CN116757679B - 检修策略的确定方法、装置、电子设备及存储介质 - Google Patents

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Abstract

本发明公开了一种检修策略的确定方法、装置、设备及介质。该方法包括：获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据；基于元件描述数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标；基于监测数据以及故障数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标；根据与各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略。通过本发明的技术方案，能够实现水力发电机组的检修策略的确定，提高了水力发电机组检修策略的可靠性与实用性，进而提高了水力发电机组的检修效率。

Description

检修策略的确定方法、装置、电子设备及存储介质
技术领域
本发明涉及水力发电机组检修领域，尤其涉及一种检修策略的确定方法、装置、电子设备及存储介质。
背景技术
在国家“碳达峰、碳中和”的目标下，抽水蓄能电站迎来了蓬勃发展的机会，应用水力发电机组展开蓄能工作的新建抽水蓄能电站的数量日益增长。
目前抽水水力发电机组的机组A级、C级检修周期均是参照沿用了常规水电厂机组计划检修阶段积累的经验，将机组A级检修周期定为10年，C级检修定为1年，国内抽水蓄能电站也是普遍按照此要求固定周期开展水力发电机组的大修和小修工作的。
现有技术的水力发电机组的维修工作较依赖人工经验，且较为粗犷、不量化，也不符合规范化检修、差异化运维要求，降低了水力发电机组检修策略的可靠性与实用性，进而影响了水力发电机组的检修效率，导致检修效率较低。
发明内容
本发明提供了一种检修策略的确定方法、装置、电子设备及存储介质，可以解决水力发电机组检修策略的可靠性与实用性较低，进而影响水力发电机组的检修效率，导致检修效率较低的问题。
第一方面，本发明提供了一种检修策略的确定方法，该方法包括：
获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据；
基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标；
基于所述监测数据以及故障数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标；
根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略。
第二方面，本发明提供了一种检修策略的确定装置，该装置包括：
数据获取模块，用于获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据；
故障代价指标计算模块，用于基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标；
时序测量指标计算模块，用于基于所述监测数据以及故障数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标；
检修策略确定模块，用于根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略。
第三方面，本发明提供了一种电子设备，所述电子设备包括：
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计算机程序，所述计算机程序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发明任一实施例所述的检修策略的确定方法。
第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现本发明任一实施例所述的检修策略的确定方法。
本发明实施例的技术方案，通过获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据，之后基于元件描述数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标，并基于监测数据以及故障数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标，最后根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略，解决了现有技术中水力发电机组检修策略的可靠性与实用性较低，进而影响水力发电机组的检修效率，导致检修效率较低的问题，能够实现水力发电机组的检修策略的确定，提高了水力发电机组检修策略的可靠性与实用性，进而提高了水力发电机组的检修效率。
应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本发明的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本发明的范围。本发明的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例中的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
图1是根据本发明实施例一提供的一种检修策略的确定方法的流程图；
图2是根据本发明实施例二提供的一种检修策略的确定方法的流程图；
图3是根据本发明实施例三提供的一种检修策略的确定装置的结构示意图；
图4是实现本发明实施例的一种检修策略的确定方法的电子设备的结构示意图。
具体实施方式
为了使本技术领域的人员更好地理解本发明方案，下面将结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分的实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明保护的范围。
需要说明的是，本发明的说明书和权利要求书及上述附图中的术语“第一”、“第二”等是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本发明的实施例能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。
实施例一
