第一状态信息、环境状态信息、第二状态信息中的任一种或者多种的组合信息输入至预配置的模型之中，以对前述一种或者多种的组合信息进行模型计算，以确定阈值变化信息。

或者，也可以采用其它任意可能的方式结合第一状态信息、环境状态信息、第二状态信息中的任一种或者多种的组合信息，来确定对应的阈值变化信息，对此不做限制。

可选地，一些实施例，在根据第一状态信息，和/或环境状态信息，和/或第二状态信息，确定与观察项对应的阈值变化信息的操作中，还可以确定与第一状态信息对应的第一关联系数。

其中，第一关联系数是与第一状态信息相对应的关联系数，而关联系数可以被用于确定阈值变化信息时作为参考。第一关联系数，可以用于表征第一状态信息对阈值变化信息的影响情况。第一关联系数可以是一个数值，也可以是代表程度的符号，对此不做限制。举例而言，当水电厂水轮机运行时，水轮机的转速作为第一状态信息，水轮机转速的具体数值，或者代表水轮机工作转速的数值区间，或由“快”、“慢”等表示转速程度，可以被称为第一关联系数。

进一步地，确定和与环境状态信息对应的第二关联系数。

其中，与环境状态信息对应的关联系数，可以被称为第二关联系数，而关联系数可以被用于确定阈值变化信息时作为参考。第二关联系数，可以用于表征环境状态信息对阈值变化信息的影响情况。第二关联系数可以是一个数值，也可以是代表程度的符号，对此不做限制。举例而言，若环境状态信息是水电厂大电流发热部件在运行过程中周围的空气温度，则第二关联系数可以是用于表征周围的空气温度对阈值变化信息(与环境状态信息对应的阈值变化信息)的影响系数。

进一步地，确定与第二状态信息对应的第三关联系数。

其中，第三关联系数是与第二状态信息相对应的关联系数，而关联系数可以被用于确定阈值变化信息时作为参考。第三关联系数，可以用于表征第二状态信息对阈值变化信息的影响系数。第三关联系数可以是一个数值，也可以是代表程度的符号，对此不做限制。举例而言，当将水电厂大电流发热部件产生热量配置为测量点时，将其产生的热量对应的热量阈值作为待配置阈值时，可以把相关联的组件的发热和散热信息作为第二状态信息，而后，确定相关联的组件的发热和散热信息对阈值变化信息的影响系数作为的第三关联系数。

上述在确定第一关联系数，和/或第二关联系数，和/或第三关联系数之后，还可以结合第一关联系数、第二关联系数，以及第三关联系数中任一种或者多种的组合系数来确定与测量点对应的阈值变化信息。

举例而言，可以对第一关联系数、第二关联系数，以及第三关联系数进行融合计算，并根据融合计算的结果系数作为设定函数的输入，将设定函数的输出作为阈值变化信息，对此不做限制。

举例而言，对于水电厂大电流发热部件，其测量点可以是发热部件的温度，待配置阈值可以是温度阈值，而当环境处于天气炎热的高温气候时，可以引入环境实时温度c作为关联参考信息，而后，可以基于关联参考信息-环境实时温度c作来确定阈值变化信息，则实际的大电流发热部件阈值可设置为(w1+F1(c)，w2+F2(c))。其中w1、w2为待配置阈值，F1、F2为环境温度关联函数，用以确定阈值变化信息，即将关联参考信息-环境实时温度c分别作为F1、F2的输入参数，将F1、F2分别输出的阈值变化信息F1(c)、F2(c)，而后，分别将阈值变化信息F1(c)、F2(c)累加至w1、w2，以得到目标阈值(w1+F1(c)，w2+F2(c))，后续可以将待配置阈值设置为目标阈值(w1+F1(c)，w2+F2(c))。

本实施例中，由于结合了第一关联系数、第二关联系数和第三关联系数中的任意一种或多种的组合系数，较大程度地提升了阈值变化信息的参考价值，从而增加了阈值配置的准确性和客观性，提升阈值配置效果，辅助提升巡检结果的准确性。

步骤13：根据阈值变化信息将测量阈值配置为目标阈值。

可选地，一些实施例中，可以在观察项处于工作状态时，实时地根据阈值变化信息确定目标阈值，并将待配置阈值配置为目标阈值。

另外一些实施例中，也可以在达到设定周期时，根据阈值变化信息确定目标阈值，并将待配置阈值配置为目标阈值。

另外一些实施例中，也可以实时地根据阈值变化信息确定目标阈值，在达到设定周期时将待配置阈值配置为目标阈值。

从而本公开实施例中，通过在观察项处于工作状态时，实时地根据阈值变化信息确定目标阈值，并将待配置阈值配置为目标阈值，能够有效地提升阈值配置的时效性，使得所配置的目标阈值能够被及时地纳入设备巡检场景中，保障巡检效果。

步骤14：根据实际测量值和目标阈值，确定观察项是否存在设备异常事件。

上述在根据多种关联参考信息，确定与关联参考信息对应的目标阈值之后，可以将实际测量值与目标阈值进行比较，当实际测量值超出这个临界值时，即可表明观察项具有较高的概率发生故障，而当实际测量值未超出临界值时，表示观察项未发生故障，对此不做限制。

举例说明，对于变压器(主变)的绕组温度，由某水电厂主变运行经验得知，实际环境温度值、环境温度变化等对主变绕组温度阈值有一定影响，假若环境温度对主变绕组温度阈值有5度左右的阈值影响，在计算主变绕组是否发生温度故障事件时，需要将测得的目标阈值加5度，当主变绕组温度大于该目标阈值+5℃+误差值时，可以表明主变绕组发生故障。

从而使得阈值配置方式更具有合理性，能够有效地减少外界因素对阈值的影响，使得阈值配置更加具有准确性与客观性，实现针对待配置阈值实施准确地调整与修改，从而保证巡检结果的客观性与准确性，保障设备的稳定运行。

可选地，一些实施例中，水电厂巡检场景中可以包括发电机、水轮机以及其它任意可能的水电设备，在获取水电厂巡检场景的多媒体数据的操作中，首先可以分别获取与发电机关联的调速器系统、励磁系统、保护系统对应的图像数据。

其中，在水电厂巡检过程中采集到的有关图像的数据，可以被称为图像数据。图像数据可以是在水电厂工作环境中实时录制的相关视频或图片，或通过录屏等功能得到的相关视频或截屏图像，也可以是对系统监控面板进行记录的图像信号等，对此不做限制。

本公开实施例中的图像数据，可以是与水电厂发电机关联的调速器系统、励磁系统、保护系统分别对应的图像数据，或者，也可以是其它任意与发电机关联的系统的图像数据，对此不做限制。

一些实施例，在基于所述多媒体数据，确定与发电机对应的巡检结果的操作中，可以对与发电机关联的调速器系统、励磁系统、保护系统分别对应的图像数据进行图像特征提取，以得到待匹配图像特征，待匹配图像特征包括：与指示灯信号对应的图像特征、与压板位置对应的图像特征、与开关运行状态对应的图像特征，将待匹配图像特征与参考图像特征进行匹配，以确定与调速器系统、励磁系统、保护系统分别对应的指示灯信号信息、压板位置信息、开关运行状态信息，根据指示灯信号信息和压板位置信息分析得到巡检结果，从而能够对发电机关联的调速器系统、励磁系统、保护系统进行高效的巡检，同时减少现场人员对发电机关联的调速器系统、励磁系统、保护系统等进行经验化的主观判断，减少现场工作人员工作强度的同时，较大程度地提升巡检结果的客观性、准确性与可靠性。

其中，待匹配图像特征可以是对采集到的调速器系统、励磁系统、保护系统图像数据进行图像处理得到的图像维度的特征，例如，可以是截取一段固定时间段的视频中各帧图像帧的图像特征，或者，待匹配图像特征也可以用于表征调速器系统、励磁系统、保护系统进行控制的控制面板中的指示灯信号信息和压板位置信息等，对此不做限制。其中，预先标注的多种参考图像，可以是在正常工作时录制的调速器系统、励磁系统、保护系统的图像(即未发生故障时各个系统对应的图像)，也可以是未发生故障时各个系统分别对应的指示灯信号信息和压板位置信息，待匹配的图像特征与预先标注的图像特征在时间与周期频段上可以是一一对应的。其中，与发电机相关联的调速器系统、励磁系统、保护系统，可以通过直接监控记录这些系统的工作图像进行监测，也可以通过监测反映这些系统运行状态的控制面板，通过监控面板上的单个或多个信号灯常亮、闪烁、熄灭等的状态，确定系统的运行状况。

举例来说，在水电厂巡检场景中，发电机机旁小室巡检可以利用开发基于图像识别与分析技术算法识别调速器系统、励磁系统、保护系统等屏柜指示灯信号、压板位置等，判断相关系统的运行情况。

进一步地，获取发电机的发电层的热成像数据和温度数据。

其中，发电机的发电层，可以是代表进行切割磁感线的定子与转子，在发电机中将其它状态的能量转化为电能的部分，可以称之为发电层。

热成像数据与温度数据，可以是记录的代表热成像与温度的数字，也可以是软件生成的代表热成像情况与温度情况的表格、图表或者符号等能反映热成像与温度的数据。

对发电层的热成像数据和温度数据的获取方式，可以通过热成像仪和温度仪等测量仪器，也可以通过集成热成像功能的电子设备，或者是集成温度检测的电子设备等来进行采集，对此不做限制。

