[发明专利]基于稳定工况的水轮发电机劣化预警方法、设备及介质

权利要求书

1.一种基于稳定工况的水轮发电机劣化预警方法，其特征在于，所述方法包括：

实时获取水轮发电机的运行数据，其中，所述运行数据包括运行参数和状态量；

对所述运行参数通过预先构建的机组稳定工况识别模型进行处理，得到稳定工况记录；其中，所述对所述运行参数通过预先构建的机组稳定工况识别模型进行处理，得到稳定工况记录，包括：

A1、获取水轮发电机当前分析时刻的实时负荷，判断当前分析时刻的实时负荷是否大于零：

判断结果为是，则执行步骤A5；判断结果为否，则执行步骤A2；

A2、获取时间上最接近所述当前分析时刻的一条稳定工况记录，判断该稳定工况记录是否完结：

判断结果为是，则执行步骤A4；判断结果为否，则执行步骤A3；

A3、获取稳定工况记录中的平均负荷、额定功率，判断所述实时负荷与平均负荷的差值是否大于设定标准：

判断结果为是，生成一条完结的稳定工况记录，执行步骤A5；

判断结果为否，将当前分析时刻的运行数据更新到未完结的稳定工况记录中，执行步骤A5；

A4、获取上一分析时刻的实时负荷、额定功率，判断当前分析时刻的实时负荷与上一分析时刻的实时负荷的差值是否大于设定标准：

判断结果为是，执行步骤A5；判断结果为否，开始生成一条新的稳定工况记录，执行步骤A5；

A5、退出本次运行工况识别；

对指定时间段内的所述状态量和所述稳定工况记录进行提取，生成多组历史时序数据；

对所述多组历史时序数据按照时序进行拼接，得到历史序列数据；

通过预先建立的ARⅠMA模型得到预测序列数据；

将所述历史序列数据和所述预测序列数据进行拼接，得到分析序列数据；

通过逻辑回归模型对所述分析序列数据进行拟合，并根据拟合结果提取趋势特征参数；

判断所述趋势特征参数是否触发劣化预警，并根据判断结果发出相应的预警信息。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述运行参数包括以下参数的一种或者多种：开始时间、结束时间、持续时间、有功功率、平均负荷、实时负荷、额定功率、平均转速、上游水位、下游水位和平均水头；所述状态量为能够表征水轮发电机状态性能的监测量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对指定时间段内的所述状态量参数和所述稳定工况记录进行提取，生成历史时序数据，包括：

确定预设时间范围和目标工况，所述目标工况包括有功功率、平均水头、平均转速和平均负荷中的一个或者多个；所述预设时间范围根据用户的需求设定；

在所述预设时间范围内，按照等间隔插值方式从所述稳定工况记录中提取满足目标工况的目标数据；

从所述状态量中提取与所述目标数据时间对应的数据生成历史时序数据。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述ARⅠMA模型的建立方式如下：

将历史时序数据按照时间的顺序进行数据拼接，形成连续的历史序列数据；

对所述历史序列数据进行平稳性检验，通过差分进行平稳化处理，确定差分阶数d；通过ACF自相关函数和PACF偏自相关函数确定自回归项数p和滑动平均项数q；

根据差分阶数d、自回归项数p和滑动平均项数q确定ARⅠMA模型。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过逻辑回归模型对所述分析序列数据进行拟合，并根据拟合结果提取趋势特征参数，包括：

通过LR线性回归模型对所述分析序列数据进行一次线性拟合，得到趋势特征拟合线；

根据趋势拟合曲线的斜率和截距计算趋势特征参数，所述趋势特征参数为状态量的变化幅度。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述判断所述趋势特征参数是否触发劣化预警，并根据判断结果发出相应的预警信息，包括：

获取预先设定的预警规则；

根据趋势特征参数、状态量和预警规则，判断触发的预警等级，并发出相应的预警数据；

所述预警数据包括：预警触发时间、触发预警的状态量名称、趋势特征参数值或预警等级。