图1为本发明实施例一提供了一种检修策略的确定方法的流程图，本实施例可适用于对水力发电机组进行检修策略的确定的情况，该方法可以由检修策略的确定装置来执行，该检修策略的确定装置可以采用硬件和/或软件的形式实现，该检修策略的确定装置可配置于具有检修策略确定功能的终端或服务器中。如图1所示，该方法包括：
S110、获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据。
其中，所述目标水力发电机组可以为具有蓄能功能的机组设备等；示例性的，所述目标水力发电机组可以为抽水蓄能电站所适用的水力发电机组。
其中，所述元件描述数据包括可以描述组成目标水力发电机组的元件信息的数据；进一步的，所述元件描述数据包括：构成所述目标水力发电机组的至少一个部件系统名称Nx，构成所述目标水力发电机组的部件系统的总数n，所述构成各部件系统的各水力发电机组元件名称Nxy，组成各部件系统的水力发电机组元件数量k以及各水力发电机组元件的元件价格Wxy；示例性的，若构成所述目标水力发电机组的部件系统的总数n为5，且每个部件系统中包括10个水力发电机组元件，即所述目标部件系统中，部件系统名称分别为N1-N5,构成所述目标水力发电机组的部件系统的总数n=5,构成部件系统N1的各水力发电机组元件名称为N11-N110，相应的，构成部件系统N2的各水力发电机组元件名称为N21-N210，组成各部件系统的水力发电机组元件数量k=10以及部件系统N1中的1号水力发电机组元件N11的元件价格为10000元。
其中，所述监测数据可以为通过与目标水力发电机组进行外部链接的硬件而获取的，目标水力发电机组在运行过程中产生的数据；进一步的，所述监测数据具体包括：各水力发电机组元件的测量数据类型p、第p类数据测量值mp以及第p类数据异常阈值hp；其中，所述测量数据类型可以为一类数据或二类数据等。
进一步的，所述故障数据为用于描述水力发电机组元件故障情况的信息；具体的，所述故障数据包括：第Nxy个元件历史故障发生次数c、历史故障发生时间txyz；示例性的，若某名称为N21的水力发电机组元件在历史统计过程中共出现3次故障，则该水力发电机组元件的历史故障发生次数c=3，历史故障发生时间记为t211、t212以及t213。
S120、基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标。
其中，所述故障代价指标为用于形容某一特定的水力发电机组元件故障对所述水力发电机组造成的影响力大小以及维修该水力发电机组元件的代价大小；在本实施例中，由于各水力发电机组元件的故障代价指标不同，在维修维护经费或时间有限的情况下，优先对故障代价指标大的水力发电机组元件进行故障排除与维护，有利于节约维修维护资源，提高效率。
具体的，基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标，包括：在所述目标水力发电机组中，依次获取当前水力发电机组元件，并获取与当前水力发电机组元件匹配的当前部件系统；基于预设的元件故障结果表，判断所述当前水力发电机组元件是否会导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组发生故障，并获得判断结果；根据所述判断结果，计算得到与所述当前水力发电机组元件对应的故障代价指标。
其中，所述获取当前水力发电机组元件包括获取当前水力发电机组元件的名称以及当前水力发电机组元件的价格等信息；进一步的，所述获取当前水力发电机组元件匹配的当前部件系统，包括获取当前部件系统的部件系统名称，部件系统中包括的水力发电机组元件总数等信息。
在本实施例中，预设元件故障结果表，用于判断所述当前水力发电机组元件是否会导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组发生故障，并获得判断结果；进一步的，所述元件故障结果表为通过人工经验进行总结而得出的，可以清楚地表示若某水力发电机组元件故障，该水力发电机组元件故障是否会导致当前部件系统与所述目标水力发电机组发生故障；其中，所述元件故障结果表中包含目标水力发电机组中所包括的全部编号的水力发电机组元件的故障结果；进一步的，所述判断结果包括：所述水力发电机组元件故障会导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组发生故障，所述水力发电机组元件故障不会导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组发生故障以及所述水力发电机组元件故障会导致所述当前部件系统故障但不会到导致所述目标水力发电机组发生故障。
进一步的，根据所述判断结果，计算得到与所述当前水力发电机组元件对应的故障代价指标，包括：
若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件会同时导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组故障，则基于第一代价公式：计算与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的故障代价指标αxy；
其中，n为所述水力发电机组中的部件系统总数，k为当前部件系统中所包括的水力发电机组元件的总数量，Wxy为当前水力发电机组元件的元件价格；
若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件仅会导致所述当前部件系统故障，不会导致所述目标水力发电机组故障，则基于第二代价公式：计算与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的故障代价指标αxy；
若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件不会导致所述当前部件系统故障，则基于第三代价公式：计算所述水力发电机组元件的故障代价指标。
S130、基于所述监测数据以及故障数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标。
其中，所述时序测量指标可以用于评估当前的水力发电机组元件在历史的使用监测时间中发生故障的可能性，从而评估当前的水力发电机组元件维修以及修护的及时性与必要性。
S140、根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略。
其中，所述检修策略包括：周期检修策略、纠正策略、双重检修策略以及状态检修策略；进一步的，所述周期检修策略为按照一定的时间周期对当前水力发电机组元件进行检修以保证该元件的正常运行；相应的，所述双重检修策略具体为状态检修策略与周期检修策略相结合的双重策略，即当时序测量指标满足阈值时，进行状态检修，同时按照一定的时间周期对当前水力发电机组元件进行检修。