举例而言，在水电厂巡检过程中，可以通过采集发电机定子与转子的图像数据，进而计算出发电机转子的旋转速度、是否发生损坏等。

进一步地，分别获取发电机的励磁滑环和风洞出口的热成像数据和温度数据。

针对励磁滑环和风洞出口的热成像数据和温度数据的举例说明，可以参见上述获取发电机的发电层的热成像数据和温度数据的举例说明，在此不再赘述。

举例而言，在水电厂巡检过程中，可以通过采集发电机层(励磁滑环)滑环碳刷、连接线部分红外热成像数据，采集风洞出口母排红外热成像数据，对当前温度、最大温度等信号数据进行采集。

进一步地，获取发电机的发电机定子的音频数据，其中，图像数据、热成像数据、温度数据，以及音频数据被作为多媒体数据。

其中，对发电机定子的音频数据的获取可以是水电厂巡检场景中针对发电机定子的录音装置记录到的实时音频，也可以是水电厂巡检场景中的其它各种拥有录音功能的电子器件生成的有关定子运行状态的音频文件等，对此不做限制。

一些实施例，在基于所述多媒体数据，确定与水电厂对应的巡检结果的操作中，还可以对发电机的发电机定子的音频数据进行音频特征提取，以得到待匹配声纹特征，将待匹配声纹特征与预先标注的多种参考声纹特征进行比对，以确定与待匹配声纹特征匹配的参考声纹特征，将匹配的参考声纹特征所属的发电机定子故障类型作为巡检结果，从而能够实现对发电机定子音频数据的处理，减少现场人员对巡检场景中的声音进行个人经验化判断，用更加客观的数据保障了处理结果的准确性。

其中，待匹配的声纹特征可以是对采集到的音频数据进行处理得到的，例如，可以是截取一段固定时间段的声纹特征，或者周期性截取某一频段的声纹特征等，对此不做限制。预先标注的多种参考声纹，可以是在正常工作时录制的同一发电机定子的声纹，也可以是其它同型号或者具有同声纹特征的发电机定子产生的声纹，待匹配的声纹特征与预先标注的声纹特征在时间与周期频段上可以是一一对应的。

举例而言，使用录音设备对发电机定子的音频信号进行实时录制，当发电机定子在发生线棒、螺栓松动时会产生特定频段的异常声纹信号，依此判断异常与故障的发生。

进一步地，分别获取水轮机巡检场景中的水轮机转轮、水轮机尾水管的运行音频数据。

其中，水轮机转轮、水轮机尾水管的运行时所产生的音频数据，可以被称为运行音频数据。本公开实施例中，可以建立预先标注的多种参考声纹特征库，其中包含水轮机转轮、水轮机尾水管正常运行时的声纹特征。其中，对水电厂巡检场景中水轮机转轮、水轮机尾水管的运行音频数据的获取，可以获取水轮机转轮、水轮机尾水管运行时所产生的运行音频数据，针对运行音频数据进行特征提取，以提取出待匹配的声纹信号特征，然后将待匹配的声纹信号特征与预先标注的多种参考声纹特征库进行对比，针对某些可能异常的声纹信号特征，标注故障类型，同时将检测出来的故障类型，以及相应的声纹信号特征及其所属于的组件(例如水轮机转轮、水轮机尾水管等)作为巡检结果。

进一步地，分别获取水轮机巡检场景中的水轮机轴承、油箱、管路的运行视频数据，运行音频数据和运行视频数据被作为多媒体数据。

本公开实施例中，可以预先标注多种参考图像特征库，其中包含水轮机轴承、油箱、管路的运行视频数据对应的参考图像特征或者参考视频特征等。

其中，对水电厂巡检场景中水轮机轴承、油箱、管路的运行视频数据的获取，可以获取水轮机轴承、油箱、管路的运行视频数据，再通过运行视频数据提取出待匹配的视频信号特征，然后将待匹配的视频信号特征与预先标注的多种参考图像特征库中的参考视频特征进行对比，针对某些可能存在异常的视频信号特征(比如漏洞、裂纹或颜色差异较大的视频图像)，标注故障类型，将检测出来的故障类型、待匹配的视频信号特征及其所属于的组件(水轮机轴承、油箱、管路等)作为巡检结果。

一些实施例，在基于多媒体数据，确定与水轮机对应的巡检结果的操作中，还可以对水轮机轴承、油箱、管路的运行视频数据进行视频特征提取，以得到待匹配图像特征；将待匹配图像特征与参考图像特征进行匹配，以确定水轮机轴承、油箱、管路的裂纹位置信息，和与水轮机的水泵和油泵分别对应的启停位置信息；将裂纹位置信息和启停位置信息作为巡检结果，从而能够实现自动化地结合多媒体数据来识别出水轮机轴承、油箱、管路的裂纹位置信息，水轮机的水泵和油泵分别对应的启停位置信息，从而有效地提升水轮机巡检的完整性和全面性。

举例说明，在水电厂巡检场景中，根据图像比对技术预先设置水轮机组机械部位裂纹识别算法，对巡检区域的水轮机运行时的静止部位、停机时转动部位进行监控并在有裂纹时发出预警，并提供相应的水轮机的水泵和油泵分别对应的启停位置信息，基于图像比对技术预先设置监测漏水漏油预警算法；声纹监测方面，对机组轴承油箱、管路等部位实时监测，基于大数据挖掘的频谱分析方法预先设置转轮异常判别算法，依此对水轮机转轮部分故障声音(刮擦、碰撞、卡涩等)进行预警；

可选地，在获取水电厂巡检场景的感官模态数据的操作中，还可获取水电厂巡检场景之中的气味数据，并将气味数据作为感官模态数据。

其中，水电厂巡检场景之中的气味数据，可以是水电厂巡检场景中的电子鼻捕捉到的气味信息数据，也可以是水电厂巡检场景中的其它拥有气味识别或者气体采集功能的各种气味模态电子器件生成的数据文件，对此不做限制。

一些实施例，可以获取发电机定子的气味数据，并探测发电机出口开关的气味数据及风洞内的臭氧浓度数据，从而能够实现对发电机定子机、发电机出口开关和风洞的气味数据的准确探查。

举例而言，通过在水电厂巡检场景中对发电机装设气体采集探头，探测风洞内臭氧气体含量与浓度的变化，并生成变化周期、特效曲线图，依此判断局部放电及定子线棒电腐蚀等情况的发生。

可选的，对气味数据进行气味特征分析，以得到待匹配气味类型；如果待匹配气味类型是目标气味类型，则确定发电机巡检场景中发生电腐蚀和/或发热事件和/或损坏事件和/或放电事件；结合图像数据、热成像数据、温度数据，确定与电腐蚀和/或发热事件和/或损坏事件和/或放电事件分别对应的电腐蚀和/或发热和/或损坏和/或放电位置信息，并将电腐蚀和/或发热和/或损坏和/或放电位置信息作为巡检结果，从而能够对发电机巡检场景中的电腐蚀和/或发热事件进行准确的探测，减少现场人员对发电机巡检场景中是否发生电腐蚀和/或发热事件等进行经验化的主观判断，减少现场工作人员工作强度的同时增加巡检结果的客观性、准确性与可靠性。

其中，待匹配气味类型可以是根据电子鼻捕捉到的气味信息数据分析得到的气味类型(例如臭氧类型等)，也可以是根据水电厂巡检场景中的其它拥有气味识别或者气体采集功能的各种气味模态电子器件生成的数据文件所分析得出的气味类型，对此不做限制。

其中，目标气味类型可以是事先采集到的关于发生电腐蚀和/或发热事件和/或损坏事件和/或放电事件后环境的气味类型，也可以是对空气中的一种或多种特殊气味浓度的检测后进行分类得到的气味类型。

可选的，对视觉和/或听觉数据进行特征分析，以得到待匹配视觉类型和/或听觉类型，然后通过将待匹配视觉类型和/或听觉类型与预先标注的目标视觉类型和/或听觉类型进行对比，判定水轮机巡检场景中的状况，从而进一步确定是否有漏油状况的产生，如果待匹配视觉类型和/或听觉类型是目标视觉类型和/或听觉类型，则确定水轮机巡检场景中发生漏油事件。结合上述多媒体数据确定漏油事件对应的漏油位置信息，并将漏油位置信息作为巡检结果，从而能够实现对水轮机巡检场景中漏油事件的准确探测，减少现场人员对水轮机巡检场景中是否发生漏油事件和确定漏油位置等进行经验化的主观判断，减少现场工作人员工作强度的同时增加巡检结果的客观性、准确性与可靠性。

图6是根据本公开一实施例提供的优化运行子系统运行方法的流程示意图，如图6所示，根据运行数据确定多台水轮发电机组在不同工况下的开机顺序，包括：

S601：从运行数据中确定稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的运行效率、第一运行状态、第一累计运行时间，并根据运行效率、第一运行状态、第一累计运行时间确定多台水轮发电机组在稳态工况下的第一目标开机顺序。

其中，多台水轮发电机组设置于水电厂用于进行水力发电，并且多台水轮发电机组的数量可以根据水电厂的规模进行确定，对此不作限制。

稳态工况下可以理解为多台水轮发电机组在优良工况下运行，并且在稳态工况运行时，多台水轮发电机组可以有对应的运行效率、运行状态(第一运行状态)、累计运行时间(第一累计运行时间)。并且，可以从数据采集子系统采集的运行数据中确定该运行效率、第一运行状态、第一累计运行时间。

