[發明專利]一種基于SARIMA模型的燃氣輪機故障預警系統

有效

• 申請號: 201910853890.3
• 申請日: 2019-09-10
• 公開（公告）號: CN110672332B
• 公開（公告）日: 2021-05-04
• 發明（設計）人: 茅大鈞;韓萬里;魏驁;呂彬
• 申請（專利權）人: 上海電力大學
• 主分類號: G01M15/14
• 分類號: G01M15/14;G06F17/18
• 代理公司: 上海科盛知識產權代理有限公司 31225
• 代理人: 葉敏華

1.一種基于SARIMA模型的燃氣輪機故障預警系統，其特征在于，該系統包括：

燃機數據支撐模塊，用于對SIS系統的燃氣輪機實時數據進行數據采集、數據加密、數據處理、數據解密、數據傳輸及數據存儲，該模塊通過無縫嵌入數據應用接口與燃機多模型實時監測分析模塊連接；

燃機多模型實時監測分析模塊：用于對燃機的高溫部件進行實時的性能監測與專業分析，該模塊與燃機故障預警模塊連接；

燃機故障預警模塊：用于通過建立SARIMA模型，實現對相關特征參數的預測，并通過與故障數據進行相似性比較，確定系統是否發出故障預警信息。

2.根據權利要求1所述的一種基于SARIMA模型的燃氣輪機故障預警系統，其特征在于，所述的燃機數據支撐模塊包括：

燃機數據采集單元，用于實時采集與燃機排溫相關的各狀態參數，各狀態參數包括燃料溫度、空氣入口濕度、空氣入口溫度、燃料量、功率和平均排溫；

燃機數據加密單元，用于通過加密密鑰和加密算法將采集的數據從明文轉變為密文，實現數據的加密處理；

燃機數據隔離與分發單元，與燃機數據加密單元連接，用于保證數據存儲服務器訪問的獨立性；

燃機數據處理單元，用于定向獲取數據存儲命令，從而采用定向分發的方式進行數據傳輸，同時對傳輸來的指令進行相應的安全檢測；

燃機數據解密單元，用于通過解密密鑰和解密算法將數據從密文轉變為明文，實現數據的解密處理；

燃機數據存儲單元，用于存儲經一系列處理后的狀態參數數據；

燃機數據加密算法自動更新單元，用于對加密算法進行自動更新。

3.根據權利要求1所述的一種基于SARIMA模型的燃氣輪機故障預警系統，其特征在于，所述的燃機多模型實時監測分析模塊包括：

燃機單位圓模型單元，用于反應燃氣輪機上各個測點排溫偏離正常值的程度；

燃機排溫偏離指數模型單元，用于表征燃氣輪機上排溫測點偏離平均排溫的程度；

燃機修正排溫模型單元，用于消除工況變化對排溫變化的影響，并對不同測點的結構差異整合為同一數量級。

4.根據權利要求1所述的一種基于SARIMA模型的燃氣輪機故障預警系統，其特征在于，所述的燃機故障預警模塊包括：

燃機特征參數預測單元，用于利用修正后的數據，通過SARIMA預測模型預測燃機相關特征參數數據；

燃機故障匹配單元，用于從故障數據集中產生相應的故障區段，并與燃機特征參數預測單元中預測的數據進行相似性比較，獲取故障匹配的結果；

燃機故障預警結果輸出單元，用于輸出燃機特征參數預測單元中預測的特征參數數據與燃機故障匹配單元中故障匹配的結果，若燃機故障匹配單元判斷出現故障，則發出預警。

5.根據權利要求4所述的一種基于SARIMA模型的燃氣輪機故障預警系統，其特征在于，所述的燃機特征參數預測單元包括：

模型選擇單元，用于選擇適當的初步SARIMA預測模，SARIMA預測模型的表達式為：

式中，m為非季節AR項階數，M為季節AR項階數，q為非季節MA項階數，Q為季節MA項階數，d為非季節差分的次數，D為季節差分的次數，s為季節周期長度，為非季節自回歸多項式，φ_M(B^s)為季節自回歸多項式，θ_q(B)為非季節滑動平均多項式，Ψ_Q(B^s)為季節移動平均特征多項式，u_t為模型的輸入數據，即燃機正常的歷史數據，y_t為模型預測的輸出數據；

模型訓練單元，用于針對燃機實際的運行情況，對選擇的初步SARIMA預測模型進行訓練，獲取SARIMA預測模型的最優參數；

模型評估單元，用于對模型訓練單元訓練獲取的最優模型進行評估，并確定訓練出來的模型是否適用。