本发明实施例的技术方案，通过获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据，之后基于元件描述数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标，并基于监测数据以及故障数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标，最后根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略，实现了水力发电机组的检修策略的确定，提高了水力发电机组检修策略的可靠性与实用性，进而提高了水力发电机组的检修效率。
实施例二
图2为本发明实施例二提供的一种检修策略的确定方法的流程图，本实施例以上述实施例为基础进行细化，在本实施例中具体是对时序测量指标的确定方法以及基于预设的策略确定规则进行检修策略确定的方法进行细化。
如图2所示，该方法包括：
S210、获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据。
S220、基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标。
S230、在所述目标水力发电机组中，依次获取当前水力发电机组元件。
S240、根据所述故障数据，计算与所述当前水力发电机组元件对应的最大故障跨度时间，以及故障频率；
如果确定所述最大故障跨度时间位于由故障频率所限定的时间区间内，则执行S250；
如果确定所述最大故障跨度时间未位于由故障频率所限定的时间区间内，执行S260。
其中，所述最大时间跨度的计算方式为：最后一次故障时间-第一次故障时间；示例性的，若某名称为N21的水力发电机组元件在历史统计过程中共出现3次故障，则该水力发电机组元件的历史故障发生次数c=3，历史故障发生时间记为t211、t212以及t213，则当前水力发电机组元件的最大时间跨度为（t213-t211）小时；进一步的，所述故障频率为最大时间跨度/故障次数，即当前水力发电机组元件的故障频率为：（t213-t211）/3。
在本实施例中，具体的，确定所述最大故障跨度时间位于由故障频率所限定的时间区间内，包括：获取预设的判断下限因子a以及判断上限因子b；判断故障频率*a＜最后一次故障时间-第一次故障时间＜故障频率*b是否成立；若成立，则确定所述最大故障跨度时间位于由故障频率所限定的时间区间内。
在本实施例中，可以定义所述判断下限因子a=0.9以及判断上限因子b=1.1。
S250、确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的时序测量指标为-1，执行S2130。
S260、在所述监控数据中获取与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据，q值初始化为1，执行S270。
S270、判断与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据是否为连续测量数据；
若是，执行S280；
若否，执行S290。
其中，所述连续测量数据可以为所述数据在时间上连续，也可以为在压强或空间方面连续，具体可以由测量数据的种类以及获取该测量数据的硬件设施决定。
S280、基于时序公式：，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果/>，执行S2100。
其中，基于时序公式：，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果/>，包括：若当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件对应的时序公式成立，则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果/>；若当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件对应的时序公式不成立，则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果/>。
S290、根据mq与hq是否相同，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果，执行S2100。
具体的，根据mq与hq是否相同，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果，包括：若mq=hq则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果/>；若mq=hq则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果/>。
S2100、对q值进行加一处理后，返回执行在所述监控数据中获取与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据的操作，直至确定出全部p类测量数据的时序测量结果，执行S2110。
在本实施例中，所述监测数据中的测量数据类型共有几种，则相应的上述S2100循环几次，直至将全部测量数据类型下的时序测量结果均计算得到为止。
S2110、根据公式：，计算得到系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的当前水力发电机组元件的时序测量指标/>。
S2120、判断当前水力发电机组元件对应的时序测量指标是否为-1；
若是，执行S2130；
若否，执行S2140。
S2130、确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为周期检修策略，并根据预设公式获取与当前水力发电机组元件匹配的检修周期。
其中，所述周期检修策略为按照一定的时间周期对当前水力发电机组元件进行检修操作；进一步的，所述预设公式为：判断故障频率*a，即当前水力发电机组元件的检修周期为判断故障频率*a。
S2140、对所述水力发电机组的全部水力发电机组元件根据各水力发电机组元件对应的故障代价进行降序排序，获取各水力发电机组元件匹配的代价排序序号，并判断各水力发电机组元件的代价排序序号是否大于策略上限因子*水力发电机组元件总数；
若是，执行S2150；
若否，执行S2160。
