[发明专利]机组、变压器和辅机状态监测智能预警方法

说明书

本发明公开了一种机组状态监测智能预警方法，包括：确定用于监测水轮发电机组运行状态的第一监测体系，该第一监测体系中包含至少一类监测量；判断当前的机组工况数据是否满足每一类监测量对应的工况判定条件；在当前的机组工况数据满足每一类监测量对应的工况判定条件时，根据获取到的每一类监测量的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获得每一类监测量的一类检测结果。本发明还公开了变压器状态监测智能预警方法以及辅机状态监测智能预警方法。本发明能够智能分析不同的水电站设备状态监测数据的变化趋势，且能够有效提高趋势预警的及时性和准确性。

技术领域

本发明属于设备监测技术领域，具体是涉及到一种机组、变压器以及辅机状态监测智能预警方法。

背景技术

水轮发电机组、变压器和辅机是水电站中重要的电气设备，它们直接影响水电站系统的安全运行水平，一旦发生故障，会造成巨大的直接和间接损失。目前，对水电站中的设备(包括水轮发电机组、变压器和辅机等)进行运行状态监测主要采用越限值预警法和基于人工分析的趋势预警法。

(1)越限值报警法。通过设置设备监测点的限值，比如上限值、下限值等，实时检测设备的状态监测数据是否达到设定的限值，若状态监测数据达到设定的限值，则预警输出。例如，针对变压器的运行状态监测，可以通过判断变压器油中的每一种气体含量是否超出标准限值来判断变压器健康状态，这种方法难以发现早期的劣化苗头。由于设备的状态监测数据受到设备运行工况、环境等因素影响会有明显变化，因此用固定限值来进行预警，预警误差大，从而导致了误报警或者异常未报警的问题。

(2)基于人工分析的趋势预警法。在应用于水电站的设备监测系统分析功能中设置监测数据趋势分析，数据分析师通过对设备的状态监测数据进行趋势分析，评估设备的运行状态，当发现设备的状态监测数据出现单调变化趋势时，数据分析师手动推送设备存在异常的结论给运行维护人员进行停机检修。但设备状态的监测数据量大，对数据分析师的工作量以及对数据的敏感性均有较高的要求，且人工参与分析预警的及时性难以保证。

发明内容

本发明实施例的目的在于提供一种机组、变压器以及辅机状态监测智能预警方法，以克服现有技术存在的上述至少一个问题。

基于上述目的，第一方面，本发明实施例提供了一种机组状态监测智能预警方法，包括：

确定用于监测水轮发电机组运行状态的第一监测体系，所述第一监测体系中包含至少一类监测量；

判断当前的机组工况数据是否满足每一类监测量对应的工况判定条件；

在当前的机组工况数据满足每一类所述监测量对应的工况判定条件时，根据获取到的每一类所述监测量的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获取每一类所述监测量的一类检测结果。

优选地，所述机组状态监测智能预警方法，还包括：

根据每一类所述监测量的监测记录文本，并通过曼-肯德尔趋势检测法获取每一类所述监测量的二类检测结果；

根据每一类所述监测量的一类检测结果和二类检测结果进行每一类所述监测量的趋势预警。

优选地，所述根据每一类所述监测量的监测记录文本，并通过曼-肯德尔趋势检测法获取每一类所述监测量的二类检测结果，包括：

从每一类所述监测量的监测记录文本获取每一类监测量在预设监测周期内的平均测定值；

采用曼-肯德尔趋势校验算法对每一类监测量在预设监测周期内的平均测定值进行处理，以获取每一类所述监测量的趋势变化；

根据每一类所述监测量的趋势变化和预设置信度阈值，获取每一类所述监测量的二类检测结果。