[發明專利]一種電廠設備故障的檢測方法和裝置

在審

• 申請號: 202110070884.8
• 申請日: 2021-01-19
• 公開（公告）號: CN112731890A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發明（設計）人: 陳筑;陳方毅;王瀛洲;王海彬;徐德勤;叢述廣;曹永齊;王建;徐仁博;沈照亮;白云峰;韓旭;王添巍;趙宬熠
• 申請（專利權）人: 華能國際電力股份有限公司大連電廠;東北電力大學
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 北京睿博行遠知識產權代理有限公司 11297
• 代理人: 龔家驊

1.一種電廠設備故障的檢測方法，其特征在于，所述方法包括：

基于OPC協議從預設數據庫中獲取待檢測故障的故障數據和耦合數據；

基于Apriori算法對所述故障數據和所述耦合數據進行關聯關系分析，并確定關聯規則；

根據所述關聯規則生成故障預測模型；

將所述關聯規則中與所述待檢測故障對應的關聯設備和關聯參量的實時數據輸入所述故障預測模型，以使所述故障預測模型輸出對所述待檢測故障的檢測結果；

其中，所述故障數據為自所述待檢測故障發生的時刻前預設時長內發生所述待檢測故障的故障設備的運行數據集，所述耦合數據為所述預設時長內預設設備和預設參量的運行數據集，所述預設設備和所述預設參量是根據所述故障設備的控制邏輯確定的，所述預設設備和所述預設參量與所述故障設備存在耦合關系。

2.如權利要求1所述的方法，其特征在于，基于Apriori算法對所述故障數據和所述耦合數據進行關聯關系分析，并確定關聯規則，具體為：

根據所述故障數據中每條故障數據記錄與所述耦合數據中每條耦合數據記錄確定各所述耦合數據記錄的支持度；

根據所述支持度大于預設支持度的耦合數據記錄生成包括多個頻繁項集的頻繁項集列表；

根據所述頻繁項集列表確定所述關聯規則。

3.如權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述故障數據中每條故障數據記錄與所述耦合數據中每條耦合數據記錄確定各所述耦合數據記錄的支持度，具體為：

基于依次抽取各所述故障數據記錄確定多個當前故障數據記錄；

基于Person相關系數確定所述當前故障數據記錄分別與各所述耦合數據記錄的相關系數；

將絕對值大于預設值的相關系數作為目標相關系數，并根據與所述目標相關系數對應的耦合數據記錄的計數值確定所述支持度。

4.如權利要求2所述的方法，其特征在于，根據所述頻繁項集列表確定所述關聯規則，具體為：

確定所述頻繁項集中故障數據記錄與耦合數據記錄同時出現時的第一支持度和所述頻繁項集中故障數據記錄出現時的第二支持度；

根據所述第一支持度與所述第二支持度的比值確定可信度；

根據所述可信度大于預設可信度值的頻繁項集確定所述關聯規則。

5.如權利要求1所述的方法，其特征在于，所述故障預測模型為LSTM模型，根據所述關聯規則生成故障預測模型，具體為：

根據所述關聯規則涉及的機組參量合成遠源故障特征向量；

根據所述遠源故障特征向量生成所述故障預測模型。

6.一種電廠設備故障的檢測裝置，其特征在于，所述裝置包括：

獲取模塊，基于OPC協議從預設數據庫中獲取待檢測故障的故障數據和耦合數據；

分析模塊，基于Apriori算法對所述故障數據和所述耦合數據進行關聯關系分析，并確定關聯規則；

生成模塊，根據所述關聯規則生成故障預測模型；

處理模塊，將所述關聯規則中與所述待檢測故障對應的關聯設備和關聯參量的實時數據輸入所述故障預測模型，以使所述故障預測模型輸出對所述待檢測故障的檢測結果；

其中，所述故障數據為自所述待檢測故障發生的時刻前預設時長內發生所述待檢測故障的故障設備的運行數據集，所述耦合數據為所述預設時長內預設設備和預設參量的運行數據集，所述預設設備和所述預設參量是根據所述故障設備的控制邏輯確定的，所述預設設備和所述預設參量與所述故障設備存在耦合關系。

7.如權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述分析模塊具體用于：

根據所述故障數據中每條故障數據記錄與所述耦合數據中每條耦合數據記錄確定各所述耦合數據記錄的支持度；

根據所述支持度大于預設支持度的耦合數據記錄生成包括多個頻繁項集的頻繁項集列表；

根據所述頻繁項集列表確定所述關聯規則。