在本实施例中，具体的，所述策略上限因子可以预设为0.1，策略下限因子可以预设为0.2。
S2150、确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为纠正检修策略。
S2160、判断当前水力发电机组元件的代价排序序号是否小于策略下限因子*水力发电机组元件总数；
若是，则执行S2170；
若否，则执行S2180。
S2170、确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为双重检修策略。
其中，所述双重检修策略具体为状态检修策略与周期检修策略相结合的双重策略，即当时序测量指标满足阈值时，进行状态检修，同时按照一定的时间周期对当前水力发电机组元件进行检修。
S2180、确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为状态检修策略。
本发明实施例的技术方案，通过获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据，之后基于元件描述数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标，并基于监测数据以及故障数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标，最后判断当前水力发电机组元件对应的时序测量指标是否为-1；若当前水力发电机组元件对应的时序测量指标为-1，则确定当前水力发电机组元件的检修策略为周期检修策略，并根据预设公式获取与当前水力发电机组元件匹配的检修周期，相应的，若当前水力发电机组元件对应的时序测量指标不为-1，则对水力发电机组的全部水力发电机组元件根据各水力发电机组元件对应的故障代价进行降序排序，获取各水力发电机组元件匹配的代价排序序号，并判断各水力发电机组元件的代价排序序号是否大于策略上限因子*水力发电机组元件总数，若当前水力发电机组元件的代价排序序号大于策略上限因子*水力发电机组元件总数，则确定当前水力发电机组元件的检修策略为纠正检修策略，相应的，若当前水力发电机组元件的代价排序序号不大于策略上限因子*水力发电机组元件总数，则判断当前水力发电机组元件的代价排序序号是否小于策略下限因子*水力发电机组元件总数；若当前水力发电机组元件的代价排序序号小于策略下限因子*水力发电机组元件总数，则确定当前水力发电机组元件的检修策略为双重检修策略；若当前水力发电机组元件的代价排序序号不小于策略下限因子*水力发电机组元件总数，则确定当前水力发电机组元件的检修策略为状态检修策略，提高了水力发电机组检修策略的可靠性与实用性，进而提高了水力发电机组的检修效率。
具体实施场景
为了更清楚的表述本发明实施例提供的技术方案，本实施例将一种根据本实施例得到的一种具体的实施场景进行简单介绍。
步骤1：获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据。
收集目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据和故障数据；其中，所述元件描述数据包括可以描述组成目标水力发电机组的元件信息的数据；进一步的，所述元件描述数据包括：构成所述目标水力发电机组的至少一个部件系统名称Nx，构成所述目标水力发电机组的部件系统的总数n，所述构成各部件系统的各水力发电机组元件名称Nxy，组成各部件系统的水力发电机组元件数量k以及各水力发电机组元件的元件价格Wxy；所述监测数据具体包括：各水力发电机组元件的测量数据类型p、第p类数据测量值mp以及第p类数据异常阈值hp；所述故障数据包括：第Nxy个元件历史故障发生次数c、历史故障发生时间txyz。部分数据如下表1所示：
表1：标水力发电机组的部分数据表
步骤2、基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标：通过收集的元件描述数据，计算出发电机线棒的故障代价指标为0.8万元。
步骤3、基于所述监测数据以及故障数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标：通过收集的故障数据和监测数据，计算发电机线棒的时序测量指标为-1。
步骤4、根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略：根据故障代价指标和时序测量指标，进行机组检修策略制定；所述发电机线棒的检修策略为周期检修，检修周期为32个月。
实施例三
图3为本发明实施例三提供的一种检修策略的确定装置的结构示意图。如图3所示，该装置包括：
数据获取模块310，用于获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据；
故障代价指标计算模块320，用于基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标；
时序测量指标计算模块330，用于基于所述监测数据以及故障数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标；
检修策略确定模块340，用于根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略。
本发明实施例的技术方案，通过获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据，之后基于元件描述数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标，并基于监测数据以及故障数据，计算得到与目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标，最后根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略，实现了水力发电机组的检修策略的确定，提高了水力发电机组检修策略的可靠性与实用性，进而提高了水力发电机组的检修效率。
在上述实施例的基础上，故障代价指标计算模块320，进一步包括：
部件系统获取单元，用于在所述目标水力发电机组中，依次获取当前水力发电机组元件，并获取与当前水力发电机组元件匹配的当前部件系统；
元件故障结果判断单元，用于基于预设的元件故障结果表，判断所述当前水力发电机组元件是否会导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组发生故障，并获得判断结果；
