CN117910999A - 一种智能电厂设备检修方法及系统 - Google Patents
一种智能电厂设备检修方法及系统 Download PDFInfo
- Publication number
- CN117910999A CN117910999A CN202311686822.5A CN202311686822A CN117910999A CN 117910999 A CN117910999 A CN 117910999A CN 202311686822 A CN202311686822 A CN 202311686822A CN 117910999 A CN117910999 A CN 117910999A
- Authority
- CN
- China
- Prior art keywords
- equipment
- data
- overhaul
- model
- state
- Prior art date
- Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
- Pending
Links
- 238000000034 method Methods 0.000 title claims abstract description 49
- 238000012423 maintenance Methods 0.000 title claims abstract description 39
- 238000012544 monitoring process Methods 0.000 claims abstract description 25
- 238000007405 data analysis Methods 0.000 claims abstract description 19
- 238000012545 processing Methods 0.000 claims abstract description 9
- 238000005516 engineering process Methods 0.000 claims abstract description 6
- 238000004422 calculation algorithm Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000010801 machine learning Methods 0.000 claims abstract description 4
- 238000004458 analytical method Methods 0.000 claims description 9
- 230000005540 biological transmission Effects 0.000 claims description 9
- 238000003745 diagnosis Methods 0.000 claims description 9
- 230000006870 function Effects 0.000 claims description 9
- 238000005070 sampling Methods 0.000 claims description 9
- 238000004590 computer program Methods 0.000 claims description 8
- 230000008859 change Effects 0.000 claims description 6
- 238000011156 evaluation Methods 0.000 claims description 6
- 238000003860 storage Methods 0.000 claims description 6
- 238000012549 training Methods 0.000 claims description 6
- 238000004891 communication Methods 0.000 claims description 4
- 238000004140 cleaning Methods 0.000 claims description 3
- 238000013500 data storage Methods 0.000 claims description 3
- 230000000694 effects Effects 0.000 claims description 3
- 230000003993 interaction Effects 0.000 claims description 3
- 238000010606 normalization Methods 0.000 claims description 3
- 238000003909 pattern recognition Methods 0.000 claims description 3
- 238000007781 pre-processing Methods 0.000 claims description 3
- 230000035945 sensitivity Effects 0.000 claims description 3
- 230000002159 abnormal effect Effects 0.000 abstract description 3
- 238000013473 artificial intelligence Methods 0.000 abstract 1
