CN115017214B - 水电站辅助设备运行状态分析预警方法、装置及存储介质 - Google Patents

水电站辅助设备运行状态分析预警方法、装置及存储介质 Download PDF

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CN115017214B CN202210936704.4A CN202210936704A CN115017214B CN 115017214 B CN115017214 B CN 115017214B CN 202210936704 A CN202210936704 A CN 202210936704A CN 115017214 B CN115017214 B CN 115017214B
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Abstract

本公开提出一种水电站辅助设备运行状态分析预警方法、装置及存储介质,该方法包括:获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据,并根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间,并根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间,以及根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警,能够结合发电机组的不同工况和目标辅机设备的运行规律进行分析,合理准确的确定目标辅机设备的健康值区间,从而提升对目标辅机设备运行的预警效果。

Description

水电站辅助设备运行状态分析预警方法、装置及存储介质
技术领域
本公开涉及水电站预警技术领域,尤其涉及一种水电站辅助设备运行状态分析预警方法、装置及存储介质。
背景技术
水电站中的辅机设备可以用于厂内油、水、气系统的控制,辅机设备运行规律能够反映设备及系统的运行状况,水电站辅机设备的运行可靠性,直接影响到整个电站安全稳定运行。对于辅机设备而言,其在自动控制情况下运行时间及启停间隔时间历次表现应差异不大,若出现明显的运行时间过长,或者明显的启停间隔时间过短,则可能存在油罐漏油、气罐漏气等异常。因此,通过对辅机设备运行时间及启停间隔时间进行分析,对辅机设备预警具有重要的意义。相关技术中,对辅机设备运行规律统计分析主要靠人工进行,存在一定的主观性,且需要耗费大量的人力和时间成本,因此影响辅机设备运行状态分析及预警的效果。
发明内容
本申请提出了一种水电站辅助设备运行状态分析预警方法、装置以及存储介质,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站辅助设备运行状态分析预警方法,包括:获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据;根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间;根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间;以及根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警。
本申请第二方面实施例提出了一种水电站辅助设备运行状态分析预警装置,包括:获取模块,用于获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据;第一确定模块,用于根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间;第二确定模块,用于根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间;以及预警模块,用于根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警。
本申请第三方面实施例提出了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器;其中,所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令,所述指令被所述至少一个处理器执行,以使所述至少一个处理器能够执行本申请实施例的水电站辅助设备运行状态分析预警方法。
本申请第四方面实施例提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,所述计算机指令用于使所述计算机执行本申请实施例公开的水电站辅助设备运行状态分析预警方法。
本实施例中,通过获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据,并根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间,并根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间,以及根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警,能够结合发电机组的不同工况和目标辅机设备的运行规律进行分析,合理准确的确定目标辅机设备的健康值区间,从而提升对目标辅机设备运行的预警效果。
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是本公开一实施例提出的水电站辅助设备运行状态分析预警方法的流程示意图;
图2是本公开实施例提出的调速器油泵运行预警的流程示意图;
图3是本公开实施例提出的手动控制时间段的示意图;
图4是本公开另一实施例提出的水电站辅助设备运行状态分析预警方法的流程示意图;
图5A是本公开实施例提出的辅机状态智能分析系统功能结构示意图;
图5B是本公开实施例提出的辅机状态智能分析系统运行规律分析功能示意图;
图5C是本公开实施例提出的辅机状态智能分析系统分析列表结构示意图;
图6是本公开另一实施例提出的水电站辅助设备运行状态分析预警装置的示意图;
图7示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。
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。
其中,需要说明的是,本实施例的水电站辅助设备运行状态分析预警方法的执行主体可以为水电站辅助设备运行状态分析预警装置,该装置可以由软件和/或硬件的方式实现,该装置可以配置在电子设备中,电子设备可以包括但不限于终端、服务器端等。