故障代价指标获取单元，用于根据所述判断结果，计算得到与所述当前水力发电机组元件对应的故障代价指标。
在上述实施例的基础上，故障代价指标获取单元，进一步包括：
第一代价指标计算单元，用于若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件会同时导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组故障，则基于第一代价公式：计算与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的故障代价指标αxy；
第二代价指标计算单元，用于若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件仅会导致所述当前部件系统故障，不会导致所述目标水力发电机组故障，则基于第二代价公式：计算与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的故障代价指标αxy；
第三代价指标计算单元，用于若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件不会导致所述当前部件系统故障，则基于第三代价公式：计算所述水力发电机组元件的故障代价指标。
在上述实施例的基础上，时序测量指标计算模块330，进一步包括：
水力发电机组元件获取单元，用于在所述目标水力发电机组中，依次获取当前水力发电机组元件；
故障跨度时间计算单元，用于根据所述故障数据，计算与所述当前水力发电机组元件对应的最大故障跨度时间，以及故障频率；
第一时序指标计算单元，用于如果确定所述最大故障跨度时间位于由故障频率所限定的时间区间内，则确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的时序测量指标为-1；
第二时序指标计算单元，用于如果确定所述最大故障跨度时间未位于由故障频率所限定的时间区间内，则在所述监控数据中获取与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据，q值初始化为1；
连续性判断单元，用于判断与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据是否为连续测量数据；
第三时序指标计算单元，用于若为连续测量数据，则基于时序公式：，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果/>；
第四时序指标计算单元，用于若不为连续测量数据，则根据mq与hq是否相同，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果；
返回执行单元，用于对q值进行加一处理后，返回执行在所述监控数据中获取与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据的操作，直至确定出全部p类测量数据的时序测量结果；
时序测量指标确定单元，用于根据公式：，计算得到系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的当前水力发电机组元件的时序测量指标/>。
在上述实施例的基础上，第一时序指标计算单元，进一步包括：
判断因子获取单元，用于获取预设的判断下限因子a以及判断上限因子b；
故障频率判断单元，用于判断故障频率*a＜最后一次故障时间-第一次故障时间＜故障频率*b是否成立。
在上述实施例的基础上，第三时序指标计算单元，进一步包括：
第一时序结果输出单元，用于若当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件对应的时序公式成立，则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果；
第二时序结果输出单元，用于若当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件对应的时序公式不成立，则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果；
在上述实施例的基础上，第四时序指标计算单元，进一步包括：
第三时序结果输出单元，用于若mq=hq则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果；
第四时序结果输出单元，用于若mq≠hq则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果。
在上述实施例的基础上，检修策略确定模块340，进一步包括：
测量指标判断单元，用于判断当前水力发电机组元件对应的时序测量指标是否为-1；
周期检修策略确定单元，用于若当前水力发电机组元件对应的时序测量指标为-1，则确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为周期检修策略，并根据预设公式获取与当前水力发电机组元件匹配的检修周期；
降序排单元，用于若当前水力发电机组元件对应的时序测量指标不为-1，则对所述水力发电机组的全部水力发电机组元件根据各水力发电机组元件对应的故障代价进行降序排序，获取各水力发电机组元件匹配的代价排序序号，并判断各水力发电机组元件的代价排序序号是否大于策略上限因子*水力发电机组元件总数；
纠正检修策略确定单元，用于当前水力发电机组元件的代价排序序号大于策略上限因子*水力发电机组元件总数，则确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为纠正检修策略；
代价排序序号判断单元，用于若当前水力发电机组元件的代价排序序号不大于策略上限因子*水力发电机组元件总数，则判断当前水力发电机组元件的代价排序序号是否小于策略下限因子*水力发电机组元件总数；
双重检修策略确定单元，用于若当前水力发电机组元件的代价排序序号小于策略下限因子*水力发电机组元件总数，则确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为双重检修策略；
状态检修策略确定单元，用于若当前水力发电机组元件的代价排序序号不小于策略下限因子*水力发电机组元件总数，则确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为状态检修策略。
本发明实施例所提供检修策略的确定装置可执行本发明任意实施例所提供的检修策略的确定方法，具备执行方法相应的功能模块和有益效果。
实施例四
