[發明專利]用于百萬千瓦超超臨界機組報警系統的報警分析方法

有效

• 申請號: 202010697092.9
• 申請日: 2020-07-20
• 公開（公告）號: CN111915855B
• 公開（公告）日: 2022-11-11
• 發明（設計）人: 金宏偉;康開;蔡衛國;奚彩霞;趙春暉;田暢
• 申請（專利權）人: 浙江浙能臺州第二發電有限責任公司;浙江大學
• 主分類號: G08B21/18
• 分類號: G08B21/18;G06K9/62
• 代理公司: 浙江永鼎律師事務所 33233
• 代理人: 陸永強

1.一種用于百萬千瓦超超臨界機組報警系統的報警分析方法，其特征在于，包括：

S1.離線報警模式分析，基于歷史報警信息構建報警模式庫：

S11.數據處理，將報警日志中的歷史報警信息處理為用于報警模式提取的報警集；

S12.挖掘頻繁報警模式，根據步驟S11中的報警集得到頻繁項集；

S13.提取代表性報警模式，根據步驟S12中得到的頻繁項集確定代表性報警模式；

S14.構建報警模式庫，使用專家知識為代表性報警模式設定標識符以構建報警模式庫；

S2.在線報警模式匹配，在線將正在發生的報警情況與報警模式庫中的報警模式進行匹配，診斷當前報警原因；

步驟S2包括：

S21.基于報警模式庫構建目標函數；

S22.使用遺傳算法求解步驟S21中目標函數以診斷引發當前報警的原因；

步驟S21中，所述的目標函數為

f(E)＝w₁|A|+w₂|ΔA|+w₃|E|，其中，

w₁，w₂，w₃為三個指標在目標函數中所占的權重系數；

E是一個維向量，E中每個元素取值0或1分別表示中每個事件的發生與否；|E|表示E中的非零元素的數目；

為所有報警模式庫中所有事件的集合；

是所有代表性報警模式的個數，H_i表示第i個代表性報警模式；

A：如果A_t中的第j個元素為0或A_t和A(E)中的第j個元素都為1，則A中的第j個元素為0，否則為1；|A|表示A中的非零元素的數目；

A_t是一個N維向量，元素取值0或1分別表示報警變量的實際出現與否；

A(E)是一個N維向量，表示當E中取值為1的事件發生時，應出現的警報；

A_s＝{a_i，i＝1，...，N}為所有報警變量的集合，其中a_i代表二值報警變量；

采用移動滑窗，滑窗長度為T，T時間長度內所有報警變量的組合為A_t＝{a_i∈A_s}，其中t表示當前時刻；

ΔA：是一個N維向量，等于A_t-A(E)，|ΔA|表示ΔA中的非零元素的數目；

在步驟S22中，求解在A_t已知的情況下，使f(E)最小的E，該E中元素取1所對應的事件π(H_i)即為引發當前報警的原因。

2.根據權利要求1所述的用于百萬千瓦超超臨界機組報警系統的報警分析方法，其特征在于，在步驟S11中，對歷史報警信息的處理方法為：

設共有N個二值報警變量a_i，i＝1，...，N，使用移動滑窗，滑窗長度為T，T時間長度內所有報警變量的組合為d_t，其中t表示采樣時刻；

得到用于報警模式提取的TID項集格式的集合其中表示所有采樣時刻，TID為時刻標識符，代表當前時刻t。

3.根據權利要求2所述的用于百萬千瓦超超臨界機組報警系統的報警分析方法，其特征在于，在步驟S12中，使用Apriori算法挖掘中的頻繁項集，得到頻繁項集

4.根據權利要求3所述的用于百萬千瓦超超臨界機組報警系統的報警分析方法，其特征在于，在步驟S13中，通過以下方式確定代表性報警模式：

使用Jaccard相似系數衡量頻繁項集間的相似度，將相似系數超過相似閾值的頻繁項集的合集視為一組相似報警模式，并將其確定為代表性報警模式。

5.根據權利要求4所述的用于百萬千瓦超超臨界機組報警系統的報警分析方法，其特征在于，在步驟S13中，還包括確定代表性報警模式集合：

其中，H是一組相似報警模式的合集，是代表性報警模式H_i的集合，是所有代表性報警模式的個數。