- 238000002474 experimental method Methods 0.000 description 6
- 230000008569 process Effects 0.000 description 6
- 230000008439 repair process Effects 0.000 description 6
- 230000009286 beneficial effect Effects 0.000 description 3
- 230000005856 abnormality Effects 0.000 description 2
- 238000003491 array Methods 0.000 description 2
- 230000007774 longterm Effects 0.000 description 2
- 238000007726 management method Methods 0.000 description 2
- 238000012986 modification Methods 0.000 description 2
- 230000004048 modification Effects 0.000 description 2
- 230000003287 optical effect Effects 0.000 description 2
- 238000005457 optimization Methods 0.000 description 2
- 230000032683 aging Effects 0.000 description 1
- 230000019771 cognition Effects 0.000 description 1
- 238000001514 detection method Methods 0.000 description 1
- 238000011161 development Methods 0.000 description 1
- 230000018109 developmental process Effects 0.000 description 1
- 238000010586 diagram Methods 0.000 description 1
- 238000004519 manufacturing process Methods 0.000 description 1
- 239000013307 optical fiber Substances 0.000 description 1
- 238000004088 simulation Methods 0.000 description 1
- 239000002699 waste material Substances 0.000 description 1
Landscapes
- Testing And Monitoring For Control Systems (AREA)
Abstract
本发明涉及电力设备维护技术领域，本发明所述方法包括，通过传感器和监测设备来实时获取设备运行状态数据，将采集到的设备状态数据进行分析和处理，应用数据分析和机器学习算法来识别异常情况和预测设备故障风险，根据设备的运行状态模型，智能地确定设备的检修周期和检修内容，将检修数据通过无线网络传输到数据中心，并反馈到设备的运行状态模型，更新和优化模型的参数和结构。本方法通过采用先进的传感器技术、数据分析技术和人工智能技术，实时监测电厂设备的运行状态，快速、准确地判断设备是否需要检修，从而提高电厂设备的运行效率和安全性。
Description
技术领域
本发明涉及电力设备维护技术领域，尤其涉及一种智能电厂设备检修方法及系统。
背景技术
随着我国经济的快速发展，电力需求日益增长，电厂设备的安全稳定运行已成为电力系统的重要组成部分。然而，由于电厂设备长期运行在高负荷、高温、高压等恶劣环境下，设备故障和老化问题日益严重，导致电厂设备的运行效率和安全性受到很大影响。
电厂设备是电力系统的重要组成部分，其运行状态直接影响电力的供应和质量。为了保证电厂设备的正常运行，需要定期对设备进行检修，以及在发现故障时及时进行维修。然而，传统的电厂设备检修方法存在以下问题：
一是检修周期和检修内容往往是根据经验或规范设定的，缺乏对设备实际运行状态的反馈，可能导致过度检修或漏检，造成资源浪费或安全隐患。
二是检修过程中需要人工对设备进行观察、测试、判断和记录，效率低下，且容易出现人为误差或遗漏。
三是检修数据的收集、分析和存储存在困难，难以形成完整的设备运行历史记录，不利于设备的长期管理和优化。
因此，急需一种能够根据设备的实际运行状态，智能地确定检修周期和检修内容，以及自动化地完成检修过程和检修数据的处理的电厂设备状态检修方法。
发明内容
鉴于上述现有存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明提供了一种智能电厂设备检修方法，能够解决目前状况下现有的作业过程危险点辨识不全，安全预控措施执行不到位，作业人员安全意识差，作业过程中自我认知与实际情况存在偏差进而违章作业导致不安全事件，进而控制措施、应急措施不到位引发事故、扩大事故的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案，一种智能电厂设备检修方法，包括：通过传感器和监测设备来实时获取设备运行状态数据，将采集到的设备状态数据进行分析和处理，应用数据分析和机器学习算法来识别设备状态和预测设备故障风险，根据设备的运行状态模型，智能地确定设备的检修周期和检修内容，将检修数据通过无线网络传输到数据中心，并反馈到设备的运行状态模型，更新和优化模型的参数和结构
