故障预测系统及方法技术方案

一种故障预测系统包括规则产生处理单元及故障侦测处理单元。规则产生处理单元用于根据发电厂的历史数据确定多个关联规则。故障侦测处理单元，用于执行以下操作：接收发电厂的当前警报序列；将当前警报序列与每个关联规则中的一个或多个关键警报模式进行比较；及在当前警报序列中的警报模式与该一个或多个关键警报模式匹配时产生用于防止发电厂中故障事件发生的对应预测故障；其中，每个关键警报模式包括与历史数据中的先前故障事件相关的两个或两个以上的警报。本发明专利技术还提供一种故障预测方法。

Fault prediction system and method

A fault prediction system comprises a rule generation processing unit and a fault detection processing unit. The rule generation processing unit is used to determine a plurality of association rules based on the historical data of the power plant. Fault detection processing unit for performing the following operations: the alarm sequence receiving power plant; the current alarm sequence with each association rules in one or more key alarm modes are compared; and the alarm mode in current alarm sequences and the one or more key, when used to prevent alarm mode the corresponding fault events occurring in power plant fault prediction; wherein, each key alarm mode including the previously fault event history data in the two or more than two alarm. The invention also provides a fault prediction method.

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及故障预测系统及方法，特别涉及发电厂中的故障预测系统及方法。
技术介绍
例如在发电厂环境内实现的高度复杂的工业操作常常涉及多个机器和关联过程的复杂协调。在这样的发电厂环境内的许多工业部件可包括与计算装置结合的传感器或其它监测设备以使这样的部件的实时状况可以被电子追踪。例如，在发电厂环境内的一些显示单元能够显示与工厂内监测的各自的部件或过程关联的各种目前工厂操作状况。上述发电厂的操作数据常常仅以连续时间序列的形式可用。换句话说，传感器不断监测部件并且提供不停的数据流以使操作员可以观察各种工厂部件的目前操作状态的实时统计。从这些数据中挑出具体的工厂操作是重要的事情。一些已知的技术能够响应特定的问题或事情必要时在特别的基础上仅通过经历分类并回顾信息的手工操作来分析具体的工厂操作。这样的技术典型地包括手工挖掘大量数据来发现特定的工厂操作和/或事件，过滤这些操作/事件来找出相关的操作/事件，从数据中取出少许信号，并且随后依据彼此给其绘图。所有这样漫长且复杂的步骤一般在特别的基础上完成，并且典型地对于每一个问题当其出现时必须重复。因此，仍有将自动化和流线型数据分析与在工厂环境内发生的事件关联的需求。由于传统监测系统中捕捉的信息的庞大数量以及分类和访问这样的数据的有限方式，分析历史数据可能比较困难。没有方式来识别并存储与过去的操作事件关联的数据，操作员可能被迫手工分类大量历史数据来识别所希望的信息，比较耗费时间，效率低下。因此，业界仍然存在需求来分类并分析发电厂历史数据和/或提供当前数据和历史数据的比较。另外，传统监测系统中的某类故障模式仅仅产生警报，而不需要操作员采取具体的纠正操作，操作员时常会忽视该等警报。然而，操作员对该等警报的忽视，最终可能导致发电厂中部件的损坏或者可能导致发电厂被迫关机等，这些都会造成损失。
技术实现思路