而根据运行效率、第一运行状态、第一累计运行时间等因素对多台水轮发电机组的开机顺序进行排序，得到的序列可以被称为第一目标开机顺序。

一些实施例，确定多台水轮发电机组在稳态工况下的第一目标开机顺序，包括：

步骤20：分别获取多台水轮发电机组预定时间内的导叶开度数据。

本实施例中，可以分别获取稳态工况下多台水轮发电机组预定时间内的导叶开度数据，例如：从数据采集子系统采集的运行数据中获取每个水轮发电机组一年内的导叶开度数据(利用数据采集子系统采集的运行数据)，其中，该导叶开度数据还可以对应有机组负荷数据。此外，在获取导叶开度数据过程中，为了提高数据准确性还可以对导叶开度数据进行清洗过滤，例如：排除机组检修期间和导叶开度传感器异常数据。

步骤21：根据导叶开度数据，确定水轮发电机组在预设的第一负荷区间的导叶开度平均值，并将导叶开度平均值作为水轮发电机组的运行效率。

其中，第一负荷区间可以是水轮发电机组正常运行状态下的负荷区间，第一负荷区间例如：180-250MW区间。本公开实施例可以计算第一负荷区间内的导叶开度数据的平均值作为水轮发电机组的运行效率。一般性地，相同负荷区间内，导叶开度平均值越低，则表示运行效率越高，例如：机组1导叶开度平均值为63％，机组2导叶开度平均值为67％，则机组1运行效率大于机组2运行效率。也即是说，本公开实施例可以采用水轮发电机组的导叶开度数据作为运行效率，因此通过导叶开度可以直观准确的反映机组的运行效率。

一些实施例，在根据导叶开度数据，确定水轮发电机组在预设的第一负荷区间的导叶开度平均值的操作中，可以将导叶开度数据以及对应的负荷数据建立数据二维分布图，图7a是本公开实施例导叶开度数据的二维分布图，如图7a所示，其中机组负荷数据为纵坐标，导叶开度数据为横坐标。

进一步地，可以根据导叶开度数据以及对应的负荷数据，构建用于表示导叶开度与机组负荷之间关系的第一回归模型，例如：根据二维分布图中的数据分布拟合一条曲线(即：第一回归模型)。

一些实施例，以单机导叶开度数据为因变量，机组负荷为自变量，设因变量Y与自变量x之间的回归方程有以下可能形式：Y＝β₀+β₁x₁+ε，其中β₀、β₁为回归系数，ε表示随机性误差且独立服从正态分布。

将影响因素X_l带入上式得：

y_i＝β₀+β_iX_i+ε_i

得到线性样本回归方程：

线性回归方程中回归系数的估计采用最小二乘法，由残差平方和：

将SSE对₀、β₁求偏导数，并令其等于零，整理后可得标准方程组：

通过求解上述方程组，可以得到回归系数β₀、β₁的估计值，从而求得该第一回归模型。

另一些实施例，第一回归模型还可以表示为：y＝cx^a+bx，或者y＝c′ln(X+a′)+b′，其中a、a′、b、b′、c、c′为各部分系数值(a＞1)，求解方式同理于上述求解过程，此处不再赘述。

进一步地，确定第一负荷区间和第一负荷区间的取值间隔。图7b是根据本公开实施例的第一负荷区间的示意图，如图7b所示，第一负荷区间例如取180-250MW。第一负荷区间的取值间隔可以根据实际应用场景确定，图7c是根据本公开实施例的第一负荷区间的取值间隔的示意图，如图7c所示，本实施例中的取值间隔可以取1MW。

进一步地，基于第一负荷区间、第一负荷区间的取值间隔在第一回归模型进行采样，确定多个导叶开度样本数据。如图7c所示，也即是说，在第一回归模型的曲线上取180、181、182...250MW负荷对应的导叶开度数据，作为导叶开度样本数据。进一步地，计算多个导叶开度样本数据的第一算数平均值，并将第一算数平均值作为导叶开度平均值。

步骤22：根据稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的运行效率，确定多台水轮发电机组的第一开机顺序。

进一步地，根据导叶开度平均值(运行效率)对多台水轮发电机组进行排序，得到的序列可以被称为第一开机顺序，例如：根据运行效率由高到低对多台水轮发电机组进行排序得到该第一开机顺序，也即是说，本公开实施例可以根据水轮发电机组的运行效率确定多台水轮发电机组的开机顺序。

举例而言，多台水轮发电机组例如：机组1、机组2、机组3、机组4以及机组5，第一开机顺序例如：机组1、机组2、机组3、机组4以及机组5。

步骤23：分别获取多台水轮发电机组预定时间内的多个部件的发热数据和振摆数据。

进一步地，可以分别获取多台水轮发电机组预定时间内的多个部件的发热数据和振摆数据，本实施例的发热数据和振摆数据为稳态工况下采集的水轮发电机组的发热数据和振摆数据。

一些实施例，多个部件例如包括水轮发电机上导、下导、水导、水轮发电机推力轴瓦、水轮发电机定子、水轮发电机转子以及其它任意可能部件中的一种或者多种，发热数据可以是上述每个部件在运行过程中的发热数据，对此不做限制。

振摆数据例如包括水轮发电机上导X向摆度、上导Y向摆度、水导X向摆度、水导Y向摆度、推力X向摆度、推力Y向摆度、上机架X方向振动、上机架Y方向振动、上机架垂直振动、下机架X方向振动、下机架Y方向振动、下机架垂直振动、顶盖水平振动X方向、顶盖水平振动Y方向、顶盖水平振动Z方向、定子铁芯X向水平振动、定子基座Z向水平振动中的一种或者多种，对此不做限制。

步骤24：根据发热数据，确定水轮发电机组在预设的第二负荷区间的温度平均值。

其中，第二负荷区间可以是水轮发电机组正常运行状态下的负荷区间，第二负荷区间例如：180-250MW区间，也即是说，水轮发电机组在180-250MW负荷区间运行时，计算各个部件的发热数据的平均值，得到温度平均值。

一些实施例，在确定水轮发电机组在预设的第二负荷区间的温度平均值的操作中，可以将每个部件的发热数据以及对应的负荷数据建立数据二维分布图。

举例而言，部件为水轮发电机定子，通过大数据技术从数据采集子系统采集的运行数据中获取一年内定子发热数据以及对应的负荷数据，并建立坐标体系，其中机组负荷数据为横坐标，定子发热数据(定子温度)为纵坐标。其他部件构建二维分布图同理于水轮发电机定子，此处不在赘述，从而针对每个部件可以有对应的二维分布图。

进一步地，根据每个部件的发热数据以及对应的负荷数据，构建用于表示每个部件的发热情况与机组负荷之间关系的第二回归模型，根据二维分布图中的数据分布拟合一条曲线(即：第二回归模型)。从而，针对每个部件可以得到对应的第二回归模型。其中，第二回归模型的形式可以同理于第一回归模型，此处不在赘述。

进一步地，确定第二负荷区间和第二负荷区间的取值间隔，第二负荷区间例如取180-250MW。第二负荷区间的取值间隔可以根据实际应用场景确定，本实施例中的取值间隔可以取1MW。

进一步地，基于第二负荷区间、第二负荷区间的取值间隔在二回归模型进行采样，确定对应部件的多个温度样本数据，作为定子温度样本数据。进一步地，计算每个部件的多个温度样本数据的第二算数平均值，例如：将定子温度样本数据进行均值计算，得到定子的第二算数平均值。

可以理解的是，每个部件的第二算数平均值的计算流程可以同理于定子部件的计算流程，此处不在赘述。从而，针对每个部件都可以确定对应的第二算数平均值。

进一步地，对多个部件对应的多个第二算数平均值进行加权平均计算，确定温度平均值。也即是说，不同的部件可以对应不同的权重值，可以根据每个部件的第二算数平均值及对应的权重值进行加权平均计算，得到每个水轮发电机组的温度平均值，例如：温度平均值＝(定子温度第二算数平均值*权重+转子温度第二算数平均值*权重...)/n。

步骤25：根据振摆数据，确定水轮发电机组在预设的第三负荷区间的振摆平均值。

其中，振摆平均值的计算过程可以同理于温度平均值的计算过程，此处不在赘述。

步骤26：根据温度平均值、振摆平均值以及分别对应的第一权重值，确定多台水轮发电机组的第一运行状态。

举例而言，温度平均值可以用JR表示，振摆平均值可以用JZ表示，温度平均值对应的权重值例如0.3，振摆平均值对应的权重值例如0.7，则每个水轮发电机组的第一运行状态计算公式可以表示为：0.3JR+0.7JZ。

步骤27：根据稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的第一运行状态，确定多台水轮发电机组的第二开机顺序。

也即是说，根据第一运行状态对多台水轮发电机组进行排序，得到的序列可以被称为第二开机顺序，例如：根据运行状态由低到高对多台水轮发电机组进行排序得到该第二开机顺序，也即是说，本公开实施例还可以根据水轮发电机组的第一运行状态确定多台水轮发电机组的开机顺序，第二开机顺序例如：机组4、机组1、机组2、机组3、机组5。

