CN118133668A - 电厂设备寿命评估方法 - Google Patents
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Abstract
本发明提供了电厂设备寿命评估方法，其包括以下步骤：S1：使用传感器采集发电设备的运行数据和环境参数的信息，并生成历史记录数据；S2：将多份历史记录数据录入监测平台中；S3：基于AI神经网络对预处理后的历史记录数据进行训练和建模；S4：传感器将新采集到发电设备运行数据和环境参数的信息录入预测模型中，得到发电设备的使用寿命预测结果；S5：根据预测结果，制定发电设备的维护和维修的计划。通过传感器收集发电设备的运行数据和环境参数，为预测模型的建立和分析提供数据支持。通过机器学习技术建立发电设备的寿命预测模型，并根据预测结果进行发电设备的维护和维修计划，可以避免出现发电设备的过度老化处理现象。
Description
技术领域
本发明涉及电厂发电设备维修技术领域，特别涉及电厂设备寿命评估方法。
背景技术
核电设备的预测性维护，是指通过连续监测和预测核电厂系统/设备状态和故障，实现对于维修时机和维修对象的预测和精准决策，避免设备突发故障导致非计划停机，最大化利用设备使用寿命，减少维修所需备件贮存规模。剩余寿命评估是实施设备预测性维护的核心关键技术。
核级发电设备在安装前均需要通过鉴定试验，确定其鉴定有效寿命。由于初始的鉴定寿命存在较大的裕量，评估结果往往过于保守。当前通用的鉴定试验方法仅适用于新设备的出厂试验阶段，导致许多核级发电设备的磨损还没有真正的到达寿命终点就被迫更换，存在对设备过度老化处理现象。
发明内容
为克服目前的发电设备的磨损还没有真正的到达寿命终点就被迫更换，存在对设备过度老化处理现象的技术问题，本发明提供了电厂设备寿命评估方法。
本发明提供了电厂设备寿命评估方法，其包括以下步骤：
S1：使用传感器采集发电设备的运行数据和环境参数的信息，并生成设备的工作状态和运行参数的历史记录数据；
S2：将多份历史记录数据录入监测平台中，并进行数据平滑的预处理操作；
S3：基于AI神经网络对预处理后的历史记录数据进行训练和建模，得到预测设备使用寿命的预测模型；
S4：传感器将新采集到发电设备运行数据和环境参数的信息录入预测模型中，并通过预测模型识别发电设备的运行数据和环境参数之间的差异，得到发电设备的使用寿命预测结果；
S5：根据预测结果，制定发电设备的维护和维修的计划。
进一步地，所述S2中，历史记录数据的预处理操作还包括使用滑动窗口的方式提取历史记录数据的时序特征。
进一步地，提取时序特征包括如下步骤：
S21：在时间序列数据的起始位置创建窗口，窗口用于捕获数据的具体特征和分析目标的信息；
S22：在窗口中计算所需的时间序列特征，完成计算后将窗口逐步移动至时间序列数据的末尾；
S23：将提取的特征整合成一个新的数据集。
进一步地，所述S3还包括如下步骤：
S31：将历史记录数据分为训练集和测试集，并按照80/20的比例进行划分；
S32：将训练集中有助于预测设备寿命的特征进行特征数据提取，并通过z-score标准化进行特征数据的缩放；
S33：将特征数据输入到AI神经网络中进行训练，并使用测试集对训练好的模型进行评估；
S34：根据模型评估结果对模型进行优调。
进一步地，所述S33步骤和S34步骤可以重复进行，直至预测模型满足预期的性能。
进一步地，所述S3步骤中，还可以使用线性回归和决策树的深度学习算法建立预测模型。
进一步地，所述传感器发电设备的运行数据包括电压、电流和功率的参数，环境参数包括温度和湿度。
进一步地，所述电厂设备寿命评估方法还包括根据预测结构制定发电设备的运行策略。
进一步地，根据发电设备的所述运行策略建立发电设备的管理信息系统，实现对发电设备的全面管理。
进一步地，根据设备的历史记录数据和预测结果，对设备进行定期检查和重新评估，及时调整和更新设备的维护计划和管理策略。
与现有技术相比，本发明提供的电厂设备寿命评估方法，具有以下优点：
