CN116151312A - 基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法及系统 - Google Patents

基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法及系统 Download PDF

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Abstract

本发明提供了一种基于Mann‑Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法及系统，包括：在电厂数据库中获取机组运行数据；从电厂历史数据中筛选出正常运行状态下的数据，构建预测库及标准库神经网络；将电厂实时运行数据输入标准库和预测库进行比对，若热力参数超出设置的阈值则报警；在报警后，通过Mann‑Kendall算法对各个热力参数的变化趋势进行识别。本发明通过采用LSTM神经网络考虑热力透平机组热容量的影响，对热力参数进行预测，实现更为超前的电厂运行预测结果；通过采用滑动窗口残差分析法对预测结果进行评估，从而实现更加准确的评估效果，减少随机信号的影响。

Description

基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警 方法及系统
技术领域
本发明涉及热力透平机组领域，具体地，涉及一种基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法及系统。
背景技术
现有的参数预警系统多着眼于振动信号的预测，而振动信号发生较大变化时，系统已发生较大故障，工作人员缺少时间进行有效应对；还有基于BP神经网络的预测，也未能将时序信号纳入考虑的范围，忽略了参数的梯度信息。
现有方案的不足之处在于：仅纳入振动参数，难以对渐变故障实现有效的预测；只考虑当前时刻和之前某一时刻参数的状态转移矩阵，未考虑参数梯度对结果的影响；易受随机信号的扰动。
专利文献CN112487910A(申请号：CN202011329125.0)公开了一种核电汽轮机系统故障预警方法及系统，该核电汽轮机系统故障预警方法包括：获取实时采集的汽轮机的多个监测参数的信号数据，并分别对每个监测参数的信号数据进行处理，且根据处理后的多个监测参数的信号数据生成多维矩阵数据；将所述多维矩阵数据送入预先建立的状态预测模型，并根据所述状态预测模型的输出获取汽轮机下一时刻的参数预测信息；根据所述参数预测信息，实时输出状态预测结果；根据所述状态预测结果判断汽轮机是否出现异常，并在异常时生成故障预警信息。但该发明没有从电厂历史数据中筛选出正常运行状态下的数据，构建预测库及标准库神经网络；在报警后，对各个热力参数的变化趋势进行识别。
发明内容
针对现有技术中的缺陷，本发明的目的是提供一种基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法及系统。
根据本发明提供的一种基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法，包括：
步骤S1：在电厂数据库中获取机组运行数据，数据包括经清洗后的电厂实时运行数据和电厂历史运行数据；
步骤S2：从电厂历史数据中筛选出正常运行状态下的数据，构建预测库及标准库神经网络；
步骤S3：将电厂实时运行数据输入标准库和预测库进行比对，若热力参数超出设置的阈值则报警；
步骤S4：在报警后，对各个热力参数的变化趋势进行识别。
优选地，在所述步骤S2中：
步骤S2.1：设置对于正常机组运行数据的标准，对历史数据进行判断，将满足标准的数据放入训练集进行训练；
步骤S2.2：对初步训练出的神经网络库进行参数优化；
步骤S2.3：优化完成后对库进行测试。
优选地，在所述步骤S3中：
步骤S3.1：从数据库提取实时调节级后压力、主汽门压力、一段抽气压力、二段抽气压力、高压缸的排气压力和功率的数据作为状态参数；
步骤S3.2：将状态参数输入标准库中，判断其与正常值的偏差，若与正常标准偏差超出阈值则报警；
步骤S3.3：如果标准库没有报警，则将状态参数输入预测库，预测调节级后压力的值，结合滑动窗口残差分析法计算窗口内残差的标准差和均值，若超出设置阈值则报警。
优选地，在所述步骤S4中：
步骤S4.1：报警后，由用户输入需要查看的参数及其对应的时间段；
步骤S4.2：根据用户的需要对参数进行可视化显示；
步骤S4.3：对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法求出判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于预设值，则认为变化是剧烈的；
通过Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长、减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，得知数据是保持稳定、骤增、骤降、缓增或缓降；
步骤S4.4：通过计算整个时间段内，对应时间步长参数斜率之比的标准差判断参数的变化是否成比例。
优选地，通过Mann-Kendall算法结合增长系数判别法对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于预设值，则认为变化是剧烈的；结合Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长、减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，得知数据是保持稳定、骤增、骤降、缓增或缓降。
根据本发明提供的一种基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警系统，包括：
模块M1：在电厂数据库中获取机组运行数据，数据包括经清洗后的电厂实时运行数据和电厂历史运行数据；
模块M2：从电厂历史数据中筛选出正常运行状态下的数据，构建预测库及标准库神经网络；
模块M3：将电厂实时运行数据输入标准库和预测库进行比对，若热力参数超出设置的阈值则报警；
模块M4：在报警后，对各个热力参数的变化趋势进行识别。
优选地，在所述模块M2中：
模块M2.1：设置对于正常机组运行数据的标准，对历史数据进行判断，将满足标准的数据放入训练集进行训练；
模块M2.2：对初步训练出的神经网络库进行参数优化；
模块M2.3：优化完成后对库进行测试。
优选地，在所述模块M3中：