步骤28：确定稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的第一累计运行时间。

其中，第一累计运行时间可以是年度稳态工况下的累计运行时间，或者还可以是从安装时计算的累计运行时间，此处不作限制。

步骤29：根据第一开机顺序、第二开机顺序、第一累计运行时间，确定第一目标开机顺序。

一些实施例，可以计算第一累计运行时间最长机组和第一累计运行时间最短机组的第一时间差值。在实际应用中，多台水轮发电机组：机组1、机组2、机组3、机组4、机组5对应的第一累计运行时间可以分别用TL1、TL2、TL3、TL4、TL5表示，则第一累计运行时间最长机组可以表示为TLmax＝Max{TL1、TL2、TL3、TL4、TL5}，第一累计运行时间最短机组可以表示为TLmin＝Min{TL1、TL2、TL3、TL4、TL5}，第一时间差值＝TLmax-TLmin。进一步地，将第一时间差值与第一阈值进行比对，判断第一时间差值是否大于或等于第一阈值。其中，第一阈值可以根据实际应用场景灵活确定，例如：第一阈值等于1000小时，则判断第一时间差值是否大于或者等于第一阈值，即：判断第一时间差值≥1000是否成立。若第一时间差值大于或等于第一阈值(1000小时)，则将第一开机顺序中的第一累计运行时间最长机组移至最后开机位置，得到第五开机顺序，例如：第一累计运行时间最长机组为机组2(第一累计运行时间1500小时)，第一累计运行时间最短机组为机组3(第一累计运行时间300小时)，则第一时间差值≥1000。在这种情况下，将第一开机顺序中的第一累计运行时间最长机组(即，机组2)移至最后开机位置，对应的第五开机顺序为：机组1、机组3、机组4、机组5、机组2，否则将第一开机顺序作为第五开机顺序，也即是说，不存在第一时间差值大于等于第一阈值的情况，则将第一开机顺序作为第五开机顺序。进一步地，根据第二开机顺序确定预定数量的第一运行状态低的机组，例如：预定数量为2，则根据第二开机顺序选择两个第一运行状态低的机组，即：机组4、机组1，并将第五开机顺序中的第一运行状态低的机组的位置后移，即：在第五开机顺序中将机组4、机组1的位置后移(例如：后移一位)，得到第一目标开机顺序为：机组3、机组1、机组5、机组4、机组2。从而，采用本实施例的排序方式确定的第一目标开机顺序，可以选择最高效同时又是最健康的机组优先开机，从而可以同时保障水电厂的设备安全以及经济效益。

一些实施例，还可以确定多台水轮发电机组稳态工况下的关机顺序。

具体地，首先将第一目标开机顺序进行取反，得到候选关机顺序，结合上述第一目标开机顺序：机组3、机组1、机组5、机组4、机组2，则候选关机顺序为：机组2、机组4、机组5、机组1、机组3。

进一步地，确定稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的持续运行时间，其中，持续运行时间例如是机组从最近一次开机到统计时间节点运行时间，多台水轮发电机组：机组1、机组2、机组3、机组4、机组5对应的持续运行时间可以分别用TC1、TC2、TC3、TC4、TC5表示。

进一步地，计算持续运行时间最长机组和持续运行时间最短机组的第二时间差值，并判断第二时间差值是否大于或等于第二阈值。

其中，持续运行时间最长机组可以表示为TCmax＝Max{TC1、TC2、TC3、TC4、TC5}，持续运行时间最短机组可以表示为TCmin＝Min{TC1、TC2、TC3、TC4、TC5}，第二时间差值＝TCmax-TCmin。进一步地，将第二时间差值与第二阈值进行比对，判断第二时间差值是否大于或等于第二阈值。其中，第二阈值可以根据实际应用场景灵活确定，例如：第二阈值为100小时，则判断第二时间差值是否大于或者等于第二阈值，即：判断第二时间差值≥100是否成立。若第二时间差值大于或等于第二阈值，则将候选关机顺序中的持续运行时间最长机组移至最先关机位置，将持续运行时间最短机组移至最后关机位置，得到目标关机顺序，例如：持续运行时间最长机组为机组4，持续运行时间最短机组为机组5，则将机组4在候选关机顺序中移动至最先关机位置，将机组5在候选关机顺序中移动至最后关机位置，得到的目标关机顺序为：机组4、机组2、机组1、机组3、机组5。若第二时间差值小于第二阈值，否则将候选关机顺序作为目标关机顺序。从而，在确定关机顺序中，还可以结合机组的持续运行时间，因此可以在保证经济效益的同时提升机组使用寿命。

S602：从运行数据中确定非稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的缺陷程度、第二运行状态、第二累计运行时间，并根据缺陷程度、第二运行状态、第二累计运行时间确定多台水轮发电机组在非稳态工况下的第二目标开机顺序。

其中，非稳态工况可以理解为多台水轮发电机组偏离优良工况下运行，例如：在机组调压、空载运行、不推荐区间运行等，对此不作限制。

并且，在非稳态工况运行时，多台水轮发电机组可以有对应的缺陷程度、运行状态(第二运行状态)、累计运行时间(第二累计运行时间)。

而根据缺陷程度、第二运行状态、第二累计运行时间等因素，对多台水轮发电机组的开机顺序进行排序，得到的序列可以被称为第二目标开机顺序。

一些实施例，确定多台水轮发电机组在非稳态工况下的第二目标开机顺序，包括：

步骤31：分别获取多台水轮发电机组预定时间内的转轮气蚀数量、转轮裂纹长度、未处理缺陷数量。

本公开实施例，首先分别获取多台水轮发电机组预定时间内的转轮气蚀数量、转轮裂纹长度、未处理缺陷数量，其中转轮气蚀数量、转轮裂纹长度、未处理缺陷数量是水轮发电机组非稳态工况下的数据。

其中，预定时间可以是一个检修周期，也即是说，可以获取检修过程中发现的转轮气蚀数量、转轮裂纹长度、未处理缺陷数量。

步骤32：根据预设等级规则，确定转轮气蚀数量对应的气蚀等级、转轮裂纹长度对应的裂纹等级、未处理缺陷数量对应的缺陷等级。

举例而言，根据气蚀的数量由低到高可以将气蚀分为5个级别，5个级别对应的气蚀数量依次：0～19、20～50、50～100、100～200、200以上，单位：个。可以根据该等级，确定每个水轮发电机组的转轮气蚀数量对应的气蚀等级。

根据裂纹的长度由低到高可以将裂纹分为5个级别，5个级别对应的裂纹长度依次：0～29、30～79、80～149、150～300、300以上，单位：mm。可以根据该等级，确定每个水轮发电机组的裂纹长度对应的裂纹等级。

未处理缺陷可以分为A、B、C三类缺陷，如果存在A类缺陷的机组，则将该机组在开机顺序中删除(即，不参与排序)；如果存在B类缺陷的机组，则将该机组排列至开机顺序的最后开机位置；存在C类缺陷，则将C类缺陷的数量作为该缺陷等级。

步骤33：根据气蚀等级、裂纹等级、缺陷等级以及分别对应的第二权重值，确定多台水轮发电机组分别对应的缺陷程度。

其中，气蚀等级、裂纹等级、缺陷等级可以分别对应有第二权重值，在确定缺陷程度的过程中，可以根据每个水轮发电机组的气蚀等级、裂纹等级、缺陷等级以及分别对应的第二权重值进行加权计算，得到的数值作为每个水轮发电机组的缺陷程度。

举例而言，气蚀等级可以用Zq表示，并且气蚀等级对应的第二权重值为0.2；裂纹等级可以用Zl表示，并且裂纹等级对应的第二权重值为0.4；缺陷等级可以用QX表示，并且缺陷等级对应的第二权重值为0.4，则每个水轮发电机组的缺陷程度＝Zq*0.2+Zl*0.4+QX*0.4。

步骤34：根据非稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的缺陷程度，确定多台水轮发电机组的第三开机顺序。

也即是说，根据缺陷程度对非稳态工况下多台水轮发电机组进行排序，得到的序列可以被称为第三开机顺序。

步骤35：根据非稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的第二运行状态，确定多台水轮发电机组的第四开机顺序。

其中，第二运行状态例如可以根据非稳态工况下多台水轮发电机组预定时间内的多个部件的发热数据和振摆数据确定，进一步地，根据第二运行状态对多台水轮发电机组进行排序，得到非稳态工况下的第四开机顺序。其中，第二运行状态的确定方式同理于上述第一运行状态的确定方式，此处不在赘述。

步骤36：确定非稳态工况下多台水轮发电机组的第二累计运行时间。

其中，第二累计运行时间可以是年度非稳态工况下的累计运行时间，例如：机组调压、空载运行、不推荐区间运行等偏离优良工况的运行时间，对此不作限制。也即是说，分别计算每个水轮发电机组每年偏离最优工况的运行时间。

步骤37：根据第三开机顺序、第四开机顺序、第二累计运行时间，确定第二目标开机顺序。

一些实施例，可以计算第二累计运行时间最长机组和第二累计运行时间最短机组的时间差值。在实际应用中，多台水轮发电机组：机组1、机组2、机组3、机组4、机组5对应的第二累计运行时间可以分别用TL1、TL2、TL3、TL4、TL5表示，则第二累计运行时间最长机组可以表示为TLmax＝Max{TL1、TL2、TL3、TL4、TL5}，第二累计运行时间最短机组可以表示为TLmin＝Min{TL1、TL2、TL3、TL4、TL5}，时间差值＝TLmax-TLmin。进一步地，将时间差值与第二阈值进行比对，判断时间差值是否大于或等于第二阈值。其中，第二阈值可以根据实际应用场景灵活确定，例如：第二阈值等于100小时，则判断时间差值是否大于或者等于第二阈值，即：判断时间差值≥100是否成立。若时间差值大于或等于第二阈值(100小时)，则将第三开机顺序中的第二累计运行时间最长机组移至最后开机位置，得到第三开机顺序，例如：第二累计运行时间最长机组为机组2(第二累计运行时间150小时)，第二累计运行时间最短机组为机组3(第二累计运行时间30小时)，则时间差值≥100。在这种情况下，将第三开机顺序中的第二累计运行时间最长机组(即，机组2)移至最后开机位置，对应的第六开机顺序为：机组1、机组3、机组4、机组5、机组2，否则将第三开机顺序作为第六开机顺序。

进一步地，根据第四开机顺序、第六开机顺序以及分别对应的第三权重值，确定多台水轮发电机组在非稳态工况下的第二目标开机顺序。

可选地，一些实施例中，优化运行子系统还用于：根据记录多台水轮发电机组的多种负荷分配方案的负荷分配表，确定执行发电任务的目标水轮发电机组信息，其中，负荷分配方案是基于耗水量最小模型、水电站约束条件并采用优化算法计算得到的。