1、电厂设备寿命评估方法，通过传感器收集发电设备的运行数据和环境参数，为预测模型的建立和分析提供数据支持。通过机器学习技术建立发电设备的寿命预测模型，并根据预测结果进行发电设备的维护和维修计划，可以避免出现发电设备的过度老化处理现象。
附图说明
图1是本发明提供的电厂设备寿命评估方法的流程图。
具体实施方式
为了使本发明的目的，技术方案及优点更加清楚明白，以下结合附图及实施实例，对本发明进行进一步详细说明。应当理解，此处所描述的具体实施例仅仅用以解释本发明，并不用于限定本发明。
需要说明的是，当元件被称为“固定于”另一个元件，它可以直接在另一个元件上或者也可以存在居中的元件。当一个元件被认为是“连接”另一个元件，它可以是直接连接到另一个元件或者可能同时存在居中元件。本文所使用的术语“垂直的”、“水平的”、“左”、“右”以及类似的表述只是为了说明的目的。
请参阅图1，本发明提供了电厂设备寿命评估方法，其包括以下步骤：
S1：使用传感器采集发电设备的运行数据和环境参数的信息，并生成设备的工作状态和运行参数的历史记录数据；
S2：将多份历史记录数据录入监测平台中，并进行数据平滑的预处理操作；
S3：基于AI神经网络对预处理后的历史记录数据进行训练和建模，得到预测设备使用寿命的预测模型；
S4：传感器将新采集到发电设备运行数据和环境参数的信息录入预测模型中，并通过预测模型识别发电设备的运行数据和环境参数之间的差异，得到发电设备的使用寿命预测结果；
S5：根据预测结果，制定发电设备的维护和维修的计划。
可以理解，传感器用于收集发电设备的运行数据和环境参数，为发电设备预测模型的建立和分析提供数据支持。同时，将传感器采集到的多份历史记录进行预处理操作，可以有效提高预测模型的建立和分析效率。进一步地，采用预测模型分析设备的寿命预测结果与实际寿命的差异，识别导致设备寿命缩短的原因和因素。通过分析差异，可以及时发现设备的问题和隐患，采取相应的维护措施，减少设备的故障率和维修成本。
优选地，所述S2中，历史记录数据的预处理操作还包括使用滑动窗口的方式提取历史记录数据的时序特征。
优选地，提取时序特征包括如下步骤：
S21：在时间序列数据的起始位置创建窗口，窗口用于捕获数据的具体特征和分析目标的信息；
S22：在窗口中计算所需的时间序列特征，完成计算后将窗口逐步移动至时间序列数据的末尾；
S23：将提取的特征整合成一个新的数据集。
可以理解，通过提取时序特征，可以从原始时间序列数据中提取出有用的时序特征，便于通过数据的动态变化和潜在规律，提高预测模型的建立和数据分析效率，增加预测模型对发电设备的使用寿命评估的准确性。
优选地，所述S3还包括如下步骤：
S31：将历史记录数据分为训练集和测试集，并按照80/20的比例进行划分；
S32：将训练集中有助于预测设备寿命的特征进行特征数据提取，并通过z-score标准化进行特征数据的缩放；
S33：将特征数据输入到AI神经网络中进行训练，并使用测试集对训练好的模型进行评估；
S34：根据模型评估结果对模型进行优调。
优选地，所述S33步骤和S34步骤可以重复进行，直至预测模型满足预期的性能。
可以理解，通过将数据集分为训练集和测试集，并使用测试集对模型进行评估，可以评估模型的泛化能力，避免模型过拟合或欠拟合等问题，并可以提高预测模型的预测可靠性。
优选地，所述S3步骤中，还可以使用线性回归和决策树的深度学习算法建立预测模型。
可以理解，通过线性回归和决策树的深度学习算法可以处理大规模数据集，从而在大数据环境下发挥更大的价值。线性回归和决策树算法在大规模数据集上的训练速度较快，有助于提高模型的训练效率。同时，线性回归和决策树可以帮助预测模型发现数据中的线性关系和非线性关系，从而提高预测结果的准确性。
优选地，所述传感器发电设备的运行数据包括电压、电流和功率的参数，环境参数包括温度和湿度。
可以理解，通过传感器收集发电设备的电压、电流和功率的参数，发电设备周围的温度和湿度参数，便于预测模型全面了解发电设备的运行状态和环境情况，为预测模型的分析提供数据基础。
优选地，所述电厂设备寿命评估方法还包括根据预测结构制定发电设备的运行策略。