正如背景技术中所述的,对辅机设备运行规律统计分析主要靠人工进行,存在一定的主观性,且需要耗费大量的人力和时间成本。此外,实际研究发现,对于辅机设备而言,其在自动控制情况下运行时间及启停间隔时间历次表现应差异不大,若出现明显的运行时间过长,或者明显的启停间隔时间过短,则可能存在油罐漏油、气罐漏气等异常。因此,通过对辅机设备运行时间及启停间隔时间进行分析,对辅机设备预警具有重要的意义。而相关技术中虽然涉及对设备运行异常进行分析的技术,但是其并没有研究辅机设备在不同工况下启停时间的异常情况,鉴于此,本申请提出一种水电站辅助设备运行状态分析预警方法。
图1是根据本公开一实施例提供的水电站辅助设备运行状态分析预警方法的流程示意图。参考图1所示,该方法包括:
S101:获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据。
其中,水电站中用于保障水电机组安全、经济运行的设备可以被称为辅机设备。一些实施例,辅机设备例如可以是水电站气系统气机、水电站调速器油泵、水电站给排水系统水泵以及其它任意可能的辅机设备,对此不作限制。而当前需要进行预警的辅机设备可以被称为目标辅机设备,例如上述辅机设备中的任一种,以下将以调速器油泵作为目标辅机设备对本实施例的水电站辅助设备运行状态分析预警方法进行说明。
启停时间数据,为目标辅机设备(调速器油泵)在预设时间段启动和停止时间的历史数据,其中,启停时间数据例如可以包括启停时间和该时间对应的状态(启动或者停止),启停时间数据形式例如:2022.01.01-12:00:00启动,2022.01.01-13:00:00停止,2022.01.01-18:00:00启动....。可以理解的是,目标辅机设备在预设时间段可以有多次启动和停止动作,则可以对应有多个启停时间数据。其中,预设时间段可以根据实际应用场景灵活设定,例如:本实施例的预设时间段为10小时,对此不作限制。
而工况数据,用于描述水电站发电机组在预设时间段的工作状态,工况数据例如分为发电状态和停机状态。其中,机组工况判断方法为:当发电机组导叶不在全关位置且转速大于等于2,该机组为发电状态;否则为停机状态。
图2是本公开实施例提出的调速器油泵运行预警的流程示意图,如图2所示,在实际应用中,可以对目标辅机设备(调速器油泵)运行状态进行监测得到测点数据,而本实施例可以根据测点数据确定启停时间数据。
在实际应用中,调速器油泵运行预警以一个水电站一个批量计算模型的方式完成计算,模型每次计算时间间隔为10个小时(即,预设时间段)。考虑到不同类别的调速器油泵运行时间、启停间隔时间存在不同的规律。为计算长时间运行或停机的设备数据,需要存储历史设备运行的数据,具体方法如下:
(1)从PostgreSQL数据库查询上次运行后最后保存的调速器油泵状态数据时间作为本次计算数据开始时间,计算模型运行时间为数据结束时间。
(2)从HBase中查询数据开始时间及结束时间内的调速器油泵状态数据(即,启动或停止状态)。
(3)从PostgreSQL查询每个设备最后两次上报的启动状态数据及最后两次上报的停止状态数据。
(4)对于同一个设备,将步骤2及步骤3查询到的数据组合并排序,记为待挖掘数据。
(5)按照功能需求对待挖掘数据进行计算,将计算结果及标注存入相应测点。
(6)将待挖掘数据中每个设备最后两次上报的启动状态数据及最后两次上报的停止状态数据存入PostgreSQL数据库,即:从PostgreSQL数据库得到启停时间数据。
一些实施例,对于目标辅机设备的运行,存在自动控制和手动控制两种方式,而自动控制和手动控制产生的启停时间数据会存在偏差,因此影响辅机设备状态预警的准确性。在这种情况下,本实施例可以将启停时间数据中手动控制产生的数据进行过滤。
在实际应用中,启停时间数据可以有对应的控制方式标签,例如:手动控制的标签为0,自动控制的标签为1。从而,根据标签可以对手动控制产生的数据进行过滤。具体地,图3是本公开实施例提出的手动控制时间段的示意图,如图3所示,在确定手动控制时间区间的过程中,如果计算时间为t0至t2,只存在手动态0时刻t1,自动态1未出现,则将时间段开始时间设置为手动态0时间t1,结束时间为取数据的最后时间t2,即当前时间;若t2至t4控制方式只存在一个1,则将输入数据开始时间t2作为手动态开始时间,1时刻t3作为手动态结束时间。从而,确定启停间隔时间中的手动控制时间。进一步地,将启停时间数据中手动控制时间过滤。其中,可以在计算过程中添加逻辑判断,以确定最终的启停时间数据。具体地,可以确定预设时间段中全部调速器油泵手动控制时间段的并集,然后将该并集与启停时间数据取交集,若交集为空表示启停时间数据中不存在手动控制时间,则可以输出该启停时间数据进行后续计算。
S102:根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间。
上述获取启停时间数据和工况数据后,进一步地,本公开实施例可以根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间。
具体地,如图2所示,首先根据启停时间数据确定多个运行时间和/或多个启停间隔时间。
其中,运行时间用于描述目标辅机设备从启动状态至启动后首次停止状态之间的时间差值。
举例而言,对于调速器油泵,当确定调速器油泵处于停止状态后,假设在Tstart时刻首次发现该设备启动,启动后,在Tstop时刻首次发现该设备停止,其运行时间Trun可以表示为:Trun=Tstop-Tstart。例如,上述的启停时间数据形式为2022.01.01-12:00:00启动,2022.01.01-13:00:00停止,2022.01.01-18:00:00启动....,则其中一个运行时间可以表示为2022.01.01-13:00:00-2022.01.01-12:00:00=1小时。可以理解的是,根据启停时间数据可以计算多个运行时间Trun。需要补充说明的是,在目标辅机设备为多台时,例如某水电站每台发电机组配置3台调速器油泵,本实施例在确定运行时间时,只考虑单台目标辅机设备的运行时间。
而启停间隔时间,用于描述目标辅机设备从停止状态至停止后首次启动状态之间的时间差值。
举例而言,启停间隔时间计算考虑多调速器油泵协同工作的情况,例如某水电站每台发电机组配置3台调速器油泵。将多个调速器油泵的集合
Figure 427271DEST_PATH_IMAGE001
视为一个逻辑泵
Figure 919432DEST_PATH_IMAGE002
时,
Figure 161058DEST_PATH_IMAGE002
在t时刻的工作状态
Figure 498498DEST_PATH_IMAGE003
按照如下方法计算:
Figure 141969DEST_PATH_IMAGE004
当逻辑泵
Figure 477135DEST_PATH_IMAGE002
处于运行状态,即
Figure 268374DEST_PATH_IMAGE003
=1,假设在t1时刻首次发现
Figure 347188DEST_PATH_IMAGE002
停止,即