图4示出了可以用来实施本发明的实施例的电子设备10的结构示意图。电子设备旨在表示各种形式的数字计算机，诸如，膝上型计算机、台式计算机、工作台、个人数字助理、服务器、刀片式服务器、大型计算机、和其它适合的计算机。电子设备还可以表示各种形式的移动装置，诸如，个人数字处理、蜂窝电话、智能电话、可穿戴设备（如头盔、眼镜、手表等）和其它类似的计算装置。本文所示的部件、它们的连接和关系、以及它们的功能仅仅作为示例，并且不意在限制本文中描述的和/或者要求的本发明的实现。
如图4所示，电子设备10包括至少一个处理器11，以及与至少一个处理器11通信连接的存储器，如只读存储器（ROM）12、随机访问存储器（RAM）13等，其中，存储器存储有可被至少一个处理器执行的计算机程序，处理器11可以根据存储在只读存储器（ROM）12中的计算机程序或者从存储单元18加载到随机访问存储器（RAM）13中的计算机程序，来执行各种适当的动作和处理。在RAM 13中，还可存储电子设备10操作所需的各种程序和数据。处理器11、ROM 12以及RAM 13通过总线14彼此相连。输入/输出（I/O）接口15也连接至总线14。
电子设备10中的多个部件连接至I/O接口15，包括：输入单元16，例如键盘、鼠标等；输出单元17，例如各种类型的显示器、扬声器等；存储单元18，例如磁盘、光盘等；以及通信单元19，例如网卡、调制解调器、无线通信收发机等。通信单元19允许电子设备10通过诸如因特网的计算机网络和/或各种电信网络与其他设备交换信息/数据。
处理器11可以是各种具有处理和计算能力的通用和/或专用处理元件。处理器11的一些示例包括但不限于中央处理单元（CPU）、图形处理单元（GPU）、各种专用的人工智能（AI）计算芯片、各种运行机器学习模型算法的处理器、数字信号处理器（DSP）、以及任何适当的处理器、控制器、微控制器等。处理器11执行上文所描述的各个方法和处理，例如检修策略的确定方法。
相应的，该方法包括：
获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据；
基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标；
基于所述监测数据以及故障数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标；
根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略。
在一些实施例中，检修策略的确定方法可被实现为计算机程序，其被有形地包含于计算机可读存储介质，例如存储单元18。在一些实施例中，计算机程序的部分或者全部可以经由ROM 12和/或通信单元19而被载入和/或安装到电子设备10上。当计算机程序加载到RAM 13并由处理器11执行时，可以执行上文描述的检修策略的确定方法的一个或多个步骤。备选地，在其他实施例中，处理器11可以通过其他任何适当的方式（例如，借助于固件）而被配置为执行检修策略的确定方法。
本文中以上描述的系统和技术的各种实施方式可以在数字电子电路系统、集成电路系统、场可编程门阵列（FPGA）、专用集成电路（ASIC）、专用标准产品（ASSP）、芯片上系统的系统（SOC）、负载可编程逻辑设备（CPLD）、计算机硬件、固件、软件、和/或它们的组合中实现。这些各种实施方式可以包括：实施在一个或者多个计算机程序中，该一个或者多个计算机程序可在包括至少一个可编程处理器的可编程系统上执行和/或解释，该可编程处理器可以是专用或者通用可编程处理器，可以从存储系统、至少一个输入装置、和至少一个输出装置接收数据和指令，并且将数据和指令传输至该存储系统、该至少一个输入装置、和该至少一个输出装置。
用于实施本发明的方法的计算机程序可以采用一个或多个编程语言的任何组合来编写。这些计算机程序可以提供给通用计算机、专用计算机或其他可编程数据处理装置的处理器，使得计算机程序当由处理器执行时使流程图和/或框图中所规定的功能/操作被实施。计算机程序可以完全在机器上执行、部分地在机器上执行，作为独立软件包部分地在机器上执行且部分地在远程机器上执行或完全在远程机器或服务器上执行。
在本发明的上下文中，计算机可读存储介质可以是有形的介质，其可以包含或存储以供指令执行系统、装置或设备使用或与指令执行系统、装置或设备结合地使用的计算机程序。计算机可读存储介质可以包括但不限于电子的、磁性的、光学的、电磁的、红外的、或半导体系统、装置或设备，或者上述内容的任何合适组合。备选地，计算机可读存储介质可以是机器可读信号介质。机器可读存储介质的更具体示例会包括基于一个或多个线的电气连接、便携式计算机盘、硬盘、随机存取存储器（RAM）、只读存储器（ROM）、可擦除可编程只读存储器（EPROM或快闪存储器）、光纤、便捷式紧凑盘只读存储器（CD-ROM）、光学储存设备、磁储存设备、或上述内容的任何合适组合。
为了提供与用户的交互，可以在电子设备上实施此处描述的系统和技术，该电子设备具有：用于向用户显示信息的显示装置（例如，CRT（阴极射线管）或者LCD（液晶显示器）监视器）；以及键盘和指向装置（例如，鼠标或者轨迹球），用户可以通过该键盘和该指向装置来将输入提供给电子设备。其它种类的装置还可以用于提供与用户的交互；例如，提供给用户的反馈可以是任何形式的传感反馈（例如，视觉反馈、听觉反馈、或者触觉反馈）；并且可以用任何形式（包括声输入、语音输入或者、触觉输入）来接收来自用户的输入。
可以将此处描述的系统和技术实施在包括后台部件的计算系统（例如，作为数据服务器）、或者包括中间件部件的计算系统（例如，应用服务器）、或者包括前端部件的计算系统（例如，具有图形用户界面或者网络浏览器的用户计算机，用户可以通过该图形用户界面或者该网络浏览器来与此处描述的系统和技术的实施方式交互）、或者包括这种后台部件、中间件部件、或者前端部件的任何组合的计算系统中。可以通过任何形式或者介质的数字数据通信（例如，通信网络）来将系统的部件相互连接。通信网络的示例包括：局域网（LAN）、广域网（WAN）、区块链网络和互联网。
计算系统可以包括客户端和服务器。客户端和服务器一般远离彼此并且通常通过通信网络进行交互。通过在相应的计算机上运行并且彼此具有客户端-服务器关系的计算机程序来产生客户端和服务器的关系。服务器可以是云服务器，又称为云计算服务器或云主机，是云计算服务体系中的一项主机产品，以解决了传统物理主机与VPS服务中，存在的管理难度大，业务扩展性弱的缺陷。
应该理解，可以使用上面所示的各种形式的流程，重新排序、增加或删除步骤。例如，本发明中记载的各步骤可以并行地执行也可以顺序地执行也可以不同的次序执行，只要能够实现本发明的技术方案所期望的结果，本文在此不进行限制。

