[發(fā)明專利]一種基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)診斷系統(tǒng)

在審

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 202210014670.3
• 申請(qǐng)日: 2022-01-07
• 公開（公告）號(hào): CN114780522A
• 公開（公告）日: 2022-07-22
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 張莉;胡蓉;徐績(jī);羅仁強(qiáng);龐桂振;任資龍;閔怡;周慧
• 申請(qǐng)（專利權(quán)）人: 湖南大唐先一科技有限公司;深圳大唐寶昌燃?xì)獍l(fā)電有限公司
• 主分類號(hào): G06F16/215
• 分類號(hào): G06F16/215;G06F16/28;G06N20/10;G06Q10/06;G06Q50/06;G08B21/24
• 代理公司: 廣西科泰智航知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所(普通合伙) 45136
• 代理人: 楊彬

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，且公開了一種基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)診斷系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、建模分析層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層，所述數(shù)據(jù)源層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸，所述數(shù)據(jù)采集層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸，所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸，所述建模分析層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸，所述數(shù)據(jù)應(yīng)用層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸，所述數(shù)據(jù)源層支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、Csv源、Txt源等數(shù)據(jù)類型，所述數(shù)據(jù)采集層支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)的采集，關(guān)系庫(kù)數(shù)據(jù)采集，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集，以及數(shù)據(jù)定時(shí)推送機(jī)制。該基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)診斷系統(tǒng)，應(yīng)用大數(shù)據(jù)分析技術(shù)，支持組件拖拽式建模，能提升大數(shù)據(jù)分析的直觀性和可維護(hù)性。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及大數(shù)據(jù)技術(shù)領(lǐng)域，具體為一種基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)診斷系統(tǒng)。

背景技術(shù)

火力發(fā)電廠是一個(gè)設(shè)備資產(chǎn)密集、設(shè)備維護(hù)工作量大的企業(yè)，如何及時(shí)評(píng)估設(shè)備狀態(tài)，并根據(jù)設(shè)備狀態(tài)及時(shí)進(jìn)行檢修維護(hù)，從而避免定期維修帶來的欠修或過修，這一課題一直是發(fā)電行業(yè)研究熱點(diǎn)，傳統(tǒng)的設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與診斷依賴研究院的設(shè)備專家或者精密點(diǎn)檢裝置進(jìn)行定期的技術(shù)監(jiān)督工作，日常設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)以火電廠分散控制系統(tǒng)(DCS)給出的運(yùn)行參數(shù)報(bào)警或者點(diǎn)巡檢系統(tǒng)給出的監(jiān)測(cè)參數(shù)報(bào)警為主要參考，大數(shù)據(jù)技術(shù)相比與傳統(tǒng)的信息化技術(shù)具有非常明顯的優(yōu)勢(shì)，很大程度上促使著企業(yè)朝著更為信息化和智能化的方向發(fā)展。

隨著云大物移智技術(shù)在智慧電廠建設(shè)中的深入應(yīng)用，基于數(shù)據(jù)挖掘方法進(jìn)行是設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)成為了行業(yè)研究熱點(diǎn)，以往的系統(tǒng)存在著設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)不及時(shí)，為此亟需一種基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)診斷系統(tǒng)。

發(fā)明內(nèi)容

為實(shí)現(xiàn)上述目的，本發(fā)明提供如下技術(shù)方案：一種基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備狀態(tài)診斷系統(tǒng)，包括數(shù)據(jù)源層、數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層、建模分析層、數(shù)據(jù)應(yīng)用層，所述數(shù)據(jù)源層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸，所述數(shù)據(jù)采集層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸，所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸，所述建模分析層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸，所述數(shù)據(jù)應(yīng)用層與其他各個(gè)層次內(nèi)部信號(hào)傳輸；

所述數(shù)據(jù)源層支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)、關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)、Csv源、Txt源等數(shù)據(jù)類型；

所述數(shù)據(jù)采集層支持實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)庫(kù)的實(shí)時(shí)/歷史數(shù)據(jù)的采集，關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)和hadoop存儲(chǔ)之間的數(shù)據(jù)傳遞，半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)采集，以及數(shù)據(jù)定時(shí)推送機(jī)制；

所述數(shù)據(jù)存儲(chǔ)層支持Hadoop存儲(chǔ)和關(guān)系數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)，Hadoop存儲(chǔ)包含分布式數(shù)據(jù)庫(kù)Hive、分布式列數(shù)據(jù)庫(kù)Hbase、時(shí)序數(shù)據(jù)庫(kù)、分布式文件系統(tǒng)HDFS以及分布式協(xié)調(diào)Zookeeper

所述建模分析層支持圖形化、流程化的大數(shù)據(jù)建模，包括數(shù)據(jù)清洗、特征工程、機(jī)器學(xué)習(xí)、模型評(píng)估等建模分析組件；

所述數(shù)據(jù)應(yīng)用層提供設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、預(yù)警診斷及指導(dǎo)、設(shè)備狀態(tài)趨勢(shì)分析、狀態(tài)診斷知識(shí)配置、大數(shù)據(jù)建模管理、系統(tǒng)管理等功能。

優(yōu)選的，所述數(shù)據(jù)清洗組件用于樣本數(shù)據(jù)合并以及異常值分析與處理，具體包括數(shù)據(jù)合并、數(shù)據(jù)去重、基本統(tǒng)計(jì)量、數(shù)據(jù)過濾、穩(wěn)定性分析、工況統(tǒng)計(jì)等數(shù)據(jù)清洗組件；特征工程組件用于樣本特征分析與計(jì)算，具體包括列間計(jì)算、列間統(tǒng)計(jì)、速率計(jì)算、PCA分析、相關(guān)性分析、數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn)化、典型樣本篩選等特征計(jì)算組件。

優(yōu)選的，所述機(jī)器學(xué)習(xí)組件支持設(shè)備狀態(tài)學(xué)習(xí)，具體包括多元狀態(tài)估計(jì)、BP神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、支持向量機(jī)SVM等機(jī)器學(xué)習(xí)算法組件。

優(yōu)選的，所述模型評(píng)估組件支持單目標(biāo)回歸評(píng)估和多目標(biāo)回歸評(píng)估。

優(yōu)選的，所述單目標(biāo)回歸分析的評(píng)價(jià)指標(biāo)包括均方誤差，均方根誤差，平均絕對(duì)誤差，回歸系數(shù)等，多目標(biāo)回歸分析的評(píng)價(jià)指標(biāo)不僅包含單個(gè)監(jiān)測(cè)參數(shù)的評(píng)價(jià)指標(biāo)外，還包含整體評(píng)價(jià)指標(biāo)平均相關(guān)系數(shù)、平均相對(duì)誤差、平均相對(duì)均方根誤差、整體均方根誤差等。

優(yōu)選的，所述設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)提供火電機(jī)組各系統(tǒng)及其下屬設(shè)備的設(shè)備狀態(tài)實(shí)時(shí)評(píng)估值。