Figure 845166DEST_PATH_IMAGE005
=0,记录t1。逻辑泵停止后,在t2时刻首次发现
Figure 679129DEST_PATH_IMAGE002
启动,即
Figure 629768DEST_PATH_IMAGE003
=1。其启停间隔时间Tintv可以表示为:Tintv=t2-t1。例如,上述的启停时间数据形式为2022.01.01-12:00:00启动,2022.01.01-13:00:00停止,2022.01.01-18:00:00启动....,则其中一个启停间隔时间可以表示为2022.01.01-18:00:00-2022.01.01-13:00:00=5小时。可以理解的是,根据启停时间数据可以计算多个启停间隔时间Tintv
进一步地,如图2所示,本实施例可以根据发电机组的工况数据(即,发电状态或停机状态),将多个运行时间分为不同工况时的运行时间,即:发电状态运行时间和停机状态运行时间,例如:发电机组在其中的部分运行时间内为发电状态,则该运行时间可以作为发电状态运行时间;同理,本实施例可以将多个启停间隔时间可分为发电状态启停间隔时间和停机状态启停间隔时间。
可以理解的是,本实施例可以确定发电状态运行时间和停机状态运行时间,或者确定发电状态启停间隔时间和停机状态启停间隔时间,或者确定发电状态运行时间、停机状态运行时间和发电状态启停间隔时间、停机状态启停间隔时间,对此不作限制。
在一个具体实例中,目标辅机设备(调速器油泵)在不同工况时的运行时间和/或启停间隔时间如表1所示:
表1
Figure 512273DEST_PATH_IMAGE006
在实际应用中,可以采用调速器油泵运行规律数据挖掘算法(例如上述计算启停间隔时间和运行时间的算法)确定运行时间和/或启停间隔时间,其中,将启停时间数据和工况数据作为算法输入,将运行时间和/或启停间隔时间作为输出。需要说明的是,对于部分辅机设备,可以不区分机组启停状态,也即是说,只考虑运行时间和/或启停间隔时间而不需要考虑机组工况(开机或停机)。
S103:根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间。
其中,健康值区间用于描述目标辅机设备在正常运行时的运行时间范围或者启停间隔时间范围,例如:调速器油泵在发电状态时运行时间的健康值区间可以为[10分钟,30分钟],而调速器油泵的实际运行时间若超出该健康值区间,可能存在故障。可以理解的是,不同工况可以对应不同的健康值区间,也即是说,发电状态运行时间、停机状态运行时间、发电状态启停间隔时间、停机状态启停间隔时间可以分别对应不同的健康值区间,而本实施例可以确定发电状态运行时间、停机状态运行时间、发电状态启停间隔时间、停机状态启停间隔时间中至少一项对应的健康值区间。
一些实施例,在确定健康值区间的过程中,本实施例首先对多个运行时间和/或多个启停间隔时间进行排序;进一步地,根据运行时间和/或启停间隔时间的数据量,及运行时间和/或启停间隔时间对应的置信度,确定对应排序结果中的目标位置;进一步地,对目标位置的时间值进行取整,并根据取整后的时间值确定健康上限和健康下限;以及根据健康上限和健康下限,确定健康值区间。
其中,数据量用于描述多个运行时间或启停间隔时间的数量,其可以用N表示;而置信度也可以被称为置信区间CI(Confidence interval,%),不同工况下的运行时间及启停间隔时间可以有对应的置信度,其可以根据实际数据表现灵活设定,对此不作限制。而目标位置,为上述排序结果中的指定顺序位置,其可以根据数据量N和置信度CI确定,对此不作限制。
举例而言,本实施例以确定发电状态运行时间对应的健康值区间进行示例性说明。具体地,发电状态时多个运行时间的数据集可以用DATA表示,运行时间的数据量可以用N表示,本实施例可以按照从大到小或者从小到大的顺序对数据集DATA中的多个运行时间进行排序sort(DATA),得到排序结果。进一步地,本实施例根据运行时间的数据量N及运行时间对应的置信度CI,确定对应排序结果中的目标位置,目标位置例如可以表示为(N*(1-CI)/2)。进一步地,本实施例可以对目标位置的时间值进行取整,并根据取整后的时间值确定健康上限hv_up和健康下限hv_down。其中,健康上限的计算方式可以表示为:
健康上限hv_up =ROUND(N*(1-CI)/2)位data值
其中,(N*(1-CI)/2)表示目标位置的时间值,ROUND表示取整函数。
而健康下限的计算方式可以表示为:
健康下限hv_down=N-ROUND(N*(1-CI)/2)位data值
或者,本实施例还可以先确定健康下限,然后根据健康下限确定健康上限,对此不作限制。
其中,关于健康上限和健康下限时间值取整,本实施例健康上限向上取整,健康下限向下取整,例如:目标位置的时间值为4.3,若计算健康上限则取整为5,若计算健康下限则取整为4。
进一步地,根据健康上限和健康下限,确定健康值区间,健康值区间可以表示为[健康下限hv_down,健康上限hv_up ]。
一些实施例,不同目标辅机设备(例如不同型号的调速器油泵)对应的健康值区间会存在误差,在这种情况下,本实施例可以针对健康值区间设置合理的裕度以消除部分误差。具体地,本实施例可以确定健康上限hv_up的上限裕度,其可以表示为mar_up(Uppermargin),并确定健康下限hv_down的下限裕度,其可以表示为mar_down(Down margin),其中,上限裕度mar_up和下限裕度mar_down的初始值默认为零,其可以根据实际应用场景灵活设定,对此不作限制。进一步地,根据健康上限、上限裕度以及健康下限、下限裕度,确定健康值区间,也即是说,增加上限裕度mar_up后的健康上限hv_up 可以表示为:健康上限hv_up +上限裕度mar_up;同理,增加下限裕度mar_down后的健康下限hv_down可以表示为:健康下限hv_down+下限裕度mar_down,则健康值区间可以表示为[健康下限hv_down+下限裕度mar_down,健康上限hv_up +上限裕度mar_up]。从而,本实施例可以针对健康上限和健康下限设置对应的裕度值,因此可以使辅机设备的健康阈值有一定宽限度,即:增加健康裕度可以让健康表现有一定宽限度,减少误报警。
可以理解的是,上述实例只是以确定发电状态运行时间对应的健康值区间进行示例性说明,停机状态运行时间、发电状态启停间隔时间、停机状态启停间隔时间对应的健康值区间确定方式同理于发电状态运行时间的健康值区间确定方式,此处不在赘述。
S104:根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警。
其中,当前运行情况用于描述目标辅机设备当前实时的运行情况,例如分为在发电机组发电状态时的实时运行时间、实时启停间隔时间,或者在发电机组停机状态时的实时运行时间、实时启停间隔时间等,对此不作限制。
