[发明专利]一种闭式水系统状态监测方法及其系统

权利要求书

1.一种闭式水系统状态监测方法，其特征在于，包括：

获取闭式水系统相关预设测点的实时状态参数；

通过预先训练完成的目标监测模型判断所述实时状态参数与预测状态参数的实时残差是否符合预设的残差阈值，所述目标监测模型是通过对所述相关预设测点的历史状态参数进行深度学习训练得到的，所述预测状态参数由所述目标监测模型通过对所述历史状态参数进行深度学习获得，所述残差阈值由所述目标监测模型对所述历史状态参数进行深度学习获得；

若所述实时残差不符合所述残差阈值，输出报警信息。

2.根据权利要求1所述的闭式水系统状态监测方法，其特征在于，在获取闭式水系统相关预设测点的实时状态参数之前，所述方法还包括：

获取所述历史状态参数，将所述历史状态参数作为训练样本，所述历史状态参数的选取覆盖所述闭式水系统在春夏秋冬四季、白天和夜间、低负荷、中负荷、高负荷及变负荷状况下的运行状态，每个所述训练样本选取时间不超过24小时；

使用深度学习算法对所述训练样本进行训练，以获得所述相关预设测点的所述预测状态参数和所述残差阈值。

3.根据权利要求2所述的闭式水系统状态监测方法，其特征在于，获取所述历史状态参数之后，所述方法还包括：

使用所述历史状态参数作为训练样本对初始监测模型进行训练，得到中间监测模型；

将所述中间监测模型进行试运行，记录所述中间监测模型的试运行结果；

根据所述试运行结果判断所述中间监测模型是否存在报警数量多或误报多的情况；

若存在报警数量多或误报多的情况，则对所述中间监测模型进行调优，所述调优的方式为对所述相关预设测点进行增删、对所述训练样本进行增删、对所述中间监测模型的启用条件进行调整、对所述实时状态参数阈值进行调整、对所述中间监测模型发出警报的时间条件进行调整、对所述不同的预设测点对应的不同等级的警报进行调整以及对所述中间监测模型进行数据训练时采用的算法进行调整中的任一项或多项；

将调优后的中间监测模型确定为所述目标监测模型。

4.根据权利要求1所述的闭式水系统状态监测方法，其特征在于，在获取闭式水系统相关预设测点的实时状态参数之前，所述方法还包括：

将所述相关预设测点的所述实时残差不符合所述残差阈值的情形设置为不同的故障模式，所述故障模式包括一级故障、二级故障以及三级故障；

所述若所述实时残差不符合所述残差阈值，输出报警信息包括：

当发生一级故障时，输出一级报警信息；

当发生二级故障时，输出二级报警信息；

当发生三级故障时，输出三级报警信息。

5.根据权利要求1所述的闭式水系统状态监测方法，其特征在于，在获取闭式水系统相关预设测点的实时状态参数之前，所述方法还包括：

按照预设采样周期获取所述相关预设测点的所述历史状态参数；

所述获取闭式水系统相关预设测点的实时状态参数，包括：

按照所述采样周期获取所述相关预设测点的所述实时状态参数。

6.根据权利要求1至5中任一项所述的闭式水系统状态监测方法，其特征在于，所述闭式水系统包括闭式水泵系统和闭式水箱系统，所述目标监测模型包括闭式水泵状态监测模型和闭式水箱状态监测模型。

7.根据权利要求6所述的闭式水系统状态监测方法，其特征在于，在获取闭式水系统相关预设测点的实时状态参数之前，所述方法还包括：

设置所述目标监测模型的启用条件，所述目标监测模型的启用条件包括所述闭式水泵状态监测模型的启用条件和所述闭式水箱状态监测模型的启用条件。