现在归纳本专利技术的一个或多个方面以便于本专利技术的基本理解，其中该归纳并不是本专利技术的扩展性纵览，且并非旨在标识本专利技术的某些要素，也并非旨在划出其范围。相反，该归纳的主要目的是在下文呈现更详细的描述之前用简化形式呈现本专利技术的一些概念。本专利技术的一个方面，在于提供一种故障预测系统，其包括：规则产生处理单元，用于根据发电厂的历史数据确定多个关联规则；及故障侦测处理单元，用于执行以下操作：接收发电厂的当前警报序列；将当前警报序列与每个关联规则中的一个或多个关键警报模式进行比较；及在当前警报序列中的警报模式与该一个或多个关键警报模式匹配时产生用于防止发电厂中故障事件发生的对应预测故障；其中，每个关键警报模式包括与历史数据中的先前故障事件相关的两个或两个以上的警报。较佳地，在上述故障预测系统中，该故障预测系统还包括：纠正操作处理单元，用于接收预测故障并根据该预测故障执行纠正操作以防止发电厂中故障事件的发生。较佳地，在上述故障预测系统中，用于防止发电厂中故障事件发生的纠正操作包括发电厂的关机操作、修改发电厂的运行、发电厂内软件程序的修复操作、调节维修计划或者它们的组合。较佳地，在上述故障预测系统中，该历史数据中的先前故障事件包括异常关机、正常关机、关键警报或者它们的组合。较佳地，在上述故障预测系统中，该规则产生处理单元还用于根据历史数据中的多个先前故障事件及多个先前警报序列来确定多个关联规则。较佳地，在上述故障预测系统中，该规则产生处理单元还用于执行以下操作以确定该多个关联规则：从历史数据的所有先前故障事件中识别出一个或多个故障事件样本；计算与每个故障事件样本相关的所有警报模式的出现频率及错误预测率；根据多个出现频率及多个错误预测率计算相应的多个等级；及将具有计算等级大于预定阈值的任何一个警报模式确定为关键警报模式；其中，每个警报模式包括两个或两个以上连续的警报。较佳地，在上述故障预测系统中，该规则产生处理单元还用于在所有故障事件样本处理完毕时确定出多个关联规则以及将确定的多个关联规则发送给发电站或故障侦测处理单元，每个关联规则包括一个或多个关键警报模式及其等级以及与一个或多个关键警报模式相关的故障事件。较佳地，在上述故障预测系统中，该规则产生处理单元还用于执行以下操作以更新该多个关联规则：接收发电厂的新故障事件及对应的警报；在新故障事件属于一个或多个故障事件样本时识别与该新故障事件相关的当前警报模式及历史警报模式；更新与新故障事件相关的所有警报模式的出现频率；根据多个更新的出现频率及多个错误预测率更新相应的多个等级；以及将具有更新等级大于预定阈值的任何一个警报模式确定为关键警报模式。较佳地，在上述故障预测系统中，该规则产生处理单元还用于执行以下操作以更新该多个关联规则：接收预测故障以及触发预测故障的一个或多个警报模式；在预测故障为错误预测时增大该一个或多个警报模式的错误预测率；在预测故障不为错误预测时更新该一个或多个警报模式的出现率；根据多个更新的出现频率及多个错误预测率更新相应的多个等级或者根据多个出现频率及多个增大的错误预测率更新相应的多个等级；以及将具有更新等级大于预定阈值的任何一个警报模式确定为关键警报模式。较佳地，在上述故障预测系统中，该错误预测处理单元还用于在当前警报序列中的警报模式与该一个或多个关键警报模式匹配时产生对应预测故障及其可能性。较佳地，在上述故障预测系统中，该错误预测处理单元还用于根据触发预测故障的一个或多个警报模式的等级来计算预测故障的可能性。本专利技术的另一个方面，在于提供一种故障预测方法，其包括：根据发电厂的历史数据确定多个关联规则；接收发电厂的当前警报序列；将当前警报序列与每个关联规则中的一个或多个关键警报模式进行比较；及在当前警报序列中的警报模式与该一个或多个关键警报模式匹配时产生用于防止发电厂中故障事件发生的对应预测故障；其中，每个关键警报模式包括与历史数据中的先前故障事件相关的两个或两个以上的警报。较佳地，上述故障预测方法还包括：接收预测故障并根据该预测故障执行纠正操作以防止发电厂中故障事件的发生；该纠正操作包括发电厂的关机操作、修改发电厂的运行、发电厂内软件程序的修复操作、调节维修计划或者它们的组合。较佳地，在上述故障预测方法中，确定该多个关联规则的方法包括：从历史数据的所有先前故障事件中识别出一个或多个故障事件样本；计算与每个故障事件样本相关的所有警报模式的出现频率及错误预测率；根据多个出现频率及多个错误预测率计算相应的多个等级；将具有计算等级大于预定阈值的任何一个警报模式确定为关键警报模式；及在所有故障事件样本处理完毕时确定出多个关联规则；其中，每个警报模式包括两个或两个以上连续的警报。较佳地，在上述故障预测方法中，更新该多个关联规则的方法包括：接收发电厂的新故障事件及对应的警报；识别与该新故障事件相关的当前警报模式及历史警报模式；在新故障事件属于故障事件样本时更新与新故障事件相关的所有警报模式的出现频率；根据多个更新的出现频率及多个错误预测率更新相应的多个等级；以及将具有更新等级大于预定阈值的任何一个警报模式确定为关键警报模式。较佳地，在上述故障预测方法中，更新该多个关联规则的方法包括：接收预测故障以及触发预测故障的当前警报序列中的一个或多个警报模式；在预测故障为错误预测时本文档来自技高网...