而本实施例可以根据发电状态运行时间、停机状态运行时间、发电状态启停间隔时间、停机状态启停间隔时间对应的健康值区间分别设置预警条件,进一步根据预警条件对目标辅机设备的当前运行情况进行预警。例如,当前运行情况超过对应的预警条件则表示目标辅机设备当前运行存在故障,从而可以进行警报提示。
一些实施例,可以根据健康值区间设置多级预警条件,例如一级预警条件(Ⅰ级预警)、二级预警条件(Ⅱ级预警)等。其中,Ⅰ级预警例如为需要立即进行停机或停电处理的事故点或重点关注的事件,可以用红色信号表示;Ⅱ级预警例如为需要立即采取应急处理措施的故障点或需要密切关注的事件,用黄色信号表示。
具体地,本实施例的置信度包括不同的第一置信度和第二置信度,也即是说,可以设置不同的置信度值。从而,可以根据第一置信度和第二置信度分别确定对应的健康值区间,即:确定不同的健康上限hv_up 和健康下限hv_down。
在根据健康值区间设置预警条件的操作中,本实施例可以将大于等于第一置信度对应健康值区间的健康上限,和/或小于等于第一置信度对应健康值区间的健康下限,作为一级预警条件。
举例而言,目标辅机设备为调速器油泵,根据第一置信度确定的开机状态运行时间对应的健康值区间可以表示为第一健康值区间,其健康上限和健康下限可以分别表示为:健康上限hv_up1 、健康下限hv_down1。在根据健康值区间设置预警条件,可以配置两条一级预警条件,第1条配置为:预警级别为一级预警,预警条件为大于等于,预警阈值为健康上限hv_up1;第2条配置为:预警级别为一级预警,预警条件为小于等于,预警阈值为健康下限hv_down1。也即是说,如果目标辅机设备在发电机组开始状态时的运行时间大于等于健康上限hv_up1,或者小于等于健康下限hv_down1,则进行报警。
同理,本实施例可以根据第二置信度确定的开机状态运行时间对应的健康值区间可以表示为第二健康值区间,其健康上限和健康下限可以分别表示为:健康上限hv_up2、健康下限hv_down2。在根据健康值区间设置预警条件,可以配置两条二级预警条件,第1条配置为:预警级别为二级预警,预警条件为大于等于,预警阈值为健康上限hv_up2;第2条配置为:预警级别为二级预警,预警条件为小于等于,预警阈值为健康下限hv_down2。也即是说,如果目标辅机设备在发电机组开始状态时的运行时间大于等于健康上限hv_up2,或者小于等于健康下限hv_down2,则进行报警。从而,本实施例可以设置不同的预警级别,以对不同的事故进行预警,保障水电站的运行效率。
本实施例中,通过获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据,并根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间,并根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间,以及根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警,能够结合发电机组的不同工况和目标辅机设备的运行规律进行分析,合理准确的确定目标辅机设备的健康值区间,从而提升对目标辅机设备运行的预警效果。
图4是根据本公开另一实施例提供的水电站辅助设备运行状态分析预警方法的流程示意图。参考图4所示,该方法包括:
S401:获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据。
S402:根据启停状态标识和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行区间和/或多个启停区间。
本实施例中,启停时间数据可以包括对应的启停状态标识,例如:可以用“0”表示目标辅机设备停止,用“1”表示目标辅机设备启动。表2示例性示出了带有启停状态标识的启停时间数据,表2如下所示:
表2
启停时间数据 启停状态标识
2021-10-31 16:23:18 0
2021-10-31 16:21:43 1
2021-10-31 10:30:00 0
2021-10-31 08:19:58 0
2021-10-31 08:18:42 1
在根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间的操作中,本实施例首先根据启停状态标识和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行区间和/或多个启停区间。
其中,运行区间用于描述目标辅机设备从启动到停止的时间区间,对应的,启停区间用于描述目标辅机设备从停止到启动的时间区间。
具体地,本实施例首先可以根据启停状态标识确定多个运行区间和/或多个启停区间。例如,“01”代表目标辅机设备从停止到启动,其可以作为启停区间;而“10”代表目标辅机设备从启动到停止,其可以作为运行区间。进一步地,本实施例可以根据发电机组工况数据,将多个运行区间/或多个启停区间分为不同工况时的运行区间和启停区间。需要说明的是,该步骤不涉及区间时间长度的计算。
一些实施例,由于数据传输中可能丢失部分启停数据,使得运行区间和启停区间标识中存在“001”或“110”等异常数据。为同时保证计算结果的可追溯及后续统计分析的准确性,本实施例可以对多个运行区间和/或多个启停区间中启停状态标识异常的区间进行标注,在后续计算中可以将异常的标注数据过滤。
具体地,对于由“110”计算获得的运行时间,及“001”计算获得的启停间隔时间,会在计算结果中标注q=11。由于启停间隔时间的计算需要综合多个目标辅机设备(例如,调速器油泵)的状态,可能存在多个状态在同一时刻为0的情况。此时开始若任意一个调速器油泵状态数据为“001”时启停间隔时间计算结果都会被标注q=11,其他数据标注为q=0。
S403:根据启停时间数据及多个运行区间和/或多个启停区间,确定多个运行时间和/或多个启停间隔时间。
也即是说,上述确定多个运行区间和/或多个启停区间后,本实施例可以根据启停时间数据确定多个运行区间对应的运行时间,和/或多个启停区间对应的启停间隔时间。
举例而言,运行区间(“10”)对应的启停时间数据为2021-10-31 16:21:43(1),2021-10-31 16:23:18(0),则根据该启停时间数据确定该运行区间对应的运行时间为2021-10-31 16:23:18-2021-10-31 16:21:43=95秒钟。
从而,本实施例可以根据启停状态标识快速的确定启停时间数据中的多个运行时间和启停间隔时间,并且可以根据标识对异常时间数据进行过滤,提高后续预警的准确性。
S404:根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间。
S405:根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警。
S404-S405的说明具体参见上述实施例,此处不再赘述。
