机组电磁振动诊断方法、系统、计算机设备和存储介质技术方案

本申请涉及一种机组电磁振动诊断方法、系统、计算机设备和存储介质。该方法包括：基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程进行数据分析及特征提取，构建电磁振动的状态评估矩阵；对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间；从机组运行数据库中获取机组电磁振动的健康样本数据，根据所述健康样本数据构建健康样本空间；将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断。本发明专利技术实施例避免带病机组并网，保障机组安全稳定性以及电网的安全性；同时实现了机组电磁振动状态的实时监测诊断，并降低了传统机组电磁振动诊断的人工成本。

【技术实现步骤摘要】
机组电磁振动诊断方法、系统、计算机设备和存储介质
本申请涉及电力设备领域，特别是涉及一种机组电磁振动诊断方法、系统、计算机设备和存储介质。
技术介绍
机组在运行过程中若存在电磁方面干扰力，则会产生影响机组安全稳定运行的电磁振动。以往机组电磁振动状态监测主要是通过离线变励磁试验的方式，通过分析机组振动随着励磁电流的变化趋势判断机组是否存在异常电磁振动问题，但是离线试验需要耗费一定的人力物力，并且若在机组长期运行过程中出现了异常电磁振动不能够实时跟踪诊断。随着目前状态监测技术的成熟，中大型机组一般都配备有实时状态监测系统，可以对机组稳定性状态监测数据进行监测存储，但是当前状态监测系统获取数据的价值没有得到充分的挖掘利用，并且还缺乏针对性的机组电磁振动状态监测分析模型。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种机组电磁振动诊断方法、系统、计算机设备和存储介质。第一方面，本专利技术实施例提供了一种机组电磁振动诊断方法，该方法包括：基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程进行数据分析及特征提取，构建电磁振动的状态评估矩阵；对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间；从机组运行数据库中获取机组电磁振动的健康样本数据，根据所述健康样本数据构建健康样本空间；将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断。进一步的，所述对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间，包括：对所述状态评估矩阵进行归一化处理，将所述状态评估矩阵中存在的非线性特性去除，得到主成分监测向量；对所述主成分监测向量进行累计方差贡献率计算得到监测样本主成分子空间；对所述主成分监测向量进行交叉检验计算得到监测样本主残差子空间。进一步的，所述将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断，包括：从所述监测样本空间分析出监测样本主成分子空间，并从所述健康样本空间分析出健康样本主成分子空间；将所述监测样本主成分子空间和健康样本主成分子空间进行聚类分析，确定电磁振动的异常状态；对所述电磁振动的异常状态进行特征变量的贡献值分析，得到引起电磁振动状态异常原因。进一步的，所述将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断，还包括：从所述监测样本空间分析出T2统计量、SPE统计量以及综合统计量；根据所述健康样本空间确定比较阈值，将所述比较阈值分别和所述T2统计量、SPE统计量以及综合统计量进行比较；根据比较结果，确定所述监测样本空间的电磁振动状态是否发生异常，当存在电磁振动的异常状态时，进行振动异常状态原因的诊断。另一方面，本专利技术实施例还提供了一种机组电磁振动诊断系统，包括：样本构建模块，用于基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程进行数据分析及特征提取，构建电磁振动的状态评估矩阵；主成分分析模块，用于对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间；健康数据处理模块，用于从机组运行数据库中获取机组电磁振动的健康样本数据，根据所述健康样本数据构建健康样本空间；振动诊断模块，用于将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断。进一步的，所述主成分分析模块包括样本统计单元，所述样本统计单元用于：对所述状态评估矩阵进行归一化处理，将所述状态评估矩阵中存在的非线性特性去除，得到主成分监测向量；对所述主成分监测向量进行累计方差贡献率计算得到监测样本主成分子空间；对所述主成分监测向量进行交叉检验计算得到监测样本主残差子空间。进一步的，所述振动诊断模块包括聚类分析单元，所述聚类分析单元用于：从所述监测样本空间分析出监测样本主成分子空间，并从所述健康样本空间分析出健康样本主成分子空间；将所述监测样本主成分子空间和健康样本主成分子空间进行聚类分析，确定电磁振动的异常状态；对所述电磁振动的异常状态进行特征变量的贡献值分析，得到引起电磁振动状态异常原因。进一步的，所述振动诊断模块还包括阈值比较单元，所述阈值比较单元用于：从所述监测样本空间分析出T2统计量、SPE统计量以及综合统计量；根据所述健康样本空间确定比较阈值，将所述比较阈值分别和所述T2统计量、SPE统计量以及综合统计量进行比较；根据比较结果，确定所述监测样本空间的电磁振动状态是否发生异常，当存在电磁振动的异常状态时，进行振动异常状态原因的诊断。本专利技术实施例还提供了一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现以下步骤：基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程进行数据分析及特征提取，构建电磁振动的状态评估矩阵；对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间；从机组运行数据库中获取机组电磁振动的健康样本数据，根据所述健康样本数据构建健康样本空间；将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断。本专利技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现以下步骤：基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程进行数据分析及特征提取，构建电磁振动的状态评估矩阵；对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间；从机组运行数据库中获取机组电磁振动的健康样本数据，根据所述健康样本数据构建健康样本空间；将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断。本申请的有益效果是：本专利技术实施例公开了一种机组电磁振动诊断方法、系统、计算机设备和存储介质，该方法是基于机组运行全工况中励磁电流的变化规律及过渡过程中蕴含的机组稳定性特征，并结合主成分分析过程监测理论及聚类分析理论，构建并实现了基于开机动态过程的机组电磁振动状态实时监测及诊断模型。包括了基于开机起励建压过程的电磁振动状态样本构建方法，获取了机组历次开机运行产生的电磁振动状态样本；其次，基于健康样本中特征变量间的相关性建立了电磁振动健康状态下的主成分模型；然后，通过检测机组实际运行中产生的电磁振动状态监测样本相对于电磁振动健康样本主成分模型的背离程度监测分析机组电磁振动状态变化趋势，并结合聚类分析实现了机组电磁振动异常状态的识别，实现了对引起电磁振动异常状态原因的诊断分析。通过实测数据分析表明所提出的电磁振动状态监测及诊断模型可实现对机组电磁振动状态实时监测评估，并本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机组电磁振动诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：/n基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程进行数据分析及特征提取，构建电磁振动的状态评估矩阵；/n对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间；/n从机组运行数据库中获取机组电磁振动的健康样本数据，根据所述健康样本数据构建健康样本空间；/n将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断。/n