【技术保护点】
一种故障预测系统，其包括：规则产生处理单元，用于根据发电厂的历史数据确定多个关联规则；及故障侦测处理单元，用于执行以下操作：接收发电厂的当前警报序列；将当前警报序列与每个关联规则中的一个或多个关键警报模式进行比较；及在当前警报序列中的警报模式与该一个或多个关键警报模式匹配时产生用于防止发电厂中故障事件发生的对应预测故障；其中，每个关键警报模式包括与历史数据中的先前故障事件相关的两个或两个以上的警报。

【技术特征摘要】
1.一种故障预测系统，其包括：规则产生处理单元，用于根据发电厂的历史数据确定多个关联规则；及故障侦测处理单元，用于执行以下操作：接收发电厂的当前警报序列；将当前警报序列与每个关联规则中的一个或多个关键警报模式进行比较；及在当前警报序列中的警报模式与该一个或多个关键警报模式匹配时产生用于防止发电厂中故障事件发生的对应预测故障；其中，每个关键警报模式包括与历史数据中的先前故障事件相关的两个或两个以上的警报。2.如权利要求1所述的故障预测系统，其特征在于，该故障预测系统还包括：纠正操作处理单元，用于接收预测故障并根据该预测故障执行纠正操作以防止发电厂中故障事件的发生。3.如权利要求2所述的故障预测系统，其特征在于：用于防止发电厂中故障事件发生的纠正操作包括发电厂的关机操作、修改发电厂的运行、发电厂内软件程序的修复操作、调节维修计划或者它们的组合。4.如权利要求1所述的故障预测系统，其特征在于：该历史数据中的先前故障事件包括异常关机、正常关机、关键警报或者它们的组合。5.如权利要求1所述的故障预测系统，其特征在于：该规则产生处理单元还用于根据历史数据中的多个先前故障事件及多个先前警报序列来确定多个关联规则。6.如权利要求5所述的故障预测系统，其特征在于，该规则产生处理单元还用于执行以下操作以确定该多个关联规则：从历史数据的所有先前故障事件中识别出一个或多个故障事件样本；计算与每个故障事件样本相关的所有警报模式的出现频率及错误预测率；根据多个出现频率及多个错误预测率计算相应的多个等级；及将具有计算等级大于预定阈值的任何一个警报模式确定为关键警报模式；其中，每个警报模式包括两个或两个以上连续的警报。7.如权利要求6所述的故障预测系统，其特征在于：该规则产生处理单元还用于在所有故障事件样本处理完毕时确定出多个关联规则以及将确定的多个关联规则发送给发电站或故障侦测处理单元，每个关联规则包括一个或多个关键警报模式及其等级以及与一个或多个关键警报模式相关的故障事件。8.如权利要求6所述的故障预测系统，其特征在于：该规则产生处理单元还用于执行以下操作以更新该多个关联规则：接收发电厂的新故障事件及对应的警报；在新故障事件属于一个或多个故障事件样本时识别与该新故障事件相关的当前警报模式及历史警报模式；更新与新故障事件相关的所有警报模式的出现频率；根据多个更新的出现频率及多个错误预测率更新相应的多个等级；以及将具有更新等级大于预定阈值的任何一个警报模式确定为关键警报模式。9.如权利要求6所述的故障预测系统，其特征在于：该规则产生处理单元还用于执行以下操作以更新该多个关联规则：接收预测故障以及触发预测故障的一个或多个警报模式；在预测故障为错误预测时增大该一个或多个警报模式的错误预测率；在预测故障不为错误预测时更新该一个或多个警报模式的出现...

【专利技术属性】
技术研发人员：周健，茹雨，
申请(专利权)人：通用电气公司，
类型：发明
国别省市：美国;US