本实施例中,通过获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据,并根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间,并根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间,以及根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警,能够结合发电机组的不同工况和目标辅机设备的运行规律进行分析,合理准确的确定目标辅机设备的健康值区间,从而提升对目标辅机设备运行的预警效果。此外,本实施例可以根据启停状态标识快速的确定启停时间数据中的多个运行时间和启停间隔时间,并且可以根据标识对异常时间数据进行过滤,提高后续预警的准确性。
需要补充说明的是,本公开实施例针对辅机设备还提供一种基于数据挖掘的辅机状态智能分析系统,可以实现对水电厂油系统、气系统、水系统中涉及的泵及气机运行规律及表现智能分析,对辅助设备运行时间、启停间隔时间过长、过短,辅机启停定值漂移,辅机油进水及漏油等设备进行异常预警及分析诊断。图5A是本公开实施例提出的辅机状态智能分析系统功能结构示意图,如图5A所示,功能包括:1)油系统-油泵;2)气系统-气机;3)水系统-水泵;4)辅机状态分析报告;5)辅机状态分析报表。
基于数据挖掘的辅机状态智能分析系统为实现对水电站辅助设备状态综合分析,综合考虑水电站油系统、给排水系统及气系统辅助设备中涉及的油泵、水泵及气机分析需求,图5B是本公开实施例提出的辅机状态智能分析系统运行规律分析功能示意图,如图5B所示,分析功能包括:时间趋势分析、统计值及健康值功能、正态分析功能、数值列表功能、细节抓取放大功能、自动报告报表功能以及其它任意可能的功能,对此不做限制,其中,
1.时间趋势分析功能如下:
以调速器油泵为例,运行时间过长则可能是存在油泵效率下降问题,运行时间过短则可能是存在定值漂移问题。在辅机运行及启停间隔挖掘运行规律时,考虑该设备运行是否与机组工况相关,将运行时间、启停间隔时间分成不区分开停机态、开机态、停机态3类都进行了自动挖掘计算。
(1)分析列表
在油、气、水3个系统下,可对每个设备的原始数据、运行时间、启停间隔时间、模拟量、控制方式、工况参数通过测点选择的方式进行单独或者关联分析时间趋势表现及数值表现。辅机状态分析系统测点排序:原始数据按照泵的序号排序;运行时间按照运行时间(不区分发电停机态)、发电状态运行时间、停机状态运行时间排序;启停间隔时间同样按照启停间隔时间(不区分发电停机态)、发电状态启停间隔时间、停机状态启停间隔时间排序。针对运行规律与工况有关联的,在分析组态中有工况参数可关联分析。图5C是本公开实施例提出的辅机状态智能分析系统分析列表结构示意图,如图5C所示,以某电厂水系统为例,可以对水系统的多种排水泵的数据进行分析。并且,通过时间选择可选择分析范围,原始数据分析可以在系统操作界面以阶梯图形式展示泵运行规律。
(2)趋势分析
可以对任意的辅机设备(例如调速器油泵)运行时间进行分析,从整体上对辅机设备的运行时间趋势进行分析,在操作界面上将鼠标移至运行时间趋势图中可显示同一时间不同泵的运行时间。
(3)关联分析
关联分析功能实现对辅机运行规律与机组运行工况、辅机控制方式、辅机控制模拟量进行关联分析,支撑辅机运行规律分析、启停定值异常分析等业务实现。
利用控制方式测点可实现对特殊数值运行时间及启停间隔时间原因分析,例如,现场将控制方式切换到手动态,水泵运行时间及启停间隔时间都出现异常偏低数值;与工况参数关联分析,可对比在开停机或者导叶开度变动过程中相关油泵运行时间及启停间隔时间数值表现;与模拟量关联分析,可分析辅机启停时相关模拟量数值表现,对辅机启停定值漂移等异常进行分析诊断。
(4)原始数据全选
原始数据全选功能实现对油气水中油泵、气机及水泵运行状态量测点一键全选,点击查询后在展示区内显示所选时间范围内原始数据阶梯图,可支撑不同泵轮换、运行时长、启停间隔时间判断分析。
2.统计值及健康值功能如下:
可以在操作界面展示所选辅机运行时间、启停间隔时间在所选时间段内的统计数据及根据历史数据挖掘得出的Ⅰ级、Ⅱ级健康值上下限,时间以时分秒形式展示。其中统计值包括最大值、最小值及平均值。
3.正态分析功能如下:
在操作界面点击正态分布按钮可对数值大小范围及出现频次进行统计分析,例如对于调速器压油装置油泵运行时间,点击正态分析按钮分析可以显示正态分析图。
4.数值列表功能如下:
当选中数值列表功能实现对所选泵或者气机数据进行趋势分析后,点击数值列表可对辅机运行状态量、运行时间及启停间隔时间数据具体值进行查看并导出excel。数值列表右侧的导出图片按钮可实现展示区内时间趋势图导出。其中置信度、上限裕度、下限裕度、计算健康值、写入一级预警及写入二级预警为维护权限可查看的配置功能。
数据列表效果图可以包括依次排列的运行0/1原始数据、运行时间及启停间隔时间数据列表,并且在运行时间及启停间隔时间下方展示最大、最小及平均值统计值。
5.共用Y轴功能如下:
为便于分析几台泵轮换情况,同一装置不同泵运行时间情况,或者发电态/停机态运行时间及启停间隔时间等情况,开发有共用Y轴功能,点击按钮则会将原始数据、运行时间、启停间隔时间及模拟量四类数据,每一类共用一个Y轴。
6.细节抓取放大功能如下:
当需要分析辅机启动后油位变化时效性、启动停止时模拟量数值等异常问题时可用到细节抓取放大功能(因所选分析时间过长的话,工况参数、模拟量数据过大,会导致浏览器占用内存过大而卡住,因此需用到细节抓取放大功能解决模拟量稀疏后产生的不对应问题)。在操作界面点击细节抓取放大按钮,然后将鼠标移至图中需放大位置,按住鼠标左键选中放大内容,松开鼠标后即可实现对选中范围放大分析。当此时点击还原按钮,即可还原到初始状态。细节抓取并配合滚轮缩放。基于此功能实现对泵及气机的启动值校核,以及可对辅机动作后模拟量变化进行细节分析。
7.辅机状态分析报告功能如下:
(1)整体介绍
辅机状态分析报告实现对电厂油系统、气系统、水系统涉及所有泵及气机的运行时间及启停间隔时间的趋势及统计值自动生成报告,并可一键导出word报告,减少电厂现地人员统计及撰写报告时间。分析列表中系统、装置分组,运行时间及启停间隔时间测点可自由选择,以满足各专业用户使用需求,默认全选。
(2)报告类型
报告类型包括日报、周报、月报、季报及年报,可根据需求自由选择报告分析时间范围。
(3)报告示例
以五强溪12月份辅机状态分析报告为例,报告自动导出效果如下:
报告名称:辅机状态分析报告
电厂:五强溪电厂
分析时间范围:2021-12-01 00:00:00 至 2021-12-31 23:59:59
报告生成时间:2022-01-12 19:55:15
一、油系统
①号机组调速器压油装置
运行时间:
时间趋势图、运行时间统计表
启停间隔时间:
启停间隔时间趋势、启停时间统计表
②号机组调速器压油装置
.....