作为本发明所述的一种智能电厂设备检修方法的一种优选方案，其中：所述获取设备运行状态数据包括，在电厂设备的关键部件上安装传感器，用于实时采集设备温度、压力、电流、电压、振动的运行参数，连接监测设备，将传感器与监测设备连接，通过无线的方式与传感器通信，设置监测参数，根据设备的运行规范和维护需求，设置监测参数，包括采样频率、采样时间、采样点数、数据格式、数据传输速率、数据存储周期、数据分析方法、数据显示方式、数据报警阈值，运行监测程序实时获取设备运行状态数据。
作为本发明所述的一种智能电厂设备检修方法的一种优选方案，其中：所述状态数据分析和处理包括，对设备状态数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、去除数据中的冗余信息，提高数据的质量和可用性，对设备状态数据进行特征提取，从数据中提取有用的信息，对设备状态数据进行模式识别、趋势分析，对设备的运行状态进行实时监测和评估，生成设备的状态评分和检修建议。
作为本发明所述的一种智能电厂设备检修方法的一种优选方案，其中：所述识别设备状态包括，根据设备的运行参数，得到运行状态评分：
其中，n是设备的运行参数的个数，wi是第i个运行参数的权重，xi是第i个运行参数的值，fi是第i个运行参数的评分函数，评分越高，表示设备的运行状态越好，评分越低，表示设备的运行状态越差。
作为本发明所述的一种智能电厂设备检修方法的一种优选方案，其中：所述预测设备故障风险包括，设备的故障风险预测是根据设备的运行参数计算得：
其中，P是设备的故障风险预测，表示设备在一定时间内发生故障的概率，z是设备的运行参数的线性组合，即：
其中，n是设备的运行参数的个数，ai是第i个运行参数的系数，xi是第i个运行参数的值，gi是第i个运行参数的变换函数，b是常数项。
作为本发明所述的一种智能电厂设备检修方法的一种优选方案，其中：所述运行状态模型包括，根据设备的运行状态评分和设备的故障风险预测，构建运行状态模型，确定设备的检修周期和检修内容：
T＝α·S+β·P+γ
其中，T是设备的检修周期的阈值，S是设备的运行状态评分，α，β和γ是常数，用于调节设备的检修周期的灵敏度和合理性；
比较设备的运行状态评分S和设备的检修周期的阈值T，当S<T，则判断设备需要进行检修，否则判断设备不需要进行检修；当设备需要进行检修，根据设备的运行状态特征和设备的故障类型，确定设备的检修内容，执行相应的检修操作；当设备不需要进行检修，继续监测设备的运行状态，定期更新设备的运行状态评分S和设备的故障风险预测P，重复上述步骤。
作为本发明所述的一种智能电厂设备检修方法的一种优选方案，其中：所述更新和优化模型包括，在设备上安装无线传输模块，采用无线局域网、无线通信技术，将检修数据通过无线网络发送到数据中心，检修数据包括检修前后的设备状态数据、检修操作的类型和时间、检修效果的评估，用于验证和改进设备的运行状态模型，提高模型的准确性和泛化性，将优化后的模型参数和结构反馈到设备检修现场，以便实时监测和诊断设备的运行状态，同时根据实际情况不断更新和优化模型，以适应设备运行状态的变化。
本发明的另一个目的是提供一种智能电厂设备检修系统，其能实现检修数据的实时采集、传输、分析和处理，及时发现设备的异常和故障，提高检修效率和安全性，为电厂的稳定运行提供保障。
作为本发明所述的一种智能电厂设备检修系统的一种优选方案，其中：包括：数据采集模块、数据分析模块、模型训练与优化模块、模型更新与反馈模块、用户界面模块；
所述数据采集模块，实时采集设备的运行状态数据，包括声音、振动、温度，以便对设备的运行状态进行监测和分析；
所述数据分析模块，对存储的检修数据进行实时或批量分析，提取有用的特征信息，包括时域特征、频域特征、时频域特征，这些特征能够反映出设备的运行状态和故障情况；
所述模型训练与优化模块，将提取的特征数据输入到设备的运行状态模型中进行训练和优化，提高模型的准确性、鲁棒性和泛化能力；
所述模型更新与反馈模块，将优化后的模型参数和结构反馈到设备检修现场，以便实时监测和诊断设备的运行状态，同时，根据实际情况不断更新和优化模型，以适应设备运行状态的变化；
所述用户界面模块，提供友好的用户交互界面，方便操作人员实时查看设备的运行状态、检修数据和诊断结果，以及进行相关的操作和控制。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现一种智能电厂设备检修方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现一种智能电厂设备检修方法的步骤。
本发明的有益效果：通过实时监测电厂设备的运行状态，能够及时发现设备的异常或故障，避免设备的损坏或事故的发生，提高电厂设备的安全性；通过智能地确定设备的检修周期和检修内容，能够根据设备的实际需要进行检修，避免过度检修或漏检，提高电厂设备的运行效率；通过自动化地完成检修过程和检修数据的处理，能够减少人工的干预和误差，提高检修的质量和速度；通过持续地更新和优化设备的运行状态模型，能够形成完整的设备运行历史记录，为设备的长期管理和优化提供数据支持。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，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它的附图。其中：
图1为本发明一个实施例提供的一种智能电厂设备检修方法流程示意图。
图2为本发明一个实施例提供的一种智能电厂设备检修系统的工作流程示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种智能电厂设备检修方法，包括：
S1：通过传感器和监测设备来实时获取设备运行状态数据。
