振动区确定方法及装置制造方法及图纸

本申请实施例提供一种振动区确定方法及装置，通过从大量的历史监测状态数据中选取处于振动告警状态下的目标历史监测状态数据，然后对目标历史监测状态数据中的每个二维数组样本进行聚类分簇，获得与每个二维数组样本对应的聚类收敛后的分簇，由此对聚类收敛后的每个分簇对应的二维数组进行数值分析，获得每个分簇对应的振动区。如此，相比于常规设计的人工实验方式，能够更为快速、全面、精确地获得振动区，极大提升效率，减少人力成本损耗和水电机组设备的损耗，降低由于水电机组设备运行在振动区导致异常事故发生的概率。振动区导致异常事故发生的概率。振动区导致异常事故发生的概率。

【技术实现步骤摘要】
振动区确定方法及装置


[0001]本申请涉及水电机
，具体而言，涉及一种振动区确定方法及装置。

技术介绍

[0002]水电机组设备在正常工作时，振摆过大会对水电机组设备造成一定损害。因此，为有效避免这种损害，需要保证水电机组设备在运行时能够避过振动区。振动区是指水电机组设备在正常工作时，在某段水头下，会造成振幅过大的某段或多段有功功率值范围区。因此，如何有效确定振动区，以便于后续对水电机组设备的有功功率的调整提供依据，避免水电机组设备运行过程中的损害，是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