二、气系统
....
三、水系统
#22坝段泵
运行时间:
时间趋势图、运行时间统计表
启停间隔时间:
启停间隔时间趋势、启停时间统计表
110m平台消防泵运行时间:
时间趋势图、运行时间统计表
启停间隔时间:
启停间隔时间趋势、启停时间统计表
....
8.辅机状态分析报表功能如下:
(1)整体介绍
辅机状态分析报表功能主要功能包括辅机运行及启停时间间隔月度平均值的统计分析,以及月度平均值的变化趋势分析,支撑辅机运行规律的月度统计分析。其操作界面可以包括分析时间范围、分析列表、月度统计值/趋势图切换、excel导出等功能。
(2)时间选择
时间选择快捷选项有今年至今、最近6个月、最近12个月;在右侧可自由选择分析时间范围;
(3)分析列表
分析列表可选项包括油气水系统油泵、气机及水泵的运行时间及启停间隔时间,点击可被选中;
(4)分析功能
辅机状态分析报表展示区有统计表及趋势图两个选项。
1)统计表:展示形式如下图所示,对于每个测点统计每个月内平均值;点击导出表格,即可实现导出至excel表。
2)趋势图:点击趋势图可展示测点月度平均值趋势。
(5)月度环比、同比功能
在统计表中点击每一行可展示月度平均值柱状图,并可进行月度环比、同比分析。例如点击副坝内廊道排水系统1号泵运行时间行,月度平均值以柱状图形式显示;
点击月度同比分析,可实现对当前分析月份与前一年度同月进行同比分析。
9.功能配置选项功能如下:
辅机状态分析系统功能配置功能实现对功能底层逻辑及显示方面配置,选项主要类型有:
(1)标准名称(分组名称,不带括号的);(2)测点数据稀疏-需要稀疏;(3)数值列表-需要显示;(4)统计值及健康指列表-需要显示;(5)写入预警-可以写入(展示预警线-图标最大最小值);(6)图表标题上原始单位转换-不做转换则不填写;(7)值转换---不做转换则不填写图表Y轴/1000/60,其他地方*1000*60后通过upperCaseTime转换为hhmmsstooltip上因为值做过转换,单位直接置空;(8)上限裕度、下限裕度哪些除以60;(9)辅机预警状态总览-需要隐藏;(10)辅机状态分析报告-需要展示;(11)辅机状态分析报表-需要隐藏;
此外,本实施例还提供一种基于健康阈值的辅机状态指标预警系统,基于健康阈值的辅机状态预警系统基于辅机启停原始数据,获取辅机运行及启停时间数据,进一步基于健康阈值自动挖掘算法获取辅机状态健康指标阈值,实现健康指标预警。基于健康阈值的辅机状态预警系统功能前端有两种展示方式,包括辅机预警状态总览以及辅机健康指标预警形式,两种形式展示方式可切换,默认先展示总览方式。
(1)辅机预警状态总览
辅机状态总览形式前端以架构图的形式显示辅机系统整体状态。架构数据来源于辅机状态系统菜单栏层次关系,与辅机状态分析系统图例一致,Ⅰ级预警方块显示红色,Ⅱ级预警方块显示黄色。辅机预警状态总览界面可通过滚轮对状态总览图进行缩放,并可通过按住鼠标左键进行移动展示
(2)辅机健康指标预警详情
辅机健康指标预警-列表方式展示功能,从预警输出表中查询存在预警的信息,以列表形式展示所选时间范围内存在预警信息,默认展示最近一天,时间范围可选。功能界面展示字段信息包括序号、电厂、预警类型、设备名称、预警参数、预警测点、数值、预警状态、预警时间。Ⅰ级、Ⅱ级预警状态分别以红色、黄色显示。
图6是根据本公开另一实施例提供的水电站辅助设备运行状态分析预警装置的示意图,如图6所示,该水电站辅助设备运行状态分析预警装置60包括:
获取模块601,用于获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据;
第一确定模块602,用于根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间;
第二确定模块603,用于根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间;以及
预警模块604,用于根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警。
一些实施例,第二确定模块603,具体用于:对多个运行时间和/或多个启停间隔时间进行排序;根据运行时间和/或启停间隔时间的数据量,及运行时间和/或启停间隔时间对应的置信度,确定对应排序结果中的目标位置;对目标位置的时间值进行取整,并根据取整后的时间值确定健康上限和健康下限;以及根据健康上限和健康下限,确定健康值区间。
一些实施例,第二确定模块603,具体用于:确定健康上限的上限裕度,和健康下限的下限裕度;以及根据健康上限、上限裕度以及健康下限、下限裕度,确定健康值区间。
一些实施例,置信度包括第一置信度和第二置信度,预警模块604,具体用于:将大于等于第一置信度对应健康值区间的健康上限,和/或小于等于第一置信度对应健康值区间的健康下限,作为一级预警条件;以及将大于等于第二置信度对应健康值区间的健康上限,和/或小于等于第二置信度对应健康值区间的健康下限,作为二级预警条件。
一些实施例,启停时间数据包括对应的启停状态标识,第一确定模块602,具体用于:根据启停状态标识和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行区间和/或多个启停区间;以及根据启停时间数据及多个运行区间和/或多个启停区间,确定多个运行时间和/或多个启停间隔时间。
一些实施例,装置还包括:异常标注模块,用于对多个运行区间和/或多个启停区间中启停状态标识异常的区间进行标注。
一些实施例,装置还包括:筛选模块,用于过滤启停时间数据中手动控制产生的数据。
一些实施例,其中,目标辅机设备为以下任一设备:水电站气系统气机、水电站调速器油泵、水电站给排水系统水泵。
本实施例中,通过获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据,并根据启停时间数据和工况数据,确定目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间,并根据多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定目标辅机设备的健康值区间,以及根据健康值区间设置预警条件,以对目标辅机设备的当前运行情况进行预警,能够结合发电机组的不同工况和目标辅机设备的启停时间数据进行分析,合理准确的确定目标辅机设备的健康值区间,从而提升对目标辅机设备运行的预警效果。
根据本公开的实施例,本公开还提供了一种电子设备、一种可读存储介质和一种计算机程序产品。
为了实现上述实施例,本申请还提出一种计算机程序产品,当计算机程序产品中的指令处理器执行时,执行如本申请前述实施例提出的水电站辅助设备运行状态分析预警方法。
