[发明专利]一种电机异常状态在线预警方法

权利要求书

1.一种电机异常状态在线预警方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

(i)在配备有SIS系统也即厂级监控信息系统的火电厂，针对作为监测对象的各类电机，基于该SIS系统定时采集其中反映电机出力和运行状态相关参数的当前实时数据和历史数据；

(ii)从步骤(i)所采集的数据中，继续获取N组电机三相绕组温度的历史数据作为统计样本，然后分别计算各组样本的三相绕组温度实际测量值之间的方差同时统计这N组样本的方差分布特征，其中i为正整数表示各组样本的编号，且1≤i≤N；

(iii)采用神经网络算法来建立及训练针对电机三相绕组平均温度的预测模型，并且统计训练该预测模型的误差e_i的分布特征；其中作为神经网络算法模型的输入参数，除了选择反映电机出力和运行状态的相关参数之外，还包含前t时刻点的电机三相绕组的平均温度；

(iv)首先基于步骤(ii)所计算及统计出的三相绕组温度实际测量值之间的方差及方差分布特征，判断当前时刻的电机三相绕组温度是否合理，由此实现对电机异常状态的初步预警；

此外，接着基于步骤(iii)所建立及训练的所述预测模型，将当前时刻的电机三相绕组温度的实际测量平均值与该时刻的预测值进行比较，同时判断两者的差值是否在预设的阈值区间内，由此执行对电机异常状态的二次预警。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，在步骤(i)中，对所述当前实时数据的采集时间间隔为1s，对所述历史数据的采集时间间隔为1min。

3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，在步骤(i)中，对所述历史数据执行筛选处理，即首先剔除存在数据缺失和数据异常的样本，然后剔除电机故障前后样本，最后还根据发电功率剔除电机未运行的样本。

4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，在步骤(ii)中，还绘制相应的均值-方差控制图CC1，其中在该控制图中，设定上控制限UCL₁＝μ₁+3σ₁，中心线CL₁＝μ₁，下控制限LCL₁＝μ₁-3σ₁；此外，所述均值μ₁和标准差σ₁采用以下公式来计算获得：

5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，在步骤(iii)中，对所述预测模型的训练误差还绘制相应的均值-方差控制图CC2，其中在该控制图中，设定上控制限UCL₂＝μ₂+3σ₂，中心线CL₂＝μ₂，下控制限LCL₂＝μ₂-3σ₂；此外，所述均值μ₂和标准差σ₂采用以下公式来计算获得，其中M表示训练该预测模型的样本个数：

6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，在步骤(iv)中，还利用所绘制的均值-方差控制图CC1来进一步判定电机三相绕组温度是否合理：其中，控制对象为电机当前三相绕组温度实际测量值之间的方差，若该方差超出控制图CC1的上控制限和下控制限时予以报警。

7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，在步骤(iv)中，还利用所绘制的均值-方差控制图CC2来进一步判定电机三相绕组温度是否合理：其中，控制对象为电机当前三相绕组温度实际测量值的平均值和预测值之间的差值，若该差值超出控制图CC2的上控制限和下控制限时予以报警。