其中，发电任务用于指示水电厂进行发电，并且发电任务可以对应有负荷总量，即：水电厂执行该发电任务的总负荷，本实施例可以首先接收该发电任务的负荷总量。进一步地，可以读取记录多台水轮发电机组的多种负荷分配方案的负荷分配表。

举例而言，多台水轮发电机组例如包括1号机组、2号机组、3号机组、4号机组以及5号机组，多台水轮发电机组在不同的总负荷的情况下，可以有不同的负荷分配方案。图8是根据本公开实施例提供的负荷分配表的结构示意图，如图8所示，负荷分配表的每一行表示一种负荷分配方案，例如：第一行表示总负荷为70万kw的发电任务，启动2号机组负荷24万kw、启动4号机组负荷23万kw、启动5号机组负荷23万kw完成该70万kw的发电任务。

而该负荷分配表中的多种负荷分配方案是基于耗水量最小模型、水电厂约束条件并采用优化算法计算得到的，也即是说，每种负荷分配方案在满足水电厂约束条件和最小耗水量的前提下，采用优化算法计算得到的，并且负荷分配表可以是持续计算的，在约束条件、耗水量发生变化的情况下，实时计算该负荷分配表，因此负荷分配表中的负荷分配方案是最优的分配方案。

一些实施例，耗水量最小模型表示为：

其中，W为水电站总耗水量，

为时段t第i台水轮发电机组在工作水头为Ht，负荷为

时的发电流量；ΔT表示时段时长；

表示水轮发电机组i在时段t的状态，停机时

运行时

Q_up，i，Q_dn，i分别表示开机和停机过程的耗水量，包括机组在开停机过程中所发生的机械磨损等所折合的水量，N为水轮发电机组台数；T为调度期时段数。

另一些实施例，水电厂约束条件包括以下至少一项：

水电厂负荷平衡约束、水位变幅约束、水轮发电机组出力约束、水轮发电机组发电流量约束、水电厂运行水头约束、旋转备用容量约束等。

另一些实施例，优化算法例如可以是动态规划算法，并且采用动态规划法求解负荷分配方法计算过程如下：

以k＝1，2..n为计算阶段号，按水轮发电机组台数和水电站负荷由小到大的顺序，逐阶段递推计算对应的电站最优流量，递推计算公式如下：

其中，

表示1～k号机组在第k阶段的总负荷，

表示总负荷为

水头H条件下，在1～k号机组间优化分配负荷时的总工作流量，

表示边界条件，初始值为0。

可以理解的是，上述实例只是以采用动态规划算法求解负荷分配表进行示例性说明，在实际应用中，还可以采用其它任意可能的优化算法求解负荷分配表，例如：还可以采用退火粒子群算法求解负荷分配表，对此不作限制。

进一步地，可以根据负荷总量和负荷分配表，从多台水轮发电机组中确定执行发电任务的确定执行发电任务的目标水轮发电机组信息。

其中，目标水轮发电机组信息例如包括目标水轮发电机组数量、编号以及负荷量以及其它任意可能的信息，对此不作限制。

举例而言，发电任务的负荷总量为70万kw，则根据负荷分配表确定的负荷分配方案为2号机组负荷24万kw、4号机组负荷23万kw、5号机组负荷23万kw，则目标水轮发电机组数量为3，目标水轮发电机组编号为2号、4号以及5号，目标水轮发电机组负荷量依次为24万kw、23万kw、23万kw。

一些实施例，负荷分配表的每行数据表示一种负荷分配方案，根据负荷总量和负荷分配表，从多台水轮发电机组中确定执行发电任务的目标水轮发电机组数量、目标水轮发电机组编号以及目标水轮发电机组负荷量的操作包括以下步骤：

Step1：从负荷分配表中选取第J行，第J行属于负荷分配表任意一行；

Step2：计算J行的负荷总量

其中N(J，k)表示第J行第k台机组的负荷量；

Step3：判断J₁是否等于发电任务的负荷总量，若J₁等于发电任务的负荷总量，则将第J行的机组的数量作为目标水轮发电机组数量、第J行机组的编号作为目标水轮发电机组编号、第J行机组的负荷量作为目标水轮发电机组负荷量；若J₁小于发电任务的负荷总量，则执行J＝J+1并转Step2；若J₁大于发电任务的负荷总量，则采用两点线性插值法调整第J行机组的负荷量，得到目标水轮发电机组负荷量。

在实际应用中，可以遍历负荷分配表的每一行，确定是否存在与发电任务的负荷总量相等的行(即，负荷分配方案)。如果有，则将该行的运行机组作为目标水轮发电机组；如果没有，则确定总负荷大于负荷总量且与负荷总量最相近的行，并将该行的运行机组作为目标水轮发电机组。

举例而言，如果J＝1，即选取负荷分配表的第1行，则计算第1行的负荷总量

并且J₁＝负荷总量(例如：70万kw)，则第1行工作的机组数量作为该目标水轮发电机组数量，对应的，目标水轮发电机组的编号为2号机组、4号机组以及5号机组，目标水轮发电机组负荷量依次为24万kw、23万kw、23万kw；如果J＝4，即选取负荷分配表的第4行，则计算第4行的负荷总量

小于发电任务的负荷总量(例如：70万kw)，则J＝J+1，其中该负荷分配表的行可以循环遍历，例如：J＝J+1遍历到第1行，则继续执行Step2；如果负荷分配表中不存在第1行，且遍历之后确定第2行(J＝2)的总功率大于且最接近发电任务的负荷总量，则将第2行运行的机组作为目标水轮发电机组，并调整(例如：采用两点线性插值法调整)第2行机组的负荷量，得到目标水轮发电机组的负荷量。

图9是根据本公开一实施例提供的状态检修支持子系统运行方法的流程示意图，如图9所示，根据运行数据确定电气设备当前的运行状态，包括：

S901：根据待检测的目标电气设备的类型，确定目标检测方式。

其中，目标电气设备可以为待检测的电气设备，可以有多种类型，比如发电机、变压器、水电设备、断路器、电力线路等等，在此不进行限定。

可以理解的是，本公开中，对于各种类型的目标电气设备，可以根据目标电气设备的具体类型，为其确定对应的目标检测方式。

举例而言，对于变压器，作为电力系统中最为重要的电气设备之一，其运行的安全可靠性直接关系到电力系统的安全与稳定。变压器的运行温度作为一个对变压器本身具有至关重要的影响的因素，当变压器的运行温度升高，变压器将遭受一定程度的危险，且可能加快寿命折减。以六度法则为例，通常，在[80，140]的温度范围内，温度每升高六度，则变压器的寿命减少一半。因而，可选的，在待检测的目标电气设备的类型为变压器的情况下，可以确定目标检测方式为工作温度检测。

或者，在待检测的目标电气设备的类型为发电机的情况下，该装置可以确定目标检测方式为绝缘性能检测。可以理解的是，发电机的电气试验参数主要表征的是发电机绝缘的劣化，发电企业在确定发电机的绝缘老化的进程时，则可以根据发电机的绝缘老化情况合理的安排机组检修和技改工作。

需要说明的是，对于同一类型的目标电气设备，也可以有不同的目标检测方式，本公开在此不进行限定。

S902：根据目标检测方式，确定待获取的目标检测数据及参考数据。

其中，目标检测数据可以为目标电气设备的相关数据，比如目标电气设备的运行数据、试验数据、环境温度数据等等，可以有很多，在此不进行限定。

其中，参考数据可以为与目标电气设备同类型的设备的电气数据或其他数据。可以理解的是，通过参考数据，可以综合目标电气设备的各个参考，从而评判目标电气设备的运行状态，为揭示目标电气设备的运行规律，表征目标电气设备的状态提供了支持。

其中，参考电气设备可以为与目标电气设备相同类型的电气设备，参考数据集可以为对同类型的电气设备建立的各个时期的数据集的集合。根据目标电气设备的目标检测方式，该装置可以从参考数据集中获取对应的参考数据。

一些实施例，在目标检测方式为绝缘性能检测的情况下，可以确定待获取的目标检测数据为发电机定子线棒当前的电容值、参考数据为多个参考发电机的历史运行数据；或者，在目标检测方式为绝缘性能检测的情况下，确定待获取的目标检测数据为目标电气设备的历史运行状态参数、参考数据为与目标电气设备相同类型的电气设备的各个时期的数据。

举例来说，若目标检测方式为绝缘性能检测的情况下，该装置可以确定待获取的目标检测数据为发电机定子线棒当前的电容值、参考数据为其他同类型机组的电容量的测试结果。对于不同的发电机，目标检测数据也可以是不同的，发电机可以为大中小型水轮发电机、汽轮发电机、交流电机，因而定子线棒可以为各个发电机对应的定子线棒，在此不进行限制。

另一些实施例，在目标检测方式为工作温度检测的情况下，在确定待获取的目标检测数据及参考数据的操作中，首先可以确定待获取的目标检测数据为获取变压器当前运行数据，其中，当前运行数据包括变压器的测试点温度、当前的环境温度和当前的负荷。

可以理解的是，变压器当前运行数据可以有很多，比如变压器当前的环境温度、当前的负荷、当前冷却器的运行状态、当前的冷却器启动台数、当前冷却器的进/出口水温、当前冷却器的进/出口流量、线圈温度、顶层油温等等，在此不进行限定。