图7示出了适于用来实现本申请实施方式的示例性计算机设备的框图。图7显示的计算机设备12仅仅是一个示例,不应对本申请实施例的功能和使用范围带来任何限制。
如图7所示,计算机设备12以通用计算设备的形式表现。计算机设备12的组件可以包括但不限于:一个或者多个处理器或者处理单元16,系统存储器28,连接不同系统组件(包括系统存储器28和处理单元16)的总线18。
总线18表示几类总线结构中的一种或多种,包括存储器总线或者存储器控制器,外围总线,图形加速端口,处理器或者使用多种总线结构中的任意总线结构的局域总线。举例来说,这些体系结构包括但不限于工业标准体系结构(Industry StandardArchitecture;以下简称:ISA)总线,微通道体系结构(Micro Channel Architecture;以下简称:MAC)总线,增强型ISA总线、视频电子标准协会(Video Electronics StandardsAssociation;以下简称:VESA)局域总线以及外围组件互连(Peripheral ComponentInterconnection;以下简称:PCI)总线。
计算机设备12典型地包括多种计算机系统可读介质。这些介质可以是任何能够被计算机设备12访问的可用介质,包括易失性和非易失性介质,可移动的和不可移动的介质。
存储器28可以包括易失性存储器形式的计算机系统可读介质,例如随机存取存储器(Random Access Memory;以下简称:RAM)30和/或高速缓存存储器32。计算机设备12可以进一步包括其它可移动/不可移动的、易失性/非易失性计算机系统存储介质。仅作为举例,存储系统34可以用于读写不可移动的、非易失性磁介质(图7未显示,通常称为“硬盘驱动器”)。
尽管图7中未示出,可以提供用于对可移动非易失性磁盘(例如“软盘”)读写的磁盘驱动器,以及对可移动非易失性光盘(例如:光盘只读存储器(Compact Disc Read OnlyMemory;以下简称:CD-ROM)、数字多功能只读光盘(Digital Video Disc Read OnlyMemory;以下简称:DVD-ROM)或者其它光介质)读写的光盘驱动器。在这些情况下,每个驱动器可以通过一个或者多个数据介质接口与总线18相连。存储器28可以包括至少一个程序产品,该程序产品具有一组(例如至少一个)程序模块,这些程序模块被配置以执行本申请各实施例的功能。
具有一组(至少一个)程序模块42的程序/实用工具40,可以存储在例如存储器28中,这样的程序模块42包括但不限于操作系统、一个或者多个应用程序、其它程序模块以及程序数据,这些示例中的每一个或某种组合中可能包括网络环境的实现。程序模块42通常执行本申请所描述的实施例中的功能和/或方法。
计算机设备12也可以与一个或多个外部设备14(例如键盘、指向设备、显示器24等)通信,还可与一个或者多个使得用户能与该计算机设备12交互的设备通信,和/或与使得该计算机设备12能与一个或多个其它计算设备进行通信的任何设备(例如网卡,调制解调器等等)通信。这种通信可以通过输入/输出(I/O)接口22进行。并且,计算机设备12还可以通过网络适配器20与一个或者多个网络(例如局域网(Local Area Network;以下简称:LAN),广域网(Wide Area Network;以下简称:WAN)和/或公共网络,例如因特网)通信。如图所示,网络适配器20通过总线18与计算机设备12的其它模块通信。应当明白,尽管图中未示出,可以结合计算机设备12使用其它硬件和/或软件模块,包括但不限于:微代码、设备驱动器、冗余处理单元、外部磁盘驱动阵列、RAID系统、磁带驱动器以及数据备份存储系统等。
处理单元16通过运行存储在系统存储器28中的程序,从而执行各种功能应用以及数据处理,例如实现前述实施例中提及的水电站辅助设备运行状态分析预警方法。
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。需要说明的是,在本申请的描述中,术语“第一”、“第二”等仅用于描述目的,而不能理解为指示或暗示相对重要性。此外,在本申请的描述中,除非另有说明,“多个”的含义是两个或两个以上。流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为,表示包括一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部分,并且本申请的优选实施方式的范围包括另外的实现,其中可以不按所示出或讨论的顺序,包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序,来执行功能,这应被本申请的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
应当理解,本申请的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中,多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如,如果用硬件来实现,和在另一实施方式中一样,可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路,具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路,可编程门阵列(PGA),现场可编程门阵列(FPGA)等。
本技术领域的普通技术人员可以理解实现上述实施例方法携带的全部或部分步骤是可以通过程序来指令相关的硬件完成,所述的程序可以存储于一种计算机可读存储介质中,该程序在执行时,包括方法实施例的步骤之一或其组合。
此外,在本申请各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理模块中,也可以是各个单元单独物理存在,也可以两个或两个以上单元集成在一个模块中。上述集成的模块既可以采用硬件的形式实现,也可以采用软件功能模块的形式实现。所述集成的模块如果以软件功能模块的形式实现并作为独立的产品销售或使用时,也可以存储在一个计算机可读取存储介质中。
上述提到的存储介质可以是只读存储器,磁盘或光盘等。
在本说明书的描述中,参考术语“一个实施例”、“一些实施例”、“示例”、“具体示例”、或“一些示例”等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特点包含于本申请的至少一个实施例或示例中。在本说明书中,对上述术语的示意性表述不一定指的是相同的实施例或示例。而且,描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。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 (9)

