CN114724320A - 一种火电机组语音辅助报警方法及报警系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种火电机组语音辅助报警方法及报警系统，方法包括获取火电机组各检测元素的监测数据，建立监测数据样本库；设定检测元素报警参数，建立报警数据库，当监测元素的监测数据符合报警条件时，产生报警信息；将报警信息分为特殊报警信息列表和常规报警信息列表显示；根据列表显示顺序对报警信息内容进行播报。所述特殊报警信息列表用于显示火电机组故障预警信息；所述常规报警信息列表用于显示火电机组各个设备的设备参数报警信息。将报警信息分为两类型报警信息列表显示，通过建立故障预警模型，实现一定程度的故障预警功能。对报警信息按序进行语音播报，更科学、更有效地辅助火电机组集控运行人员的日常监盘工作。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统领域，尤其涉及一种火电机组语音辅助报警方法及报警系统。
背景技术
大型火电单元机组报警系统是热工自动化控制的重要组成部分，也是运行人员集中监控过程中依赖程度很高的系统。
目前大多数报警系统采用列表报警及软光字牌报警两种形式配置。其中，列表报警由DCS系统软件提供的窗口软件以文字形式展示，信息全面，数量较多；软光字牌报警则由各电厂依据自身经验采取一定的报警信号收集原则，模仿早期的现场光子牌样式，运用DCS软件进行组态设计，将列表报警中的重要信息集中到一幅画面，然后以大屏幕显示。软光字牌报警触发时以声光形式提醒运行人员，然后运行人员根据光子牌及列表报警文字内容定位报警源，分析报警原因。但是上述报警系统使用过程中存在以下问题：
1）设备和系统复杂，需要监测的参数多，相应报警信息配置数量大，分类分级缺乏标准，在现场环境及运行工况复杂条件下容易触发频繁报警，形成滋扰；
2）报警功能与样式上比较简单，对运行人员的主动性要求较高，不利于快速发现异常和准确定位分析。
3）维护成本高，灵活性差。受制度约束，一般运行人员没有权限修改DCS系统中相关定值与逻辑，一些参数临时变更或加强监视的需求往往得不到第一时间实现。
例如，一种在中国专利文献上公开的“一种火力发电机组事故处理训练装置”，其公告号CN20406 5698，包括数据读取模块、模拟运行站、操作员站、教练员站、I/O模块、报警控制器、操作面板、报警光字牌、事故音箱和炉膛火焰电视、数据读取模块从火电厂厂级监控信息系统读取机组事故前或事故发生时的生产数据，作为初始状态，通过运行人员在操作员站和操作面板操作，以及模拟运算、画面监视、报警光字和音响警示。
发明内容
本发明是为了克服现有技术的火电机组报警系统和报警方法采用硬件配置复杂报警功能不够完善，维护成本高的问题，提供一种基于Python编程语音开发，以语音形式播报火电机组设备及系统报警信息，可以更有效地辅助运行值班人员日常监盘工作，提高工作质量与效率，保障安全运行的火电机组语音辅助报警系统和报警方法。
为实现上述目的，本发明采用以下技术方案：
一种火电机组语音辅助报警方法，所述方法包括：
步骤S1：获取火电机组各检测元素的监测数据，建立监测数据样本库；
步骤S2:设定检测元素报警参数，建立报警数据库，当监测元素的监测数据符合报警条件时，产生报警信息；
步骤S3：将报警信息分为两类型报警信息列表显示；
步骤S4：根据两类型报警信息列表显示顺序对报警信息内容进行播报。通过访问厂级监控信息系统监测火电机组实时生产信息，作为优选，所述两类型报警信息列表为特殊报警信息列表和常规报警信息列表；
所述特殊报警信息列表用于显示火电机组故障预警信息；
所述常规报警信息列表用于显示火电机组各个设备的设备参数报警信息。
报警信息与检测数据链接，便于对数据的查阅分析和存档，语音播报基于Python语音多线程技术开发，语音播报与界面操作相分离，人机交互性好，能够很好的满足日常操作与监视需求。
作为优选，所述报警条件包括第一报警条件和第二报警条件，当存在检测数据满足第一报警条件时显示常规报警信息，当存在检测数据满足第二报警条件时显示特殊报警信息，当存在检测数据既满足第一报警条件又满足第二报警条件时，同时显示第二报警条件对应特殊报警信息和第一报警条件对应的常规报警信息。根据不同监测需求分别设置第一报警条件和第二报警条件，便于对设备进行不同程度的监测分析。第一报警条件扫描监测周期为5s，第二报警条件扫描周期为1min。常规报警可实现对设备参数超限、变化速率、状态变化进行基本检测；特殊报警基于Scikit-Learn库提供的机器学习算法构建，通过提取历史数据，建立数据集，建立模型，实现一定程度的故障预警功能。
