[发明专利]基于聚类归集的设备故障分析方法及装置

说明书

一种基于聚类归集的设备故障分析方法及装置，该设备故障分析方法包括：通过光电传输介质接收现场采集设备实时采集的发电厂设备的现场数据并存储至数据库中；根据所述现场数据中各设备的运行状态数据判断对应设备的是否满足故障条件；若存在设备满足故障条件，根据所述现场数据中发生故障的设备的运行状态数据进行故障原因分析。本发明通过对现场数据分析对比，有利于督促下属发电企业更好的解决设备故障，提高设备运行安全性和经济性。

技术领域

本发明是关于发电厂设备试验技术，特别是关于一种基于聚类归集的设备故障分析方法及装置。

背景技术

发电厂需要对生产过程中人员操作的规范与否及设备的故障进行监督和监控，现有技术主要集中在对电网设备进行定期试验分析，无法对发电厂的设备进行故障分析。

例如，发明名称为获得统一潮流控制器配置的方法及装置的专利申请，提供了一种获得统一潮流控制器配置的方法及装置。该方法包括：根据线路的潮流分布，确定至少两条统一潮流控制器UPFC的配置线路；确定所述UPFC配置线路的运行方式及UPFC的配置参数；根据所确定的运行方式及配置参数对所述UPFC配置线路进行故障分析，获得所述UPFC配置线路在故障后的潮流转移状态；将最佳所述潮流转移状态对应的UPFC配置线路确定为最终的配置方式。本发明实施例通过多通道以及多种运行方式的UPFC优化配置，均衡了断面的潮流分布，提高了热稳定裕度，最大限度的提高了输电能力。

例如，发明名称为一种变电站设备智能巡检故障分析方法的专利申请，该方法包括：用标幺化算法，把多参数的数值统一到“1”附件，用于解决多参数的同表比对和关联性分析；采用多参数融合技术把多参数关联到一个数学模型中，将变电站设备的固有参数、实时监测到的多个参数以及可设置的权值有机的结合到模型中，通过时间轴进行曲线拟合等；其有益效果是：通过标幺化算法统一多参数数值，创建变电站设备状态监测多参数关联分析模型，通过权的设置和推理机，直接给出状态检修的相关结论，开创了全新的变电站智能化巡检新模式，解决了监测系统长期以来的单个参数或者系统与综合监测的问题、监测参数与如何及时分析使用问题等，对于变电站设备的安全稳定运行具有十分重要的意义。

例如，发明名称为发电机碳刷故障分析方法的专利申请，将发电机的碳刷进行编号，并定义各碳刷出现最大采样值次数的累加向量ZMax＝(z1max,z2max,......,znmax)，采集碳刷参数并统计各碳刷出现最大值的次数，将最大值次数最多的碳刷编号对应的在元素加1，将最大采样值次数的累加向量ZMax的各元素累加求和，并将最大采样值次数的累加向量ZMax各元素值除以向量ZMax的累加之和得出各元素的比重；然后根据比重累加结果对碳刷故障分类；通过上述方法，能够在发电机碳刷故障分析中准确找出存在故障高风险的碳刷，能够大大简化计算过程中，提高工作效率，并且能够有效提高检修效率。

上述现有技术均是小范围仅到厂级，而且传输效率较低，不能起到实时管控的作用，大多数故障分析是电网方面，涉及发电厂设备的故障分析较少。

发明内容

本发明实施例提供了一种基于聚类归集的设备故障分析方法及装置，以实现发电厂设备定期轮换的自动提醒、判断及评价，准确的抓取每次的事件，避免误报或漏报。

为了实现上述目的，本发明实施例提供了一种基于聚类归集的设备故障分析方法，包括：

通过光电传输介质接收现场采集设备实时采集的发电厂设备的现场数据并存储至数据库中；

根据所述现场数据中各设备的运行状态数据判断对应设备的是否满足故障条件；

若存在设备满足故障条件，根据所述现场数据中发生故障的设备的运行状态数据进行故障原因分析。

一实施例中，所述运行状态数据包括但不限于如下的一种或者多种：机组负荷、电压、电流、运行状态、停运状态、跳闸信号、出口信号。