更进一步的，所述获取设备运行状态数据包括，在电厂设备的关键部件上安装传感器，用于实时采集设备温度、压力、电流、电压、振动的运行参数，连接监测设备，将传感器与监测设备连接，通过无线的方式与传感器通信，设置监测参数，根据设备的运行规范和维护需求，设置监测参数，包括采样频率、采样时间、采样点数、数据格式、数据传输速率、数据存储周期、数据分析方法、数据显示方式、数据报警阈值，运行监测程序实时获取设备运行状态数据。
S2：将采集到的设备状态数据进行分析和处理，应用数据分析和机器学习算法来识别设备状态和预测设备故障风险。
更进一步的，所述状态数据分析和处理包括，对设备状态数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、去除数据中的冗余信息，提高数据的质量和可用性，对设备状态数据进行特征提取，从数据中提取有用的信息，对设备状态数据进行模式识别、趋势分析，对设备的运行状态进行实时监测和评估，生成设备的状态评分和检修建议。
应说明的是，所述识别设备状态包括，根据设备的运行参数，得到运行状态评分：
其中，n是设备的运行参数的个数，wi是第i个运行参数的权重，xi是第i个运行参数的值，fi是第i个运行参数的评分函数，评分越高，表示设备的运行状态越好，评分越低，表示设备的运行状态越差。
更进一步的，所述预测设备故障风险包括，设备的故障风险预测是根据设备的运行参数计算得：
其中，P是设备的故障风险预测，表示设备在一定时间内发生故障的概率，z是设备的运行参数的线性组合，即：
其中，n是设备的运行参数的个数，ai是第i个运行参数的系数，xi是第i个运行参数的值，gi是第i个运行参数的变换函数，b是常数项。
S3：根据设备的运行状态模型，智能地确定设备的检修周期和检修内容。
更进一步的，所述运行状态模型包括，根据设备的运行状态评分和设备的故障风险预测，构建运行状态模型，确定设备的检修周期和检修内容：
T＝α·S+β·P+γ
其中，T是设备的检修周期的阈值，S是设备的运行状态评分，α，β和γ是常数，用于调节设备的检修周期的灵敏度和合理性；
比较设备的运行状态评分S和设备的检修周期的阈值T，当S<T，则判断设备需要进行检修，否则判断设备不需要进行检修；当设备需要进行检修，根据设备的运行状态特征和设备的故障类型，确定设备的检修内容，执行相应的检修操作；当设备不需要进行检修，继续监测设备的运行状态，定期更新设备的运行状态评分S和设备的故障风险预测P，重复上述步骤。
S4：将检修数据通过无线网络传输到数据中心，并反馈到设备的运行状态模型，更新和优化模型的参数和结构。
更进一步的，所述更新和优化模型包括，在设备上安装无线传输模块，采用无线局域网、无线通信技术，将检修数据通过无线网络发送到数据中心，检修数据包括检修前后的设备状态数据、检修操作的类型和时间、检修效果的评估，用于验证和改进设备的运行状态模型，提高模型的准确性和泛化性，将优化后的模型参数和结构反馈到设备检修现场，以便实时监测和诊断设备的运行状态。同时，可以根据实际情况不断更新和优化模型，以适应设备运行状态的变化。
实施例2
本发明的一个实施例，提供了一种智能电厂设备检修方法，为了验证本发明的有益效果，通过实验进行科学论证。
智能电厂设备(包括发电机、变压器、输电线路等)、传感器、数据采集器、数据分析系统。
实验步骤：a.搭建智能电厂设备检修实验平台，包括发电机、变压器、输电线路等主要设备，并安装相应的传感器和数据采集器。b.对智能电厂设备进行模拟故障设置，例如在发电机轴承处设置异常温度传感器，模拟轴承过热故障。记录模拟故障时的相关数据，如轴承温度、电压、电流等。c.启动智能电厂设备，并通过传感器和数据采集器实时监测设备的运行状态。在实验过程中，记录设备的运行参数，如电压、电流、温度等。d.当监测到设备异常时，立即停止设备运行，并通过数据分析系统对故障原因进行诊断和分析。记录故障诊断结果和修复建议。例如，诊断结果显示轴承过热，温度超过正常范围，建议更换轴承。e.根据故障诊断结果，选择合适的检修工具和检修方法，对设备进行修复和维护。记录修复和维护过程的相关数据，如更换轴承的时间、使用的工具等。f.修复完成后，重新启动设备，并再次进行监测，确保设备正常运行。记录设备正常运行的相关数据，如电压、电流、温度等。
实验结果分析：a.通过实验可以验证，智能电厂设备检修方法能够实时监测设备的运行状态，并准确诊断故障原因。在实验过程中，设备的运行参数被实时记录，故障诊断结果与实际模拟故障相符。b.实验结果表明，根据故障诊断结果，选择合适的检修工具和检修方法，对设备进行修复和维护，能够有效地完成修复任务。c.实验结果证明了智能电厂设备检修方法的有效性和准确性，有助于提高电厂设备的运行效率和可靠性。
实验结论：智能电厂设备检修方法能够实现对设备运行状态的实时监测和故障诊断，并能够根据诊断结果选择合适的检修工具和方法进行修复和维护，提高了设备的运行效率和可靠性。
应说明的是，以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
实施例3
本发明第三个实施例，其不同于前两个实施例的是：
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明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。
实施例4
参照图2，为本发明的一个实施例，提供了一种智能电厂设备检修系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据分析模块、模型训练与优化模块、模型更新与反馈模块、用户界面模块。
数据采集模块，实时采集设备的运行状态数据，包括声音、振动、温度，以便对设备的运行状态进行监测和分析。