Claims (8)

1.一种检修策略的确定方法，其特征在于，包括：
获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据；
基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标；
基于所述监测数据以及故障数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标；
根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略；
其中，基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标，包括：在所述目标水力发电机组中，依次获取当前水力发电机组元件，并获取与当前水力发电机组元件匹配的当前部件系统；基于预设的元件故障结果表，判断所述当前水力发电机组元件是否会导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组发生故障，并获得判断结果；根据所述判断结果，计算得到与所述当前水力发电机组元件对应的故障代价指标；
其中，根据所述判断结果，计算得到与所述当前水力发电机组元件对应的故障代价指标，包括：
若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件会同时导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组故障，则基于第一代价公式：计算与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的故障代价指标αxy；
其中，n为所述水力发电机组中的部件系统总数，k为当前部件系统中所包括的水力发电机组元件的总数量，Wxy为当前水力发电机组元件的元件价格；
若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件仅会导致所述当前部件系统故障，不会导致所述目标水力发电机组故障，则基于第二代价公式：计算与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的故障代价指标αxy；
若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件不会导致所述当前部件系统故障，则基于第三代价公式：计算所述水力发电机组元件的故障代价指标。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，基于所述监测数据以及故障数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标，包括：
在所述目标水力发电机组中，依次获取当前水力发电机组元件；
根据所述故障数据，计算与所述当前水力发电机组元件对应的最大故障跨度时间，以及故障频率；
如果确定所述最大故障跨度时间位于由故障频率所限定的时间区间内，则确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的时序测量指标为-1；
如果确定所述最大故障跨度时间未位于由故障频率所限定的时间区间内，则在监控数据中获取与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据，q值初始化为1；
判断与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据是否为连续测量数据；
若为连续测量数据，则基于时序公式：，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果/>；
其中，mq为与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据的数据测量值，hq为与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据的数据异常阈值，v为预设的阈值因子；
若不为连续测量数据，则根据mq与hq是否相同，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果；
对q值进行加一处理后，返回执行在监控数据中获取与当前水力发电机组元件对应的第q类测量数据的操作，直至确定出全部p类测量数据的时序测量结果；
根据公式：，计算得到系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的当前水力发电机组元件的时序测量指标/>。
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，确定所述最大故障跨度时间位于由故障频率所限定的时间区间内，包括：
获取预设的判断下限因子a以及判断上限因子b；
判断故障频率*a＜最后一次故障时间-第一次故障时间＜故障频率*b是否成立；
若成立，则确定所述最大故障跨度时间位于由故障频率所限定的时间区间内。
4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，基于时序公式：，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果/>，包括：
若当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件对应的时序公式成立，则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果；
若当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件对应的时序公式不成立，则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果；
根据mq与hq是否相同，确定与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果，包括：
若mq=hq则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果
；
若mq≠hq则输出当前水力发电机组元件针对第q类测量数据的时序测量结果
。
5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述各水力发电机组元件对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，得到与各水力发电机组元件匹配的各检修策略，包括：