需要说明的是，变压器的运行温度对于变压器本身具有非常重要的影响，当变压器的温度升高，变压器可能会遭受一定程度的危险。通常情况下，冷却系统故障、内部接触不良、超负荷、油路堵塞、短路都可能会导致变压器的运行温度升高，对此不进行限定。因而，为了及时的发现变压器存在的故障，本公开实施例可以通过获取变压器的测试点温度，进而之后可以根据测试点温度判断变压器是否出现故障运行的情况。

其中，测试点温度可以为变压器的顶层油温和/或线圈温度，可以通过温度计等装置实时地测量环境温度，通过温度传感器接触温度测试点以获取线圈温度以及顶层油温，还可以通过电流表、电压表、功率表等仪表确定变压器当前的负荷，对此不进行限定。

进一步地，确定参考数据为历史温度样本区间对应的环境温度及负荷。举例来说，对于变压器的顶层油温，由于变压器依赖于油循环，在变压器出现潜在故障的时候，顶层油温还未达到预警值，存在时间上的延迟。因而，本公开实施例为了发现变压器的潜在隐患，及时的发现变压器的故障，可以根据变压器在之前各个时期的数据，确定变压器在各个工况下运行时的历史温度样本区间。其中，历史温度样本区间可以为测试点温度在变压器运行时的温度区间。

可以理解的是，环境温度和负荷为两个对变压器的温度影响比较大的因素。本公开实施例中，可以将环境温度和负荷作为变压器的工况，该装置可以根据变压器在之前各个时期的环境温度和负荷数据，确定变压器的各个工况。其中，对于相同的工况，也即相同的环境温度和负荷，变压器运行时的测试点温度所处的区间可以是不同的，因而各个工况对应的历史温度样本区间也可以是不同的。因而，本公开中，工作温度检测对应的参考数据可以为历史温度样本区间对应的环境温度及负荷。

进一步地，获取变压器的历史环境温度、历史负荷以及历史测试点温度。其中，历史环境温度可以为以往各个时期变压器的环境温度，历史负荷可以为以往各个时期变压器的负荷，历史测试点温度可以为以往各个时期中相同时间下环境温度和负荷对应的顶层油温和/或线圈温度，对此不进行限定。

进一步地，根据变压器的历史环境温度、历史负荷以及历史测试点温度，确定各历史温度样本区间。

一些实施例，在确定各历史温度样本区间的操作中，可以获取变压器的历史环境温度、历史负荷以及历史测试点温度；将历史环境温度均匀划分为各个温度区间；将历史负荷均匀划分为各个负荷区间；根据所述各个温度区间和所述各个负荷区间，确定变压器的各个工况样本组；根据变压器的各个工况样本组对应的各个历史测试点温度，以确定各历史温度样本区间。

其中，历史环境温度可以为以往各个时期变压器的环境温度，历史负荷可以为以往各个时期变压器的负荷，历史测试点温度可以为以往各个时期中相同时间下环境温度和负荷对应的顶层油温和/或线圈温度，对此不进行限定。

具体的，可以首先将历史环境温度进行均匀划分，以得到多个温度区间，然后将历史负荷进行均匀划分，以得到多个负荷区间。

举例来说，若上一年度变压器的历史环境温度为18℃-35℃，该装置可以将历史环境温度以每0.2℃作为一个区间，将历史环境温度进行划分，比如，可以将18℃-35℃划分为A1[18℃，18.2℃]、A2[18.2℃，18.4℃]、A3[18.4℃，18.6℃]...A110[39.8℃，40℃]，对此不进行限定。可以以0.5MW作为一个区间，将历史负荷划分为B1、B2、B3、B4...Bn等多个负荷区间。

上述举例仅为本公开的示意性说明，本公开对于历史环境温度和历史负荷均匀划分的精度不进行限定。

进而，将各个温度区间和各个负荷区间进行组合，以确定各个工况样本组，比如可以为G1(A1，B1)、G2(A1，B2)、G3(A2，B2)…，对此不进行限定。通过确定各个工况样本组的历史测试点温度，该装置可以获取各个工况样本组对应的历史温度样本区间。举例来说，若以顶层油温作为测试点温度，该装置可以获取在G1(A1，B1)这一工况下，变压器对应的顶层油温的测试点温度的区间，也即历史温度样本区间。

S903：从目标电气设备的运行数据中，获取目标检测数据。

需要说明的是，本公开实施例中，可以从目标电气设备的运行数据中，抽取对目标电气设备检测所需的目标检测数据。

举例而言，若目标检测方式为绝缘性能检测，该装置则可以获取绝缘性能检测对应的目标检测数据。以发电机的绝缘电阻为例，该装置可以从发电机的运行数据中抽取历史运行状态参数作为目标检测数据。

其中，历史运行状态参数可以为与目标电气设备对应的以往时期的运行状态参数，举例而言，若目标电气设备是发电机，则运行状态参数可以为发电机的绝缘电阻数据、泄露电流数据、局放数据、直流电阻数据、介损数据、电容数据等，在此不做限定。

需要说明的是，可以预先建立关于目标电气设备的运行数据库，其中，该运行数据库可以是包含有各个电气设备的各个类型的电气试验数据以及其他分析计算所得数据的数据集。

S904：根据参考数据及目标检测数据，确定目标电气设备当前的运行状态。

作为一种可能实现的方式，当参考数据为与目标电气设备同类型的电气设备时，在一定程度上，参考数据可以用于作为当前目标电气设备的相关电气数据的参考，也即可以对目标电气设备当前的运行状态的预测提供支持。进而，根据运行状态，给出状态检修决策推荐方案。

可选的，若当前的目标电气设备的运行状态参数与任一参考电气设备在各个时期的运行状态参数是相同的，或者接近的，比如差值小于预设的阈值，则可以将该参考电气设备的在运行相同时间的电气试验数据作为参考，或者以参考电气设备的运行状态参数作为目标电气设备在当前时期的运行状态参数。

举例而言，若当前的目标电气设备A在以往四年间的运行状态参数分别为12％、22％、32％、40％，而参考电气设备B在以往六年内的运行状态参数分别为11％、22％、33％、39％、15％和26％，由于目标电气设备与参考电气设备在前四年的运行状态参数相差较小，相差小于1％，因而，可以认为当前的目标电气设备与参考电气设备可能存在相同的老化进程，因而可以将参考电气设备第5年的运行状态参数15％作为目标电气设备在第5年的预测值，在此不进行限定。

需要说明的是，根据目标电气设备当前的运行状态参数，该装置可以确定当前目标电气设备是否处于正常的运行状态。举例来说，可以设置运行状态参数的阈值，若当前的运行状态参数超过了阈值，则说明目标电气设备当前的运行状态不佳，有可能会出现故障或损坏，从而可以及时的向工作人员进行预警，由此，则可以有利于合理的安排机组的检修和技改工作。

一些实施例，可以根据各历史温度样本区间对应的环境温度及负荷，确定与当前的环境温度及当前的负荷对应的目标温度区间。

其中，目标温度区间可以为变压器正常运行时的温度区间。可以理解的是，对于不同的环境温度和不同负荷，变压器的目标温度区间可以为不同的，对此不进行限定。

需要说明的是，可以通过数据库中以往各个时期的变压器的各个维度的运行数据，确定变压器在各个工况的目标温度区间。或者，还可以获取变压器的温度边界区间，其中，温度边界区间可以为变压器正常运行的温度边界范围。若变压器的温度超过了该区间，则说明变压器超历史工况运行，可能落入了故障运行区间。

或者，还可以获取变压器的温度边界区间，其中，温度边界区间可以为变压器正常运行的温度边界范围。若变压器的温度超过了该区间，则说明变压器超历史工况运行，可能落入了故障运行区间。

需要说明的是，在获取当前变压器对应的当前的环境温度及当前的负荷之后，可以由此确定当前的环境温度及当前的负荷所对应的工况样本组，进而确定该工况样本组对应的目标温度区间。

进一步地，根据测试点温度和目标温度区间，确定变压器当前的运行状态。

举例而言，若测试点温度未处于目标温度区间，则说明当前变压器可能脱离了正常运行的轨迹，可能会出现故障。因而可以确定变压器当前的运行状态为异常。或者，若测试点温度处于目标温度区间，则说明当前变压器处于正常运行的轨迹，也即运行状态为正常。

本公开实施例，可以根据电气设备的具体类型，为电气设备确定对应的检修方式，从而可以精准有效的检测电气设备的运行状态，为维护设备安全以及安全生产提供保障。

可选地，一些实施例，在待检测的目标电气设备的类型为发电机的情况下，确定目标电气设备当前的运行状态的操作，首先可以确定定子线棒中绝缘介质的材料。其中，绝缘介质的材料可以有很多，比如固体的橡胶、塑料、玻璃、陶瓷等，还可以为气体的空气、二氧化碳等，在此不进行限制。

进一步地，根据绝缘介质的材料，获取映射关系模型。

需要说明的是，绝缘介质在某些外界条件，比如高温、高压下可能会被击穿。而对于不同的材料的绝缘介质来说，其对应的剩余击穿电压也往往不同。因而针对绝缘材质的不同材料，本公开可以根据不同的映射关系模型进行计算。

其中，映射关系模型可以是数学模型，比如一元线性函数模型，或者，还可以为神经网络模型，可以用于表示预设的电容值和剩余击穿电压之间的关系，其可以是一一对应的关系，比如，一元线性回归函数。

举例来说，可以选用以下公式：y＝β₀+β₁x+ε，其中，以变量x作为电容，以变量y作为剩余击穿电压。

可以理解的是，上述公式之间的关系可以分成两个部分，一部分是由于x的变化引起的y的变化，记为β₀+β₁x，另一部分可以看成是任意随机因素引起的变化，记为ε。其中，β0为回归常数，β1为回归系数，ε为影响参数。