数据分析模块，对存储的检修数据进行实时或批量分析，提取有用的特征信息，包括时域特征、频域特征、时频域特征，这些特征能够反映出设备的运行状态和故障情况。
模型训练与优化模块，将提取的特征数据输入到设备的运行状态模型中进行训练和优化，提高模型的准确性、鲁棒性和泛化能力。
模型更新与反馈模块，将优化后的模型参数和结构反馈到设备检修现场，以便实时监测和诊断设备的运行状态，同时，根据实际情况不断更新和优化模型，以适应设备运行状态的变化。
用户界面模块，提供友好的用户交互界面，方便操作人员实时查看设备的运行状态、检修数据和诊断结果，以及进行相关的操作和控制。
应说明的是，以上实施例仅用于说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.一种智能电厂设备检修方法，其特征在于：包括，
通过传感器和监测设备来实时获取设备运行状态数据；
将采集到的设备状态数据进行分析和处理，应用数据分析和机器学习算法来识别设备状态和预测设备故障风险；
根据设备的运行状态模型，智能地确定设备的检修周期和检修内容；
将检修数据通过无线网络传输到数据中心，并反馈到设备的运行状态模型，更新和优化模型的参数和结构。
2.如权利要求1所述的一种智能电厂设备检修方法，其特征在于：所述获取设备运行状态数据包括，在电厂设备的关键部件上安装传感器，用于实时采集设备温度、压力、电流、电压、振动的运行参数，连接监测设备，将传感器与监测设备连接，通过无线的方式与传感器通信，设置监测参数，根据设备的运行规范和维护需求，设置监测参数，包括采样频率、采样时间、采样点数、数据格式、数据传输速率、数据存储周期、数据分析方法、数据显示方式、数据报警阈值，运行监测程序实时获取设备运行状态数据。
3.如权利要求2所述的一种智能电厂设备检修方法，其特征在于：所述状态数据分析和处理包括，对设备状态数据进行预处理，包括数据清洗、数据归一化、去除数据中的冗余信息，提高数据的质量和可用性，对设备状态数据进行特征提取，从数据中提取有用的信息，对设备状态数据进行模式识别、趋势分析，对设备的运行状态进行实时监测和评估，生成设备的状态评分和检修建议。
4.如权利要求3所述的一种智能电厂设备检修方法，其特征在于：所述识别设备状态包括，根据设备的运行参数，得到运行状态评分：
其中，n是设备的运行参数的个数，wi是第i个运行参数的权重，xi是第i个运行参数的值，fi是第i个运行参数的评分函数，评分越高，表示设备的运行状态越好，评分越低，表示设备的运行状态越差。
5.如权利要求4所述的一种智能电厂设备检修方法，其特征在于：所述预测设备故障风险包括，设备的故障风险预测是根据设备的运行参数计算得：
其中，P是设备的故障风险预测，表示设备在一定时间内发生故障的概率，z是设备的运行参数的线性组合，即：
其中，n是设备的运行参数的个数，ai是第i个运行参数的系数，xi是第i个运行参数的值，gi是第i个运行参数的变换函数，b是常数项。
6.如权利要求5所述的一种智能电厂设备检修方法，其特征在于：所述运行状态模型包括，根据设备的运行状态评分和设备的故障风险预测，构建运行状态模型，确定设备的检修周期和检修内容：
T＝α·S+β·P+γ
其中，T是设备的检修周期的阈值，S是设备的运行状态评分，α，β和γ是常数，用于调节设备的检修周期的灵敏度和合理性；
比较设备的运行状态评分S和设备的检修周期的阈值T，当S<T，则判断设备需要进行检修，否则判断设备不需要进行检修；当设备需要进行检修，根据设备的运行状态特征和设备的故障类型，确定设备的检修内容，执行相应的检修操作；当设备不需要进行检修，继续监测设备的运行状态，定期更新设备的运行状态评分S和设备的故障风险预测P，重复上述步骤。
7.如权利要求6所述的一种智能电厂设备检修方法，其特征在于：所述更新和优化模型包括，在设备上安装无线传输模块，采用无线局域网、无线通信技术，将检修数据通过无线网络发送到数据中心，检修数据包括检修前后的设备状态数据、检修操作的类型和时间、检修效果的评估，用于验证和改进设备的运行状态模型，提高模型的准确性和泛化性，将优化后的模型参数和结构反馈到设备检修现场，以便实时监测和诊断设备的运行状态，同时根据实际情况不断更新和优化模型，以适应设备运行状态的变化。
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的一种智能电厂设备检修方法的系统，其特征在于：包括数据采集模块、数据分析模块、模型训练与优化模块、模型更新与反馈模块、用户界面模块；
所述数据采集模块，实时采集设备的运行状态数据，包括声音、振动、温度，以便对设备的运行状态进行监测和分析；
所述数据分析模块，对存储的检修数据进行实时或批量分析，提取有用的特征信息，包括时域特征、频域特征、时频域特征，这些特征能够反映出设备的运行状态和故障情况；
所述模型训练与优化模块，将提取的特征数据输入到设备的运行状态模型中进行训练和优化，提高模型的准确性、鲁棒性和泛化能力；
所述模型更新与反馈模块，将优化后的模型参数和结构反馈到设备检修现场，以便实时监测和诊断设备的运行状态，同时，根据实际情况不断更新和优化模型，以适应设备运行状态的变化；
所述用户界面模块，提供友好的用户交互界面，方便操作人员实时查看设备的运行状态、检修数据和诊断结果，以及进行相关的操作和控制。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
Priority Applications (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311686822.5A CN117910999A (zh) | 2023-12-11 | 2023-12-11 | 一种智能电厂设备检修方法及系统 |