作为优选，所述第二报警条件包括提取监测数据样本库中的历史数据、建立故障预警模型，根据故障预警模型对检测数据进行故障预警。
作为优选，所述建立故障预警模型通过Python中scikit-learn库进行实现。基于Scikit-Learn库提供的机器学习算法构建，通过提取历史数据，建立数据集，建立模型，实现一定程度的故障预警功能
作为优选，所述故障预警模型包括一个输入层、一个隐含层和一个输入层，其中输入层包含若干个输入神经元，所述每个输入神经元对应一个或者多个监测元素，所述输出层包含若干个输出神经元，所述每个输出神经元对应一个或者多个特殊报警信息。
作为优选，所述根据两类型报警信息列表显示顺序对报警信息内容进行播报包括根据产生时间和报警信息等级对报警信息内容进行排序并通过文本转语音方式按照报警信息顺序对报警信息内容进行播报。
一种火电机组语音辅助报警系统，其特征是，采用上述任一项所述的一种火电机组语音辅助报警方法。
作为优选，包括信息获取单元、数据库单元、数据处理单元和文本语音转换单元；
所述信息获取单元：用于获取火电机组监测元素的监测数据；
所述数据库单元：用于将火电机组检测数据构建成监测数据样本库，将报警数据构建成报警数据库；
所述数据处理单元：用于提取监测数据样本库中的历史数据、建立故障预警模型，根据故障预警模型对检测数据进行故障预警；
文本语音转换单元：用于将报警信息按照排列顺序转换成语音播报。
作为优选，所述信息获取单元还包括对监测数据的数值超限、变化速率、状态变化进行监测。
信息获取单元通过数据库访问技术实现SIS厂级监控信息系统通信，获取火电机组实时监测数据，保证数据实时性和安全性，数据获取便利。
因此，本发明具有如下有益效果：将报警信息分为两类型报警信息列表显示，通过Python中scikit-learn库建立故障预警模型，实现一定程度的故障预警功能。基于Python语音多线程技术，对报警信息按序进行语音播报，更科学、更有效地辅助火电机组集控运行人员的日常监盘工作。
附图说明
图1是本发明一实施例的报警方法框图。
图2是本发明一实施例的报警界面示意图。
具体实施方式
下面结合附图与具体实施方式对本发明做进一步的描述。
实施例：
如图1~2所示的实施例中一种火电机组中一台磨组的语音辅助报警系统和方法：该机组制粉系统各磨组在日常生产过程中操作与调整频繁、异常情况较多，是重要的监视对象。DCS系统中相关的报警设置不充分，导致运行人员监盘工作任务量大，效率与质量不佳。
通过语音辅助报警，运行人员可基于机组相关运行规定要求、经验或历史数据值进行常规报警项目设置。利用特殊报警功能，提取相关参数的历史数据，采用机器学习方法构建模型，设定合理的判断条件来实现一定程度的预警功能。
所述报警系统包括信息获取单元、数据库单元、数据处理单元、文本语音转换单元和报警信息交互显示单元；
所述信息获取单元：用于获取火电机组监测元素的监测数据；
所述数据库单元：用于将火电机组检测数据构建成监测数据样本库，将报警数据构建成报警数据库；
所述数据处理单元：用于提取监测数据样本库中的历史数据、建立故障预警模型，根据故障预警模型对检测数据进行故障预警；
文本语音转换单元：用于将报警信息按照排列顺序转换成语音播报；
所述报警信息交互显示单元包括菜单栏、状态栏、报警信息显示、历史报警记录、重要设备运行状态监视部件，当前报警信息的显示，又兼顾历史数据查询与分析的便捷性，能够很好的满足日常操作与监视需求。
本发明公开的控制方法包括如下步骤：
步骤S1：获取火电机组各检测元素的监测数据，建立监测数据样本库；检测元素包括磨煤机跳闸、给煤机跳闸、给煤机皮带无煤、润滑油系统故障、轴承温度高、动态分离器故障:
步骤S2:设定检测元素报警参数，建立报警数据库，当监测元素的监测数据符合报警条件时，产生报警信息；所述建立故障预警模型通过Python中scikit-learn库进行实现。故障预警模型包括一个输入层、一个隐含层和一个输入层，其中输入层包含若干个输入神经元，所述每个输入神经元对应一个或者多个监测元素，所述输出层包含若干个输出神经元，所述每个输出神经元对应一个或者多个特殊报警信息。特殊报警信息包括综合监视区：一次风量、出口温度，系统分析区：堵煤、断煤工况判断。
所述报警条件包括第一报警条件和第二报警条件，当存在检测数据满足第一报警条件时显示常规报警信息，当存在检测数据满足第二报警条件时显示特殊报警信息，当存在检测数据既满足第一报警条件又满足第二报警条件时，同时显示第二报警条件对应特殊报警信息和第一报警条件对应的常规报警信息。常规报警信息包括检测元素高低点限制、检测元素变化速率、指令与反馈偏差大和设备运行状态；