【技术特征摘要】
1.一种机组电磁振动诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：
基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程进行数据分析及特征提取，构建电磁振动的状态评估矩阵；
对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间；
从机组运行数据库中获取机组电磁振动的健康样本数据，根据所述健康样本数据构建健康样本空间；
将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断。


2.根据权利要求1所述的机组电磁振动诊断方法，其特征在于，所述对所述状态评估矩阵进行主成分分析，获取监测样本空间，包括：
对所述状态评估矩阵进行归一化处理，将所述状态评估矩阵中存在的非线性特性去除，得到主成分监测向量；
对所述主成分监测向量进行累计方差贡献率计算得到监测样本主成分子空间；
对所述主成分监测向量进行交叉检验计算得到监测样本主残差子空间。


3.根据权利要求1所述的机组电磁振动诊断方法，其特征在于，所述将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断，包括：
从所述监测样本空间分析出监测样本主成分子空间，并从所述健康样本空间分析出健康样本主成分子空间；
将所述监测样本主成分子空间和健康样本主成分子空间进行聚类分析，确定电磁振动的异常状态；
对所述电磁振动的异常状态进行特征变量的贡献值分析，得到引起电磁振动状态异常原因。


4.根据权利要求1所述的机组电磁振动诊断方法，其特征在于，所述将所述监测样本空间和所述健康样本空间进行比较和聚类分析，确定机组电磁振动的异常状态，根据所述异常状态对机组电磁振动进行诊断，还包括：
从所述监测样本空间分析出T2统计量、SPE统计量以及综合统计量；
根据所述健康样本空间确定比较阈值，将所述比较阈值分别和所述T2统计量、SPE统计量以及综合统计量进行比较；
根据比较结果，确定所述监测样本空间的电磁振动状态是否发生异常，当存在电磁振动的异常状态时，进行振动异常状态原因的诊断。


5.一种机组电磁振动诊断系统，其特征在于，包括：
样本构建模块，用于基于机组电磁振动特征，对机组在开机起励建压过程...

【专利技术属性】
技术研发人员：王卫玉，张培，杨彤，何葵东，罗立军，莫凡，金艳，
申请(专利权)人：湖南五凌电力科技有限公司，五凌电力有限公司，
类型：发明
国别省市：湖南;43