Applications Claiming Priority (1)
| Application Number | Priority Date | Filing Date | Title |
|---|---|---|---|
| CN202311686822.5A CN117910999A (zh) | 2023-12-11 | 2023-12-11 | 一种智能电厂设备检修方法及系统 |
Publications (1)
| Publication Number | Publication Date |
|---|---|
| CN117910999A true CN117910999A (zh) | 2024-04-19 |
Family
ID=90696576
Family Applications (1)
| Application Number | Title | Priority Date | Filing Date |
|---|---|---|---|
| CN202311686822.5A Pending CN117910999A (zh) | 2023-12-11 | 2023-12-11 | 一种智能电厂设备检修方法及系统 |
Country Status (1)
| Country | Link |
|---|---|
| CN (1) | CN117910999A (zh) |
-
2023
- 2023-12-11 CN CN202311686822.5A patent/CN117910999A/zh active Pending
Similar Documents
| Publication | Publication Date | Title |
|---|---|---|
| KR102092185B1 (ko) | 중전기기 건전성 분석 플랫폼 및 이를 이용하는 분석 방법 | |
| EP2174197B1 (en) | System and method for predictive maintenance of a battery assembly using temporal signal processing | |
| CN116596322B (zh) | 一种基于大数据可视化的物业设备管理方法及系统 | |
| CN117420380A (zh) | 一种配电网故障预警、处置方法及系统 | |
| CN114036656B (zh) | 风电机组齿轮箱的故障诊断方法及装置 | |
| CN117474357A (zh) | 基于深度学习的配电房运维管理方法及系统 | |
| CN116384977A (zh) | 一种基于大数据分析和自诊断的煤矿井下运维方法及系统 | |
| CN117010601B (zh) | 数据处理方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质 | |
| CN116910680B (zh) | 一种健身器材的远程故障检测方法及系统 | |
| CN114462820A (zh) | 一种轴承状态监测与健康管理系统性能测试及优化方法和系统 | |
| CN117435883A (zh) | 一种基于数字孪生的设备故障预测的方法和系统 | |
| CN117074852A (zh) | 一种配电网电能监测预警管理方法及系统 | |
| CN114837902B (zh) | 一种风电机组健康度评估方法、系统、设备和介质 | |
| US11339763B2 (en) | Method for windmill farm monitoring | |
| CN117910999A (zh) | 一种智能电厂设备检修方法及系统 | |
| CN116094582A (zh) | 基于rpa的光缆光功率异常监测系统 | |
| JP2019191880A (ja) | 設備管理支援システム | |
| CN117937768B (zh) | 智能电气柜远程监控系统 | |
| CN114091811A (zh) | 一种核电厂循环水泵维修决策系统及设计方法 | |
| CN117332233B (zh) | 一种电机智能化维护系统 | |
| Eichner et al. | Optimal sensor placement for vibration-based structural health monitoring obtained via value of information analysis as part of a digital structural integrity management of offshore structures | |
| CN117808456B (zh) | 一种基于智慧运营管理的设备故障预警方法及装置 | |
| CN117665467B (zh) | 一种换流变阀侧套管壳体破损在线监测方法及系统 | |
| CN117977816B (zh) | 一种电力安全智能电源系统 | |
| CN117783795B (zh) | 边缘分析的换流变阀侧套管绝缘状态综合分析方法及系统 |
Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
| PB01 | Publication | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
| SE01 | Entry into force of request for substantive examination |