判断当前水力发电机组元件对应的时序测量指标是否为-1；
若当前水力发电机组元件对应的时序测量指标为-1，则确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为周期检修策略，并根据预设公式获取与当前水力发电机组元件匹配的检修周期；
若当前水力发电机组元件对应的时序测量指标不为-1，则对所述水力发电机组的全部水力发电机组元件根据各水力发电机组元件对应的故障代价进行降序排序，获取各水力发电机组元件匹配的代价排序序号，并判断各水力发电机组元件的代价排序序号是否大于策略上限因子*水力发电机组元件总数；
若当前水力发电机组元件的代价排序序号大于策略上限因子*水力发电机组元件总数，则确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为纠正检修策略；
若当前水力发电机组元件的代价排序序号不大于策略上限因子*水力发电机组元件总数，则判断当前水力发电机组元件的代价排序序号是否小于策略下限因子*水力发电机组元件总数；
若当前水力发电机组元件的代价排序序号小于策略下限因子*水力发电机组元件总数，则确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为双重检修策略；
若当前水力发电机组元件的代价排序序号不小于策略下限因子*水力发电机组元件总数，则确定所述当前水力发电机组元件的检修策略为状态检修策略。
6.一种检修策略的确定装置，其特征在于，包括：
数据获取模块，用于获取目标水力发电机组的元件描述数据、监测数据以及故障数据；
故障代价指标计算模块，用于基于所述元件描述数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各个水力发电机组元件分别对应的各故障代价指标；
时序测量指标计算模块，用于基于所述监测数据以及故障数据，计算得到与所述目标水力发电机组包括的各水力发电机组元件分别对应的各时序测量指标；
检修策略确定模块，用于根据与所述各水力发电机组元件分别对应的故障代价指标与时序测量指标，基于预设的策略确定规则，确定与各水力发电机组元件分别匹配的各检修策略；
其中，所述故障代价指标计算模块，包括：部件系统获取单元，用于在所述目标水力发电机组中，依次获取当前水力发电机组元件，并获取与当前水力发电机组元件匹配的当前部件系统；元件故障结果判断单元，用于基于预设的元件故障结果表，判断所述当前水力发电机组元件是否会导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组发生故障，并获得判断结果；故障代价指标获取单元，用于根据所述判断结果，计算得到与所述当前水力发电机组元件对应的故障代价指标；
其中，所述故障代价指标获取单元，包括：第一代价指标计算单元，用于若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件会同时导致所述当前部件系统与所述目标水力发电机组故障，则基于第一代价公式：计算与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的故障代价指标αxy；其中，n为所述水力发电机组中的部件系统总数，k为当前部件系统中所包括的水力发电机组元件的总数量，Wxy为当前水力发电机组元件的元件价格；
第二代价指标计算单元，用于若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件仅会导致所述当前部件系统故障，不会导致所述目标水力发电机组故障，则基于第二代价公式：计算与系统编号为y的当前部件系统对应的元件编号为x的所述当前水力发电机组元件的故障代价指标αxy；
第三代价指标计算单元，用于若所述判断结果为所述当前水力发电机组元件不会导致所述当前部件系统故障，则基于第三代价公式：
计算所述水力发电机组元件的故障代价指标。
7.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：
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计算机程序，所述计算机程序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权利要求1-5中任一项所述的检修策略的确定方法。
8.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机指令，所述计算机指令用于使处理器执行时实现权利要求1-5中任一项所述的检修策略的确定方法。
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Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105187249A (zh) * 2015-09-22 2015-12-23 华为技术有限公司 一种故障恢复方法及装置
CN106992877A (zh) * 2017-03-08 2017-07-28 中国人民解放军国防科学技术大学 基于sdn架构的网络故障检测与修复方法
CN113723627A (zh) * 2021-07-29 2021-11-30 湖南五凌电力科技有限公司 设备检修策略的确定方法、装置、设备以及存储介质
CN116362561A (zh) * 2023-03-28 2023-06-30 国网甘肃省电力公司酒泉供电公司 一种基于大数据的集控站运行辅助决策方法

Patent Citations (4)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN105187249A (zh) * 2015-09-22 2015-12-23 华为技术有限公司 一种故障恢复方法及装置
CN106992877A (zh) * 2017-03-08 2017-07-28 中国人民解放军国防科学技术大学 基于sdn架构的网络故障检测与修复方法
CN113723627A (zh) * 2021-07-29 2021-11-30 湖南五凌电力科技有限公司 设备检修策略的确定方法、装置、设备以及存储介质
CN116362561A (zh) * 2023-03-28 2023-06-30 国网甘肃省电力公司酒泉供电公司 一种基于大数据的集控站运行辅助决策方法

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