[發明專利]一種源側發電機組運行安全評價方法

有效

• 申請號: 201911291799.3
• 申請日: 2019-12-16
• 公開（公告）號: CN111126810B
• 公開（公告）日: 2023-08-22
• 發明（設計）人: 馮旭陽;李劍鋒;楊春來;馬瑞;金飛;侯倩;袁成成
• 申請（專利權）人: 國網河北省電力有限公司電力科學研究院;國家電網有限公司
• 主分類號: G06Q10/0639
• 分類號: G06Q10/0639;G06Q50/06;G06F18/2134;G06F18/214
• 代理公司: 石家莊新世紀專利商標事務所有限公司 13100
• 代理人: 韓紅艷

本發明公開了一種源側發電機組運行安全評價方法，本發明針對源側發電機組不同運行設備和系統歷史運行數據建立運行狀態感知模型，采用主成分分析法將所有保護參數的狀評價態轉換為參數運行評價狀態系數；對運行評價狀態系數按照影響所對應系統安全運行程度進行加權評估得到該系統的運行評價狀態值。本發明可以對設備對象的故障變化提供早期預警，為工作人員提示引起設備、系統及機組報警的監測參數，幫助工作人員盡早發現發電機組設備運行劣化的情況，提高了機組運行安全性和穩定性；采用本發明的方法可以減少機組故障非停等情況對電廠和電網安全穩定運行帶來沖擊破壞。

技術領域

本發明屬電廠源側發電機組運行自動控制領域，涉及一種源側發電機組運行安全評價方法。

背景技術

發電機組具有系統規模大，運行參數波動范圍廣的特點，且其數據呈現高度的非線性。傳統發電機組運行監測采用定值報警的方式，很少關注參數變化的范圍及趨勢，而且在發電機組正常運行時也存在不少報警信息，當機組運行出現異常時更是形成大量報警，出現無效報警掩飾有效報警的現象，機組啟停過程尤為突出，容易造成運行人員無所適從甚至麻痹大意。同時，傳統發電機組設備運行狀態評估主要依賴于運行人員的主觀經驗及判斷，沒有有效實現對系統數據的分析和診斷，機組隱患不能及時被發現和處理，缺乏診斷經驗積累的基礎平臺。

發明內容

本發明所要解決的技術問題是提供一種能對機組設備變工況運行時的參數變化提前預警，有效保證機組安全穩定運行的源側發電機組運行安全評價方法。

為解決上述技術問題所采用的技術方案是：一種源側發電機組運行安全評價方法，它包括如下步驟：

根據源側發電機組的設備的歷史運行數據，采用主成分分析法得到源側發電機組的設備的運行狀態評價系數；計算包含一個以上源側發電機組的設備共同運行的源側發電機組分系統的運行狀態評價系數；計算源側發電機組分系統的運行狀態評價系數；計算得到影響源側發電機組系統運行安全的關鍵保護參數狀態評價系數；對于源側發電機組系統包括一個以上源側發電機組分系統，則計算得到源側發電機組系統的運行狀態評價結果。

本發明的有益效果是：本發明可以對設備對象的故障變化提供早期預警，為工作人員提示引起設備、系統及機組報警的監測參數，幫助工作人員盡早發現發電機組設備運行劣化的情況，提高了機組運行安全性和穩定性；采用本發明的方法可以減少機組故障非停等情況對電廠和電網安全穩定運行帶來沖擊破壞。

附圖說明

圖1為引風機A的原始數據；

圖2為引風機A的原始數據經數據中心化得到相應運行狀態感知模型訓練矩陣；

圖3為根據引風機A的運行狀態感知模型訓練矩陣求得的運行狀態感知模型訓練矩陣的特征向量。

圖4為引風機A相應的主成分。

圖5為引風機B的原始數據；

圖6為引風機B的原始數據經數據中心化得到相應運行狀態感知模型訓練矩陣；

圖7為根據引風機B的運行狀態感知模型訓練矩陣求得的運行狀態感知模型訓練矩陣的特征向量。

圖8為引風機B相應的主成分。

圖9為送風機A的原始數據；

圖10為送風機A的原始數據經數據中心化得到相應運行狀態感知模型訓練矩陣；

圖11為根據送風機A的運行狀態感知模型訓練矩陣求得的運行狀態感知模型訓練矩陣的特征向量。

圖12為送風機A相應的主成分。

圖13為送風機B的原始數據；

圖14為送風機B的原始數據經數據中心化得到相應運行狀態感知模型訓練矩陣；