[0003]基于现有设计的不足，本申请提供一种振动区确定方法及装置，能够有效确定水电机组设备的振动区，以便于后续对水电机组设备的有功功率的调整提供依据，避免水电机组设备运行过程中的损害。
[0004]根据本申请的第一方面，提供一种振动区确定方法，应用于计算机设备，所述方法包括：
[0005]获取水电机组设备的历史监测状态数据，所述历史监测状态数据包括有功功率数据、水头数据以及振动告警状态，所述振动告警状态包括第一告警状态和第二告警状态，所述第一告警状态用于表示处于振动区的告警状态，所述第二告警状态用于表示处于非振动区的告警状态；
[0006]从所述历史监测状态数据中选取处于振动告警状态下的目标历史监测状态数据；
[0007]对所述目标历史监测状态数据中的每个二维数组样本进行聚类分簇，获得与每个二维数组样本对应的聚类收敛后的分簇；
[0008]对聚类收敛后的每个分簇对应的二维数组进行数值分析，获得每个分簇对应的振动区。
[0009]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述从所述历史监测状态数据中选取处于振动告警状态下的目标历史监测状态数据的步骤，包括：
[0010]剔除所述历史监测状态数据中处于异常工作状态下的异常检测状态数据，得到第一初始检测状态数据，其中，所述异常工作状态下的异常检测状态数据用于表示有功功率数值小于预设数值的状态数据，以及水头数值小于或等于0的状态数据；
[0011]剔除所述第一初始检测状态数据中振动告警状态为第二告警状态的状态数据，得到第二初始检测状态数据；
[0012]根据预设标准化公式对所述第二初始检测状态数据进行标准化处理，得到所述处于振动告警状态下的目标历史监测状态数据。
[0013]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述对所述目标历史监测状态数据中的每个二维数组样本进行聚类分簇，获得与每个二维数组样本对应的聚类收敛后的分簇的步
骤，包括：
[0014]从所有二维数组样本中选定预设数量个二维数组样本作为初始聚类质心点；
[0015]针对每个二维数组样本，根据该二维数组样本与每个所述初始聚类质心点之间的关系，确定该二维数组样本所属的第一聚类簇，其中，所述第一聚类簇用于表示处于同一类的二维数组样本集；
[0016]计算每个第一聚类簇的第一聚类中心，针对每个二维数组样本，根据该二维数组样本与每个所述第一聚类中心之间的关系，确定该二维数组样本所属的第二聚类簇；
[0017]将所述第二聚类簇作为新的所述第一聚类簇，返回计算每个第一聚类簇的第一聚类中心的步骤，直到满足聚类收敛条件时，输出与每个二维数组样本对应的聚类收敛后的分簇。
[0018]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述根据该二维数组样本与每个所述初始聚类质心点之间的关系，确定该二维数组样本所属的第一聚类簇的步骤，包括：
[0019]计算该二维数组样本与每个所述初始聚类质心点之间的欧氏距离；
[0020]将与该二维数组样本之间的欧氏距离最小的初始聚类质心点，与该二维数组样本作为作为第一聚类簇。
[0021]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述聚类收敛条件包括以下至少一种：
[0022]每个第一聚类簇中的二维数组样本不再发生变化；
[0023]每个第一聚类簇的第一聚类中心的位置变化量小于预设变化量；
[0024]聚类迭代次数达到预设次数。
[0025]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述对聚类收敛后的每个分簇对应的二维数组进行数值分析，获得每个分簇对应的振动区的步骤，包括：
[0026]针对每个分簇，获取该分簇对应的二维数组中的水头最小值、水头最大值、最小有功功率值和最大有功功率值；
[0027]将所述最小有功功率值和最大有功功率值构成的功率区间定义为所述水头最小值和水头最大值对应水头区间的振动区。
[0028]在第一方面的一种可能的实施方式中，所述方法还包括：
[0029]获取所述水电机组设备的当前水头值和当前有功功率值；
[0030]将所述当前水头值与每个振动区对应的水头区间进行匹配，判断所述当前水头值是否存在振动区；
[0031]若所述当前水头值与任意一个振动区对应的水头区间匹配成功，则获取匹配的目标水头区间对应的目标振动区；
[0032]判断所述当前有功功率值是否处于该目标振动区对应的功率区间；
[0033]当所述当前有功功率值处于该目标振动区对应的功率区间时，输出调整所述水电机组设备的有功功率的提示信息。
[0034]根据本申请的第二方面，提供一种振动区确定装置，应用于计算机设备，所述装置包括：
[0035]获取模块，用于获取水电机组设备的历史监测状态数据，所述历史监测状态数据包括有功功率数据、水头数据以及振动告警状态，所述振动告警状态包括第一告警状态和第二告警状态，所述第一告警状态用于表示处于振动区的告警状态，所述第二告警状态用
于表示处于非振动区的告警状态；
[0036]选取模块，用于从所述历史监测状态数据中选取处于振动告警状态下的目标历史监测状态数据；
[0037]聚类分簇模块，用于对所述目标历史监测状态数据中的每个二维数组样本进行聚类分簇，获得与每个二维数组样本对应的聚类收敛后的分簇；
[0038]数值分析模块，用于对聚类收敛后的每个分簇对应的二维数组进行数值分析，获得每个分簇对应的振动区。
[0039]基于上述任一方面，本申请通过从大量的历史监测状态数据中选取处于振动告警状态下的目标历史监测状态数据，然后对目标历史监测状态数据中的每个二维数组样本进行聚类分簇，获得与每个二维数组样本对应的聚类收敛后的分簇，由此对聚类收敛后的每个分簇对应的二维数组进行数值分析，获得每个分簇对应的振动区。如此，相比于常规设计的人工实验方式，能够更为快速、全面、精确地获得振动区，极大提升效率，减少人力成本损耗和水电机组设备的损耗，降低由于水电机组设备运行在振动区导致异常事故发生的概率。
附图说明
[0040]为了更清楚地说明本申请实施例的技术方案，下面将对实施例中所需要使用的附图作简单地介绍，应当理解，以下附图仅示出了本申请的某些实施例，因此不应被看作是对范围的限定，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他相关本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种振动区确定方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述方法包括：获取水电机组设备的历史监测状态数据，所述历史监测状态数据包括有功功率数据、水头数据以及振动告警状态，所述振动告警状态包括第一告警状态和第二告警状态，所述第一告警状态用于表示处于振动区的告警状态，所述第二告警状态用于表示处于非振动区的告警状态；从所述历史监测状态数据中选取处于振动告警状态下的目标历史监测状态数据；对所述目标历史监测状态数据中的每个二维数组样本进行聚类分簇，获得与每个二维数组样本对应的聚类收敛后的分簇；对聚类收敛后的每个分簇对应的二维数组进行数值分析，获得每个分簇对应的振动区。2.根据权利要求1所述的振动区确定方法，其特征在于，所述从所述历史监测状态数据中选取处于振动告警状态下的目标历史监测状态数据的步骤，包括：剔除所述历史监测状态数据中处于异常工作状态下的异常检测状态数据，得到第一初始检测状态数据，其中，所述异常工作状态下的异常检测状态数据用于表示有功功率数值小于预设数值的状态数据，以及水头数值小于或等于0的状态数据；剔除所述第一初始检测状态数据中振动告警状态为第二告警状态的状态数据，得到第二初始检测状态数据；根据预设标准化公式对所述第二初始检测状态数据进行标准化处理，得到所述处于振动告警状态下的目标历史监测状态数据。3.根据权利要求1所述的振动区确定方法，其特征在于，所述对所述目标历史监测状态数据中的每个二维数组样本进行聚类分簇，获得与每个二维数组样本对应的聚类收敛后的分簇的步骤，包括：从所有二维数组样本中选定预设数量个二维数组样本作为初始聚类质心点；针对每个二维数组样本，根据该二维数组样本与每个所述初始聚类质心点之间的关系，确定该二维数组样本所属的第一聚类簇，其中，所述第一聚类簇用于表示处于同一类的二维数组样本集；计算每个第一聚类簇的第一聚类中心，针对每个二维数组样本，根据该二维数组样本与每个所述第一聚类中心之间的关系，确定该二维数组样本所属的第二聚类簇；将所述第二聚类簇作为新的所述第一聚类簇，返回计算每个第一聚类簇的第一聚类中心的步骤，直到满足聚类收敛条件时，输出与每个二维数组样本对应的聚类收敛后的分簇。4.根据权利要求3所述的振动区确定方法，其特征在于，所述根据该二维数组样本与每个所述初始聚类质心点之间的关系，确定该二维数组样本所属的第一聚类簇的步骤，包括：计算该二维数组样本与每个所述初始聚类质心点之间的欧氏距离；将与该二维数组样本之间的欧氏距离最小的初始聚类质心点，与该二维数组样本作为作为第一聚类簇。5.根据权利要求3所述的振动区确定方法，其特征在于，所述聚类收敛条件包括以下至少一种：每个第一聚类簇中的二维数组样本不再发生变化；每个第一聚类簇的第一聚类中心的位置变化量小于预设变化量；
聚类...

【专利技术属性】
技术研发人员：汪文元，何滔，熊玺，卢玉龙，汪广明，李理想，王明涛，郑建民，晋健，刘芬香，汪阳东，黄赛枭，
申请(专利权)人：国电大渡河流域水电开发有限公司成都大汇智联科技有限公司，
类型：发明
国别省市：