模块M3.1：从数据库提取实时调节级后压力、主汽门压力、一段抽气压力、二段抽气压力、高压缸的排气压力和功率的数据作为状态参数；
模块M3.2：将状态参数输入标准库中，判断其与正常值的偏差，若与正常标准偏差超出阈值则报警；
模块M3.3：如果标准库没有报警，则将状态参数输入预测库，预测调节级后压力的值，结合滑动窗口残差分析法计算窗口内残差的标准差和均值，若超出设置阈值则报警。
优选地，在所述模块M4中：
模块M4.1：报警后，由用户输入需要查看的参数及其对应的时间段；
模块M4.2：根据用户的需要对参数进行可视化显示；
模块M4.3：对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法求出判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于预设值，则认为变化是剧烈的；
通过Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长、减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，得知数据是保持稳定、骤增、骤降、缓增或缓降；
模块M4.4：通过计算整个时间段内，对应时间步长参数斜率之比的标准差判断参数的变化是否成比例。
优选地，通过Mann-Kendall算法结合增长系数判别法对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于预设值，则认为变化是剧烈的；结合Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长、减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，得知数据是保持稳定、骤增、骤降、缓增或缓降。
与现有技术相比，本发明具有如下的有益效果：
1、本发明通过采用LSTM神经网络考虑汽轮机热容量的影响，对热力参数进行预测，从而实现更为超前的电厂运行预测结果；
2、本发明通过采用滑动窗口残差分析法对预测结果进行评估，从而实现更加准确的评估效果，减少随机信号的影响；
3、本发明通过采用增长系数判别法结合Mann-Kendall算法的征兆识别算法量化变化趋势，从而达成报警后对各项参数，梯度，比例的量化指标，为后续工作人员对故障的诊断提供有力的参考。
附图说明
通过阅读参照以下附图对非限制性实施例所作的详细描述，本发明的其它特征、目的和优点将会变得更明显：
图1为本发明流程图。
具体实施方式
下面结合具体实施例对本发明进行详细说明。以下实施例将有助于本领域的技术人员进一步理解本发明，但不以任何形式限制本发明。应当指出的是，对本领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明构思的前提下，还可以做出若干变化和改进。这些都属于本发明的保护范围。
实施例1：
本发明提供了一种基于大数据神经网络，预测电厂热力参数、评估热力透平机组的运行状态的算法，可以高效地处理电厂运行数据。
为了解决现有技术中存在的问题，本发明提出一种基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警系统，通过对电厂正常运行的历史数据进行学习，可根据一段时间的电厂运行参数，预测之后的正常数据，与实际数据比对，结合滑动窗口残差分析法，在偏差超出设置阈值时报警，并在报警后对参数的变化趋势进行识别。
本发明所采用的技术方案如下，如图1所示：
步骤S1：在电厂数据库中获取机组运行数据，所述数据包括经清洗后的电厂实时运行数据和电厂历史运行数据；
步骤S2：从电厂历史数据中筛选出正常运行状态下的数据，构建预测库及标准库神经网络；
步骤S3：将电厂实时运行数据输入标准库和预测库进行比对，若热力参数超出设置的阈值则报警；
步骤S4：在报警后，对各个热力参数的变化趋势进行识别，供后续具体诊断作为参考。
所述步骤S2具体如下：
步骤S2.1：设置对于正常机组运行数据的标准，对历史数据进行判断，将满足标准的数据放入训练集进行训练；
步骤S2.2：对初步训练出的神经网络库进行参数优化；
步骤S2.3：优化完成后对神经网络库的有效性进行测试。
所述步骤S3包括：
步骤S3.1：从数据库提取实时调节级后压力，主汽门压力，一段抽气压力，二段抽气压力，高压缸的排气压力和功率的数据作为状态参数；
步骤S3.2：将状态参数输入标准库中，判断其与正常值的偏差，若与正常标准偏差超出阈值则报警；
步骤S3.3：如果标准库没有报警，则将状态参数输入预测库，预测调节级后压力的值，结合滑动窗口残差分析法计算窗口内的标准差和均值，若超出设置阈值则报警。
所述步骤S4包括：
步骤S4.1：报警后，由用户输入需要查看的参数及其对应的时间段；
步骤S4.2：根据用户的需要对参数进行可视化显示；
步骤S4.3：通过Mann-Kendall算法结合增长系数判别法对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于15％，则认为变化是剧烈的；结合Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长，减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，即可得知数据是保持稳定，骤增，骤降，缓增或缓降。
步骤S4.4：通过计算整个时间段内，对应时间步长参数斜率之比的标准差判断参数的变化是否成比例。
本领域技术人员知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现本发明提供的系统、装置及其各个模块以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得本发明提供的系统、装置及其各个模块以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器以及嵌入式微控制器等的形式来实现相同程序。所以，本发明提供的系统、装置及其各个模块可以被认为是一种硬件部件，而对其包括的用于实现各种程序的模块也可以视为硬件部件内的结构；也可以将用于实现各种功能的模块视为既可以是实现方法的软件程序又可以是硬件部件内的结构。
以上对本发明的具体实施例进行了描述。需要理解的是，本发明并不局限于上述特定实施方式，本领域技术人员可以在权利要求的范围内做出各种变化或修改，这并不影响本发明的实质内容。在不冲突的情况下，本申请的实施例和实施例中的特征可以任意相互组合。