所述第二报警条件包括提取监测数据样本库中的历史数据、建立故障预警模型，根据故障预警模型对检测数据进行故障预警。
根据不同监测需求分别设置第一报警条件和第二报警条件，便于对设备进行不同程度的监测分析。第一报警条件扫描监测周期为5s，第二报警条件扫描周期为1min。常规报警可实现对设备参数超限、变化速率、状态变化进行基本检测；特殊报警基于Scikit-Learn库提供的机器学习算法构建，通过提取历史数据，建立数据集，建立模型，实现一定程度的故障预警功能。
步骤S3：将报警信息分为两类型报警信息列表显示；
所述两类型报警信息列表为特殊报警信息列表和常规报警信息列表；
所述特殊报警信息列表用于显示火电机组故障预警信息；
所述常规报警信息列表用于显示火电机组各个设备的设备参数报警信息。
步骤S4：根据两类型报警信息列表显示顺序对报警信息内容进行播报。
所述根据两类型报警信息列表显示顺序对报警信息内容进行播报包括根据产生时间和报警信息等级对报警信息内容进行排序并通过文本转语音方式按照报警信息顺序对报警信息内容进行播报。
本文中所描述的具体实施例仅仅是对本发明精神作举例说明。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实施例做各种各样的修改或补充或采用类似的方式替代，但并不会偏离本发明的精神或者超越所附权利要求书所定义的范围。
尽管本文较多地使用了文本转语音、Scikit-Learn库、报警条件、模型等术语，但并不排除使用其它术语的可能性。使用这些术语仅仅是为了更方便地描述和解释本发明的本质；把它们解释成任何一种附加的限制都是与本发明精神相违背的。
Claims (10)
1.一种火电机组语音辅助报警方法，其特征是，所述方法包括：
步骤S1：获取火电机组各检测元素的监测数据，建立监测数据样本库；
步骤S2:设定检测元素报警参数，建立报警数据库，当监测元素的监测数据符合报警条件时，产生报警信息；
步骤S3：将报警信息分为两类型报警信息列表显示；
步骤S4：根据两类型报警信息列表显示顺序对报警信息内容进行播报。
2.根据权利要求1所述的一种火电机组语音辅助报警方法，其特征是，
所述两类型报警信息列表为特殊报警信息列表和常规报警信息列表；
所述特殊报警信息列表用于显示火电机组故障预警信息；
所述常规报警信息列表用于显示火电机组各个设备的设备参数报警信息。
3.根据权利要求2所述的一种火电机组语音辅助报警方法，其特征是，所述报警条件包括第一报警条件和第二报警条件，当存在检测数据满足第一报警条件时显示常规报警信息，当存在检测数据满足第二报警条件时显示特殊报警信息，当存在检测数据既满足第一报警条件又满足第二报警条件时，同时显示第二报警条件对应特殊报警信息和第一报警条件对应的常规报警信息。
4.根据权利要求3所述的一种火电机组语音辅助报警方法，其特征，所述第二报警条件包括提取监测数据样本库中的历史数据、建立故障预警模型，根据故障预警模型对检测数据进行故障预警。
5.根据权利要求4所述的一种火电机组语音辅助报警方法，其特征是，所述建立故障预警模型通过Python中scikit-learn库进行实现。
6.根据权利要求5所述的一种火电机组语音辅助报警方法，其特征是，所述故障预警模型包括一个输入层、一个隐含层和一个输入层，其中输入层包含若干个输入神经元，所述每个输入神经元对应一个或者多个监测元素，所述输出层包含若干个输出神经元，所述每个输出神经元对应一个或者多个特殊报警信息。
7.根据权利要求1~6任一项所述的一种火电机组语音辅助报警方法，其特征是，所述根据两类型报警信息列表显示顺序对报警信息内容进行播报包括根据产生时间和报警信息等级对报警信息内容进行排序并通过文本转语音方式按照报警信息顺序对报警信息内容进行播报。
8.一种火电机组语音辅助报警系统，其特征是，采用权利要求1-5任一项所述的一种火电机组语音辅助报警方法。
9.根据权利要求6所述的一种火电机组语音辅助报警系统，其特征是，包括信息获取单元、数据库单元、数据处理单元和文本语音转换单元；
所述信息获取单元：用于获取火电机组监测元素的监测数据；
所述数据库单元：用于将火电机组检测数据构建成监测数据样本库，将报警数据构建成报警数据库；
所述数据处理单元：用于提取监测数据样本库中的历史数据、建立故障预警模型，根据故障预警模型对检测数据进行故障预警；
文本语音转换单元：用于将报警信息按照排列顺序转换成语音播报。
10.根据权利要求9所述的一种火电机组语音辅助报警系统，其特征是，所述信息获取单元还包括对监测数据的数值超限、变化速率、状态变化进行监测。
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