进一步地，基于预设的电容值与剩余击穿电压的映射关系模型，确定与当前的电容值对应的当前剩余击穿电压。

需要说明的是，由于预设的电容值与剩余击穿电压是一一对应的，因而根据映射关系模型，该装置可以确定与预设的电容值相对应的剩余击穿电压。

进一步地，根据当前剩余击穿电压与目标电气设备对应的安全电压阈值，确定目标电气设备的剩余运行时间。

一些实施例，可以首先获取发电机的各个历史运行数据，其中，每个历史运行数据中包括电机的历史运行时长及对应的击穿电压。

其中，历史运行数据可以是发电机历年的电气数据，比如各个时期的电容量值、击穿电压值、历史运行时长等等，在此不做限制。

需要说明的是，可以预先建立各个发电机的数据库，其中，数据库中可以包含各个类型的发电机在各个运行时期的各个维度的电气数据。

因而，本公开可以利用上述数据库对各个历史运行数据进行抽取，从而为之后表征电机运行，老化的规律提供数据支持，以便更为精准的构建模型以及规则。

进一步地，根据各个历史运行数据，确定发电机对应的击穿电压与运行时长的映射关系。需要说明的是，在收集到各个时期的历史运行数据之后，可以根据各个同类型的机组的发电机的电容量的测试结果，确定对应的击穿电压与运行时长的映射关系。

进一步地，基于映射关系、当前剩余击穿电压及电机对应的安全电压阈值，确定电机的剩余运行时间。

需要说明的是，本公开实施例可以首先建立预设的规则，比如剩余击穿电压与电机的运行时间的映射关系，比如函数关系。或者，还可以预先训练神经网络模型。

举例来说，若安全电压阈值为22kV，击穿电压和剩余运行时间的线性模型为y＝-0.1415x+79.966+0.991。比如，若当前的击穿电压为70kV，则对应的运行年龄为77个月。而安全电压阈值对应的运行年龄为410个月，因而剩余运行时间也即410-77＝333个月。

综上所述，本公开实施例在水电厂运维过程中，可以提高巡检的准确性且降低人力成本，此外可以提升水电厂的经济效益并保证电气设备的使用寿命，实现对水电厂进行智能化运维的技术效果。

本领域技术人员在考虑说明书及实践这里公开的发明后，将容易想到本申请的其它实施方案。本申请旨在涵盖本申请的任何变型、用途或者适应性变化，这些变型、用途或者适应性变化遵循本申请的一般性原理并包括本申请未公开的本技术领域中的公知常识或惯用技术手段。说明书和实施例仅被视为示例性的，本申请的真正范围和精神由下面的权利要求指出。

应当理解的是，本申请并不局限于上面已经描述并在附图中示出的精确结构，并且可以在不脱离其范围进行各种修改和改变。本申请的范围仅由所附的权利要求来限制。

尽管上面已经示出和描述了本申请的实施例，可以理解的是，上述实施例是示例性的，不能理解为对本申请的限制，本领域的普通技术人员在本申请的范围内可以对上述实施例进行变化、修改、替换和变型。

Claims (30)

1.一种水电生产分析决策支持系统，所述水电生产分析决策支持系统包括：数据采集子系统，巡检子系统，优化运行子系统以及状态检修支持子系统；

其中，所述数据采集子系统，分别与各个水电设备连接，用于获取每个所述水电设备的运行数据；

所述巡检子系统，与所述数据采集子系统连接，用于从所述数据采集子系统中获取所述各个水电设备的运行数据，以根据所述运行数据确定水电厂巡检场景中的观察项是否存在设备异常事件；

所述优化运行子系统，与所述数据采集子系统连接，用于从所述数据采集子系统中获取所述各个水电设备的运行数据，以根据所述运行数据确定多台水轮发电机组在不同工况下的开机顺序；

所述状态检修支持子系统，与所述数据采集子系统连接，用于从所述数据采集子系统中获取所述各个水电设备的运行数据，以根据所述运行数据确定电气设备当前的运行状态，支持设备开展状态检修。

2.如权利要求1所述的系统，其特征在于，根据所述运行数据确定水电厂巡检场景中的观察项是否存在设备异常事件，包括：

从所述运行数据中获取所述水电厂巡检场景的多媒体数据和感官模态数据；

基于所述多媒体数据和所述感官模态数据，确定与水电厂对应的巡检结果；

根据所述巡检结果，确定与水电厂巡检场景中的观察项对应的实际测量值；

确定与所述观察项对应的多种参考项，并确定与所述多种参考项分别对应的多种参考值；

根据所述多种参考值，确定与所述观察项对应的测量阈值；以及

根据所述实际测量值和所述测量阈值，确定所述观察项是否存在设备异常事件。

3.如权利要求1所述的系统，其特征在于，根据所述运行数据确定多台水轮发电机组在不同工况下的开机顺序，包括：

从所述运行数据中确定稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的运行效率、第一运行状态、第一累计运行时间，并根据所述运行效率、所述第一运行状态、所述第一累计运行时间确定所述多台水轮发电机组在所述稳态工况下的第一目标开机顺序；

从所述运行数据中确定非稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的缺陷程度、第二运行状态、第二累计运行时间，并根据所述缺陷程度、所述第二运行状态、所述第二累计运行时间确定所述多台水轮发电机组在所述非稳态工况下的第二目标开机顺序。

4.如权利要求1所述的系统，其特征在于，根据所述运行数据确定电气设备当前的运行状态，包括：

根据待检测的目标电气设备的类型，确定目标检测方式；

根据所述目标检测方式，确定待获取的目标检测数据及参考数据；

从所述目标电气设备的运行数据中，获取所述目标检测数据；

根据所述参考数据及所述目标检测数据，确定所述目标电气设备当前的运行状态。

5.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述巡检子系统还用于：

确定所述观察项所属组件的第一状态信息、所述水电厂巡检场景的环境状态信息、与所述观察项所关联的关联观察项所属组件的第二状态信息；

根据所述第一状态信息，和/或所述环境状态信息，和/或所述第二状态信息，确定与所述观察项对应的阈值变化信息；

根据所述阈值变化信息将所述测量阈值配置为目标阈值；

其中，所述根据所述实际测量值和所述测量阈值，确定所述观察项是否存在设备异常事件，包括：

根据所述实际测量值和所述目标阈值，确定所述观察项是否存在设备异常事件。

6.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述水电厂巡检场景中包括：发电机和水轮机，获取所述水电厂巡检场景的多媒体数据，包括：

分别获取与所述发电机关联的调速器系统、励磁系统、保护系统对应的图像数据；

获取所述发电机的发电层的热成像数据和温度数据；

分别获取所述发电机的励磁滑环和风洞出口的热成像数据和温度数据；

获取所述发电机的发电机定子的音频数据，其中，所述图像数据、所述热成像数据、所述温度数据，以及所述音频数据被作为所述多媒体数据；

分别获取所述水轮机巡检场景中的水轮机转轮、水轮机尾水管的运行音频数据；

分别获取所述水轮机巡检场景中的水轮机轴承、油箱、管路的运行视频数据，所述运行音频数据和所述运行视频数据被作为所述多媒体数据。

7.如权利要求6所述的系统，其特征在于，获取所述水电厂巡检场景的感官模态数据，包括：

获取所述水电厂巡检场景之中的气味数据，并将所述气味数据作为所述感官模态数据；

获取所述发电机定子的气味数据，并获取发电机出口开关的气味数据及风洞内的臭氧浓度数据。

8.如权利要求7所述的系统，其特征在于，基于所述多媒体数据，确定与水电厂对应的巡检结果，包括：

对所述发电机的发电机定子的音频数据进行音频特征提取，并对所述水轮机转轮、水轮机尾水管的运行音频数据进行音频特征提取，以得到待匹配声纹特征；

将所述待匹配声纹特征与预先标注的多种参考声纹特征进行比对，以确定与所述待匹配声纹特征匹配的参考声纹特征；

将所述匹配的参考声纹特征所属的故障类型作为所述巡检结果。

9.如权利要求7所述的系统，其特征在于，基于所述多媒体数据，确定与发电机对应的巡检结果，包括：

对与所述发电机关联的调速器系统、励磁系统、保护系统分别对应的图像数据进行图像特征提取，以得到待匹配图像特征，所述待匹配图像特征包括：与指示灯信号对应的图像特征、与压板位置对应的图像特征；

将所述待匹配图像特征与参考图像特征进行匹配，以确定与所述调速器系统、励磁系统、保护系统分别对应的指示灯信号信息和压板位置信息；

根据所述指示灯信号信息和压板位置信息分析得到所述巡检结果。

10.如权利要求7所述的系统，其特征在于，基于所述多媒体数据，确定与水轮机对应的巡检结果，包括：

对所述水轮机轴承、油箱、管路的运行视频数据进行视频特征提取，以得到待匹配图像特征；

将所述待匹配图像特征与参考图像特征进行匹配，以确定所述水轮机轴承、油箱、管路的裂纹位置信息，和与所述水轮机的水泵和油泵分别对应的启停位置信息；

将所述裂纹位置信息和所述启停位置信息作为所述巡检结果。

11.如权利要求7所述的系统，其特征在于，基于所述多媒体数据和所述感官模态数据，确定与水轮机对应的巡检结果，包括：

对水轮机巡检场景之中的视觉数据和/或听觉数据进行特征分析，以得到待匹配视觉数据和/或听觉数据类型；

如果所述待匹配视觉数据和/或听觉数据类型是目标视觉数据和/或听觉数据类型，则确定所述水轮机巡检场景中发生漏油事件；

结合所述多媒体数据确定所述漏油事件对应的漏油位置信息，并将所述漏油位置信息作为所述巡检结果。

12.如权利要求7所述的系统，其特征在于，基于所述多媒体数据和所述感官模态数据，确定与发电机对应的巡检结果，包括：

对所述气味数据进行气味特征分析，以得到待匹配气味类型；

如果所述待匹配气味类型是目标气味类型，则确定所述水电厂巡检场景中发生电腐蚀和/或发热事件和/或损坏事件和/或放电事件；

结合所述图像数据、所述热成像数据、所述温度数据，确定所述电腐蚀和/或发热事件和/或损坏事件和/或放电事件分别对应的电腐蚀和/或发热和/或损坏和/或放电位置信息，并将所述电腐蚀和/或发热和/或损坏和/或放电位置信息作为所述巡检结果。