Claims (10)

1.一种基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法，其特征在于，包括：
步骤S1：在电厂数据库中获取机组运行数据，数据包括经清洗后的电厂实时运行数据和电厂历史运行数据；
步骤S2：从电厂历史数据中筛选出正常运行状态下的数据，构建热力透平机组预警系统预测库及标准库神经网络；
步骤S3：将电厂实时运行参数数据输入标准库和预测库进行比对，若热力参数超出设置的阈值则报警；
步骤S4：在报警后，结合Mann-Kendall算法对各个热力参数的变化趋势进行识别。
2.根据权利要求1所述的基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法，其特征在于，在所述步骤S2中：
步骤S2.1：设置对于正常机组运行数据的标准，对历史数据进行判断，将满足标准的数据放入训练集进行训练；
步骤S2.2：对初步训练出的神经网络库进行参数优化；
步骤S2.3：优化完成后对神经网络库的有效性进行测试。
3.根据权利要求1所述的基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法，其特征在于，在所述步骤S3中：
步骤S3.1：从边缘数据库中提取实时调节级后压力、主汽门压力、一段抽气压力、二段抽气压力、高压缸的排气压力和功率的数据作为状态参数；
步骤S3.2：将状态参数输入标准库中，判断其与正常值的偏差，若与正常标准偏差超出阈值则报警；
步骤S3.3：如果标准库没有报警，则将状态参数输入预测库，预测调节级后压力的值，结合滑动窗口残差分析法计算窗口内残差的标准差和均值，若超出设置阈值则报警。
4.根据权利要求1所述的基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法，其特征在于，在所述步骤S4中：
步骤S4.1：报警后，由用户输入需要查看的参数及其对应的时间段；
步骤S4.2：根据用户的需要对参数进行可视化显示；
步骤S4.3：对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于预设值，则认为变化是剧烈的；
通过Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长、减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，得知数据是保持稳定、骤增、骤降、缓增或缓降。
步骤S4.4：通过计算整个时间段内，对应时间步长参数斜率之比的标准差判断参数的变化是否成比例。
5.根据权利要求4所述的基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警方法，其特征在于：
通过Mann-Kendall算法结合增长系数判别法对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法求出判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于预设值，则认为变化是剧烈的；结合Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长、减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，得知数据是保持稳定、骤增、骤降、缓增或缓降。
6.基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警系统，其特征在于，包括：
模块M1：在电厂数据库中获取机组运行数据，数据包括经清洗后的电厂实时运行数据和电厂历史运行数据；
模块M2：从电厂历史数据中筛选出正常运行状态下的数据，构建热力透平机组预警系统预测库及标准库神经网络；
模块M3：将电厂实时运行参数数据输入标准库和预测库进行比对，若热力参数超出设置的阈值则报警；
模块M4：在报警后，结合Mann-Kendall算法对各个热力参数的变化趋势进行识别。
7.根据权利要求6所述的基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警系统，其特征在于，在所述模块M2中：
模块M2.1：设置对于正常机组运行数据的标准，对历史数据进行判断，将满足标准的数据放入训练集进行训练；
模块M2.2：对初步训练出的神经网络库进行参数优化；
模块M2.3：优化完成后对神经网络库的有效性进行测试。
8.根据权利要求6所述的基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警系统，其特征在于，在所述模块M3中：
模块M3.1：从数据库提取实时调节级后压力、主汽门压力、一段抽气压力、二段抽气压力、高压缸的排气压力和功率的数据作为状态参数；
模块M3.2：将状态参数输入标准库中，判断其与正常值的偏差，若与正常值的偏差超出阈值则报警；
模块M3.3：如果标准库没有报警，则将状态参数输入预测库，预测调节级后压力的值，结合滑动窗口残差分析法计算窗口内残差的标准差和均值，若超出设置阈值则报警。
9.根据权利要求6所述的基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警系统，其特征在于，在所述模块M4中：
模块M4.1：报警后，由用户输入需要查看的参数及其对应的时间段；
模块M4.2：根据用户的需要对参数进行可视化显示；
模块M4.3：对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于预设值，则认为变化是剧烈的；
通过Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长、减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，得知数据是保持稳定、骤增、骤降、缓增或缓降；
模块M4.4：通过计算整个时间段内，对应时间步长参数斜率之比的标准差判断参数的变化是否成比例。
10.根据权利要求9所述的基于Mann-Kendall算法和LSTM神经网络的热力透平机组预警系统，其特征在于：
通过Mann-Kendall算法结合增长系数判别法对参数的变化趋势进行识别；通过增长系数判别法判断变化的剧烈程度，如果增长系数值大于预设值，则认为变化是剧烈的；结合Mann-Kendall算法判断时间段内数据是增长、减少还是保持稳定；将结果与增长系数的结果关联，得知数据是保持稳定、骤增、骤降、缓增或缓降。
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