可以理解，根据设备的历史记录和实时监测数据，分析设备的运行状态和使用情况，制定出针对性的运行策略。设计合理的设备启停控制策略，避免频繁启停对设备造成的损伤，降低设备的磨损和老化。调整设备的负载情况，避免过度负荷或空载运行，降低设备的磨损和老化。制定设备的运行模式切换策略，根据实际情况和需求，选择合适的运行模式，最大限度地发挥设备的性能和效益。
优选地，根据发电设备的所述运行策略建立发电设备的管理信息系统，实现对发电设备的全面管理。
可以理解，建立设备管理信息系统，包括发电设备的信息采集、存储、处理和展示等功能。对发电设备的各项数据进行实时监控和分析，及时发现发电设备的问题和异常情况。实现对发电设备的全面管理，包括发电设备的运行状态、寿命评估、故障诊断、维护管理、环境监测和控制等方面，提高发电设备管理的效率和管理质量。
优选地，根据设备的历史记录数据和预测结果，对设备进行定期检查和重新评估，及时调整和更新设备的维护计划和管理策略。
可以理解，对设备进行检查和评估，根据评估结果，调整和更新设备的维护计划和管理策略，确保设备的长期稳定运行和寿命延长。对设备的历史记录和评估报告进行分析和综合，制定出针对性的维护管理策略，提高设备管理的效率和质量。
以上所述仅为本发明的较佳实施例而已，并不用以限制本发明，凡在本发明的原则之内所作的任何修改，等同替换和改进等均应包含本发明的保护范围之内。
Claims (10)
1.电厂设备寿命评估方法，用于发电设备，其特征在于：包括以下步骤：
S1：使用传感器采集发电设备的运行数据和环境参数的信息，并生成设备的工作状态和运行参数的历史记录数据；
S2：将多份历史记录数据录入监测平台中，并进行数据平滑的预处理操作；
S3：基于AI神经网络对预处理后的历史记录数据进行训练和建模，得到预测设备使用寿命的预测模型；
S4：传感器将新采集到发电设备运行数据和环境参数的信息录入预测模型中，并通过预测模型识别发电设备的运行数据和环境参数之间的差异，得到发电设备的使用寿命预测结果；
S5：根据预测结果，制定发电设备的维护和维修的计划。
2.如权利要求1所述电厂设备寿命评估方法，其特征在于：所述S2中，历史记录数据的预处理操作还包括使用滑动窗口的方式提取历史记录数据的时序特征。
3.如权利要求2所述电厂设备寿命评估方法，其特征在于：所述提取时序特征包括如下步骤：
S21：在时间序列数据的起始位置创建窗口，窗口用于捕获数据的具体特征和分析目标的信息；
S22：在窗口中计算所需的时间序列特征，完成计算后将窗口逐步移动至时间序列数据的末尾；
S23：将提取的特征整合成一个新的数据集。
4.如权利要求1所述电厂设备寿命评估方法，其特征在于：所述S3还包括如下步骤：
S31：将历史记录数据分为训练集和测试集，并按照80/20的比例进行划分；
S32：将训练集中有助于预测设备寿命的特征进行特征数据提取，并通过z-score标准化进行特征数据的缩放；
S33：将特征数据输入到AI神经网络中进行训练，并使用测试集对训练好的模型进行评估；
S34：根据模型评估结果对模型进行优调。
5.如权利要求4所述电厂设备寿命评估方法，其特征在于：所述S33步骤和S34步骤可以重复进行，直至预测模型满足预期的性能。
6.如权利要求1所述电厂设备寿命评估方法，其特征在于：所述S3步骤中，还可以使用线性回归和决策树的深度学习算法建立预测模型。
7.如权利要求1所述电厂设备寿命评估方法，其特征在于：所述传感器发电设备的运行数据包括电压、电流和功率的参数，环境参数包括温度和湿度。
8.如权利要求1所述电厂设备寿命评估方法，其特征在于：所述电厂设备寿命评估方法还包括根据预测结构制定发电设备的运行策略。
9.如权利要求8所述电厂设备寿命评估方法，其特征在于：根据发电设备的所述运行策略建立发电设备的管理信息系统，实现对发电设备的全面管理。
10.如权利要求9所述电厂设备寿命评估方法，其特征在于：根据设备的历史记录数据和预测结果，对设备进行定期检查和重新评估，及时调整和更新设备的维护计划和管理策略。
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