1.一种水电站辅助设备运行状态分析预警方法,其特征在于,所述方法包括:
获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据;
根据所述启停时间数据和所述工况数据,确定所述目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间;
根据所述多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定所述目标辅机设备的健康值区间;以及
根据所述健康值区间设置预警条件,以对所述目标辅机设备的当前运行情况进行预警;
所述根据所述多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定所述目标辅机设备的健康值区间,包括:
对所述多个运行时间和/或所述多个启停间隔时间进行排序;
根据所述运行时间和/或所述启停间隔时间的数据量,及所述运行时间和/或启停间隔时间对应的置信度,确定对应排序结果中的目标位置;
对所述目标位置的时间值进行取整,并根据取整后的所述时间值确定健康上限和健康下限;以及
根据所述健康上限和所述健康下限,确定所述健康值区间。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述健康上限和所述健康下限,确定所述健康值区间,包括:
确定所述健康上限的上限裕度,和所述健康下限的下限裕度;以及
根据所述健康上限、所述上限裕度以及所述健康下限、所述下限裕度,确定所述健康值区间。
3.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述置信度包括第一置信度和第二置信度,所述根据所述健康值区间设置预警条件,包括:
将大于等于所述第一置信度对应健康值区间的健康上限,和/或小于等于所述第一置信度对应健康值区间的健康下限,作为一级预警条件;以及
将大于等于所述第二置信度对应健康值区间的健康上限,和/或小于等于所述第二置信度对应健康值区间的健康下限,作为二级预警条件。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述启停时间数据包括对应的启停状态标识,所述根据所述启停时间数据和所述工况数据,确定所述目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间,包括:
根据所述启停状态标识和所述工况数据,确定所述目标辅机设备在不同工况时的多个运行区间和/或多个启停区间;以及
根据所述启停时间数据及多个运行区间和/或多个启停区间,确定所述多个运行时间和/或多个启停间隔时间。
5.如权利要求4所述的方法,其特征在于,所述确定所述多个运行时间和/或多个启停间隔时间之前,还包括:
对所述多个运行区间和/或多个启停区间中启停状态标识异常的区间进行标注。
6.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述多个运行时间和/或多个启停间隔时间之前,还包括:
过滤所述启停时间数据中手动控制产生的数据。
7.如权利要求1所述的方法,其特征在于,其中,所述目标辅机设备为以下任一设备:
水电站气系统气机、水电站调速器油泵、水电站给排水系统水泵。
8.一种水电站辅助设备运行状态分析预警装置,其特征在于,包括:
获取模块,用于获取预设时间段水电站目标辅机设备的启停时间数据,和发电机组的工况数据;
第一确定模块,用于根据所述启停时间数据和所述工况数据,确定所述目标辅机设备在不同工况时的多个运行时间和/或多个启停间隔时间;
第二确定模块,用于根据所述多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定所述目标辅机设备的健康值区间;以及
预警模块,用于根据所述健康值区间设置预警条件,以对所述目标辅机设备的当前运行情况进行预警;
所述根据所述多个运行时间和/或多个启停间隔时间,确定所述目标辅机设备的健康值区间,包括:
对所述多个运行时间和/或所述多个启停间隔时间进行排序;
根据所述运行时间和/或所述启停间隔时间的数据量,及所述运行时间和/或启停间隔时间对应的置信度,确定对应排序结果中的目标位置;
对所述目标位置的时间值进行取整,并根据取整后的所述时间值确定健康上限和健康下限;以及
根据所述健康上限和所述健康下限,确定所述健康值区间。
9.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,其中,所述计算机指令用于使计算机执行根据权利要求1-7中任一项所述的方法。
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CN115580637B (zh) * 2022-09-26 2023-05-19 广州健新科技有限责任公司 一种用于电厂辅机设备的安全监测预警方法及系统
CN116911450B (zh) * 2023-07-04 2024-06-21 五凌电力有限公司 水电站辅助设备的劣化趋势预警方法、装置及电子设备

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* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN101430358B (zh) * 2008-12-10 2010-12-22 河南国网宝泉抽水蓄能有限公司 抽水蓄能电站首机首次水泵工况整组启动试验方法
WO2016003461A1 (en) * 2014-07-02 2016-01-07 Cummins Inc. Engine start/stop function management
CN110807908B (zh) * 2019-11-05 2022-10-11 五凌电力有限公司 一种水电站群集中监控系统智能报警方法
CN112396284B (zh) * 2020-09-18 2022-12-09 国家电网有限公司 一种抽水蓄能电站智能启停机辅助系统
CN114863652B (zh) * 2021-01-15 2024-01-30 湖南五凌电力科技有限公司 变压器状态监测智能预警方法
CN112855408B (zh) * 2021-01-15 2022-03-11 湖南五凌电力科技有限公司 水轮发电机组预警方法以及预警装置

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