13.如权利要求3所述的系统，其特征在于，根据所述运行效率、所述第一运行状态、所述第一累计运行时间确定所述多台水轮发电机组在所述稳态工况下的第一目标开机顺序，包括：

根据稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的运行效率，确定所述多台水轮发电机组的第一开机顺序；

根据稳态工况下所述多台水轮发电机组分别对应的第一运行状态，确定所述多台水轮发电机组的第二开机顺序；

确定稳态工况下所述多台水轮发电机组分别对应的第一累计运行时间；

根据所述第一开机顺序、所述第二开机顺序、所述第一累计运行时间，确定所述第一目标开机顺序。

14.如权利要求3所述的系统，其特征在于，根据所述缺陷程度、第二运行状态、第二累计运行时间，确定所述多台水轮发电机组在所述非稳态工况下的第二目标开机顺序，包括：

根据非稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的缺陷程度，确定所述多台水轮发电机组的第三开机顺序；

根据非稳态工况下所述多台水轮发电机组分别对应的第二运行状态，确定所述多台水轮发电机组的第四开机顺序；

确定非稳态工况下所述多台水轮发电机组的第二累计运行时间；

根据所述第三开机顺序、所述第四开机顺序、所述第二累计运行时间，确定所述第二目标开机顺序。

15.如权利要求13所述的系统，其特征在于，在根据稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的运行效率，确定所述多台水轮发电机组的第一开机顺序之前，所述优化运行子系统还用于：

分别获取所述多台水轮发电机组预定时间内的导叶开度数据；以及

根据所述导叶开度数据，确定所述水轮发电机组在预设的第一负荷区间的导叶开度平均值，并将所述导叶开度平均值作为所述水轮发电机组的运行效率。

16.如权利要求15所述的系统，其特征在于，根据所述导叶开度数据，确定所述水轮发电机组在预设的第一负荷区间的导叶开度平均值，包括：

根据所述导叶开度数据以及对应的负荷数据，构建用于表示导叶开度与机组负荷之间关系的第一回归模型；

确定所述第一负荷区间以及所述第一负荷区间的取值间隔；

基于所述第一负荷区间、所述第一负荷区间的取值间隔在所述第一回归模型进行采样，确定多个导叶开度样本数据；以及

计算所述多个导叶开度样本数据的第一算数平均值，并将所述第一算数平均值作为所述导叶开度平均值。

17.如权利要求13所述的系统，其特征在于，在根据稳态工况下所述多台水轮发电机组分别对应的第一运行状态，确定所述多台水轮发电机组的第二开机顺序之前，所述优化运行子系统还用于：

分别获取所述多台水轮发电机组预定时间内的多个部件的发热数据和振摆数据；

根据所述发热数据，确定所述水轮发电机组在预设的第二负荷区间的温度平均值；

根据所述振摆数据，确定所述水轮发电机组在预设的第三负荷区间的振摆平均值；以及

根据所述温度平均值、所述振摆平均值以及分别对应的第一权重值，确定所述多台水轮发电机组的第一运行状态。

18.如权利要求13所述的系统，其特征在于，根据所述第一开机顺序、所述第二开机顺序、所述第一累计运行时间，确定所述第一目标开机顺序，包括：

计算第一累计运行时间最长机组和第一累计运行时间最短机组的第一时间差值，并判断所述第一时间差值是否大于或等于第一阈值；

若所述第一时间差值大于或等于所述第一阈值，则将所述第一开机顺序中的第一累计运行时间最长机组移至最后开机位置，得到第五开机顺序；否则将所述第一开机顺序作为所述第五开机顺序；

根据所述第二开机顺序确定预定数量的第一运行状态低的机组，并将所述第五开机顺序中的第一运行状态低的机组的位置后移，得到所述第一目标开机顺序。

19.如权利要求14所述的系统，其特征在于，在根据非稳态工况下多台水轮发电机组分别对应的缺陷程度，确定所述多台水轮发电机组的第三开机顺序之前，所述优化运行子系统还用于：

分别获取所述多台水轮发电机组预定时间内的转轮气蚀数量、转轮裂纹长度、未处理缺陷数量；

根据预设等级规则，确定所述转轮气蚀数量对应的气蚀等级、所述转轮裂纹长度对应的裂纹等级、所述未处理缺陷数量对应的缺陷等级；以及

根据所述气蚀等级、所述裂纹等级、所述缺陷等级以及分别对应的第二权重值，确定所述多台水轮发电机组分别对应的缺陷程度。

20.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述优化运行子系统还用于：

根据记录多台水轮发电机组的多种负荷分配方案的负荷分配表，确定执行发电任务的目标水轮发电机组信息，其中，所述负荷分配方案是基于耗水量最小模型、水电站约束条件并采用优化算法计算得到的。

21.如权利要求4所述的系统，其特征在于，根据待检测的目标电气设备的类型，确定目标检测方式，包括：

在所述待检测的目标电气设备的类型为发电机的情况下，确定所述目标检测方式为绝缘性能检测；

和/或，

在所述待检测的目标电气设备的类型为变压器的情况下，确定所述目标检测方式为工作温度检测。

22.如权利要求21所述的系统，其特征在于，所述根据所述目标检测方式，确定待获取的目标检测数据及参考数据，包括：

在所述目标检测方式为绝缘性能检测的情况下，确定待获取的目标检测数据为所述发电机定子线棒当前的电容值、参考数据为多个参考发电机的历史运行数据；

和/或，

在所述目标检测方式为绝缘性能检测的情况下，确定待获取的目标检测数据为所述目标电气设备的历史运行状态参数、参考数据为与目标电气设备相同类型的电气设备的各个时期的数据。

23.如权利要求21所述的系统，其特征在于，在所述目标检测方式为工作温度检测的情况下，所述根据所述目标检测方式，确定待获取的目标检测数据及参考数据，包括：

确定待获取的目标检测数据为获取所述变压器当前运行数据，其中，所述当前运行数据包括所述变压器的测试点温度、当前的环境温度和当前的负荷；

确定参考数据为历史温度样本区间对应的环境温度及负荷。

24.如权利要求23所述的系统，其特征在于，所述状态检修支持子系统，还用于：

获取所述变压器的历史环境温度、历史负荷以及历史测试点温度；

根据所述变压器的历史环境温度、历史负荷以及历史测试点温度，确定各历史温度样本区间。

25.如权利要求24所述的系统，其特征在于，所述根据所述变压器的历史环境温度、历史负荷以及历史测试点温度，确定各历史温度样本区间，包括：

将所述历史环境温度均匀划分为各个温度区间；

将所述历史负荷均匀划分为各个负荷区间；

根据所述各个温度区间和所述各个负荷区间，确定所述变压器的各个工况样本组；

根据所述变压器的所述各个工况样本组对应的各个所述历史测试点温度，确定所述各历史温度样本区间。

26.如权利要求25所述的系统，其特征在于，所述根据所述参考数据及所述目标检测数据，确定所述目标电气设备当前的运行状态，包括：

根据各历史温度样本区间对应的环境温度及负荷，确定与所述当前的环境温度及所述当前的负荷对应的目标温度区间；

根据所述测试点温度和所述目标温度区间，确定所述变压器当前的运行状态。

27.如权利要求22所述的系统，其特征在于，在所述待检测的目标电气设备的类型为发电机的情况下，根据所述参考数据及所述目标检测数据，确定所述目标电气设备当前的运行状态，包括：

确定所述定子线棒中绝缘介质的材料；

根据所述绝缘介质的材料，获取映射关系模型；

基于预设的电容值与剩余击穿电压的映射关系模型，确定与所述当前的电容值对应的当前剩余击穿电压；

根据所述当前剩余击穿电压与所述目标电气设备对应的安全电压阈值，确定所述目标电气设备的剩余运行时间。

28.如权利要求27所述的系统，其特征在于，所述根据所述当前剩余击穿电压与所述目标电气设备对应的安全电压阈值，确定所述目标电气设备的剩余运行时间，包括：

获取所述电机的各个历史运行数据，其中，每个所述历史运行数据中包括所述电机的历史运行时长及对应的击穿电压；

根据所述各个历史运行数据，确定所述电机对应的击穿电压与运行时长的映射关系；

基于所述映射关系、所述当前剩余击穿电压及所述电机对应的安全电压阈值，确定所述电机的剩余运行时间。

29.如权利要求1所述的系统，其特征在于，所述水电生产分析决策支持系统还包括：诊断子系统，与所述数据采集子系统连接，用于从所述数据采集子系统中获取所述各个水电设备的运行数据，以根据所述运行数据构建与各个水电设备对应的数据样本。

30.如权利要求2所述的系统，其特征在于，所述水电生产分析决策支持系统还包括：知识中心子系统，与所述数据采集子系统连接，用于从所述数据采集子系统中获取所述各个水电设备的运行数据，以根据所述运行数据生成所述系统对应的知识图谱。

Images