[發(fā)明專利]一種電廠設備故障的檢測方法和裝置

在審

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• 申請日: 2021-01-19
• 公開（公告）號: CN112731890A
• 公開（公告）日: 2021-04-30
• 發(fā)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(quán)）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(chǎn)權(quán)代理有限公司 11297
• 代理人: 龔家驊

本發(fā)明公開了一種電廠設備故障的檢測方法及裝置，所述方法包括：基于OPC協(xié)議從預設數(shù)據(jù)庫中獲取待檢測故障的故障數(shù)據(jù)和耦合數(shù)據(jù)；基于Apr i or i算法對所述故障數(shù)據(jù)和所述耦合數(shù)據(jù)進行關聯(lián)關系分析，并確定關聯(lián)規(guī)則；根據(jù)所述關聯(lián)規(guī)則生成故障預測模型；將所述關聯(lián)規(guī)則中與所述待檢測故障對應的關聯(lián)設備和關聯(lián)參量的實時數(shù)據(jù)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(jié)果，從而準確的對電廠遠源關聯(lián)性故障進行檢測，提高了電廠設備的可靠性。

技術領域

本申請涉及電廠檢測領域，更具體地，涉及一種電廠設備故障的檢測方法和裝置。

背景技術

傳統(tǒng)的電廠設備故障主要依靠人工巡檢來發(fā)現(xiàn)，檢修普遍采用計劃性檢修和定期預防性檢修，無法對系統(tǒng)設備故障進行預測。隨著計算機技術和網(wǎng)絡技術的發(fā)展，現(xiàn)代電廠已經(jīng)基本實現(xiàn)了電站狀態(tài)信息化和控制自動化，系統(tǒng)設備的故障可由DCS系統(tǒng)進行報警并及時對故障設備進行切換，并通過數(shù)據(jù)庫技術對設備的相關數(shù)據(jù)進行記錄保存，雖然仍無法對故障進行提前預測，但隨著數(shù)據(jù)的積累，逐漸形成了海量的、多樣化的機組狀態(tài)信息數(shù)據(jù)，可以多維、全面地反映機組或設備狀態(tài)。

近幾年，隨著數(shù)據(jù)挖掘技術、大數(shù)據(jù)技術和人工智能技術的發(fā)展應用，逐漸形成了一些基于電廠單一設備對象或孤立系統(tǒng)運行數(shù)據(jù)的設備故障預測方法。當前電廠存在多系統(tǒng)多參量耦合情況，包括多種遠源參量，因此會存在一些遠源關聯(lián)性故障，如軸冷器結(jié)垢后軸冷水溫度高引起引風機潤滑油溫高導致引風機軸承溫度高故障跳閘，僅從單從一方面對設備進行故障診斷與狀態(tài)評估已無法滿足現(xiàn)代化智慧電廠的要求。

因此，如何準確的對電廠遠源關聯(lián)性故障進行檢測，提高電廠設備的可靠性，是目前有待解決的技術問題。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明公開了一種電廠設備故障的檢測方法，用于解決現(xiàn)有技術中無法準確的對電廠遠源關聯(lián)性故障進行檢測的技術問題，所述方法包括：

基于OPC協(xié)議從預設數(shù)據(jù)庫中獲取待檢測故障的故障數(shù)據(jù)和耦合數(shù)據(jù)；

基于Apriori算法對所述故障數(shù)據(jù)和所述耦合數(shù)據(jù)進行關聯(lián)關系分析，并確定關聯(lián)規(guī)則；

根據(jù)所述關聯(lián)規(guī)則生成故障預測模型；

將所述關聯(lián)規(guī)則中與所述待檢測故障對應的關聯(lián)設備和關聯(lián)參量的實時數(shù)據(jù)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(jié)果；

其中，所述故障數(shù)據(jù)為自所述待檢測故障發(fā)生的時刻前預設時長內(nèi)發(fā)生所述待檢測故障的故障設備的運行數(shù)據(jù)集，所述耦合數(shù)據(jù)為所述預設時長內(nèi)預設設備和預設參量的運行數(shù)據(jù)集，所述預設設備和所述預設參量是根據(jù)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。

一些實施例中，基于Apriori算法對所述故障數(shù)據(jù)和所述耦合數(shù)據(jù)進行關聯(lián)關系分析，并確定關聯(lián)規(guī)則，具體為：

根據(jù)所述故障數(shù)據(jù)中每條故障數(shù)據(jù)記錄與所述耦合數(shù)據(jù)中每條耦合數(shù)據(jù)記錄確定各所述耦合數(shù)據(jù)記錄的支持度；

根據(jù)所述支持度大于預設支持度的耦合數(shù)據(jù)記錄生成包括多個頻繁項集的頻繁項集列表；

根據(jù)所述頻繁項集列表確定所述關聯(lián)規(guī)則。

一些實施例中，根據(jù)所述故障數(shù)據(jù)中每條故障數(shù)據(jù)記錄與所述耦合數(shù)據(jù)中每條耦合數(shù)據(jù)記錄確定各所述耦合數(shù)據(jù)記錄的支持度，具體為：

基于依次抽取各所述故障數(shù)據(jù)記錄確定多個當前故障數(shù)據(jù)記錄；

基于Person相關系數(shù)確定所述當前故障數(shù)據(jù)記錄分別與各所述耦合數(shù)據(jù)記錄的相關系數(shù)；

將絕對值大于預設值的相關系數(shù)作為目標相關系數(shù)，并根據(jù)與所述目標相關系數(shù)對應的耦合數(shù)據(jù)記錄的計數(shù)值確定所述支持度。