机组、变压器和辅机状态监测智能预警方法技术

本发明专利技术公开了一种机组状态监测智能预警方法，包括：确定用于监测水轮发电机组运行状态的第一监测体系，该第一监测体系中包含至少一类监测量；判断当前的机组工况数据是否满足每一类监测量对应的工况判定条件；在当前的机组工况数据满足每一类监测量对应的工况判定条件时，根据获取到的每一类监测量的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获得每一类监测量的一类检测结果。本发明专利技术还公开了变压器状态监测智能预警方法以及辅机状态监测智能预警方法。本发明专利技术能够智能分析不同的水电站设备状态监测数据的变化趋势，且能够有效提高趋势预警的及时性和准确性。

【技术实现步骤摘要】
机组、变压器和辅机状态监测智能预警方法
本专利技术属于设备监测
，具体是涉及到一种机组、变压器以及辅机状态监测智能预警方法。
技术介绍
水轮发电机组、变压器和辅机是水电站中重要的电气设备，它们直接影响水电站系统的安全运行水平，一旦发生故障，会造成巨大的直接和间接损失。目前，对水电站中的设备(包括水轮发电机组、变压器和辅机等)进行运行状态监测主要采用越限值预警法和基于人工分析的趋势预警法。(1)越限值报警法。通过设置设备监测点的限值，比如上限值、下限值等，实时检测设备的状态监测数据是否达到设定的限值，若状态监测数据达到设定的限值，则预警输出。例如，针对变压器的运行状态监测，可以通过判断变压器油中的每一种气体含量是否超出标准限值来判断变压器健康状态，这种方法难以发现早期的劣化苗头。由于设备的状态监测数据受到设备运行工况、环境等因素影响会有明显变化，因此用固定限值来进行预警，预警误差大，从而导致了误报警或者异常未报警的问题。(2)基于人工分析的趋势预警法。在应用于水电站的设备监测系统分析功能中设置监测数据趋势分析，数据分析师通过对设备的状态监测数据进行趋势分析，评估设备的运行状态，当发现设备的状态监测数据出现单调变化趋势时，数据分析师手动推送设备存在异常的结论给运行维护人员进行停机检修。但设备状态的监测数据量大，对数据分析师的工作量以及对数据的敏感性均有较高的要求，且人工参与分析预警的及时性难以保证。
技术实现思路
本专利技术实施例的目的在于提供一种机组、变压器以及辅机状态监测智能预警方法，以克服现有技术存在的上述至少一个问题。基于上述目的，第一方面，本专利技术实施例提供了一种机组状态监测智能预警方法，包括：确定用于监测水轮发电机组运行状态的第一监测体系，所述第一监测体系中包含至少一类监测量；判断当前的机组工况数据是否满足每一类监测量对应的工况判定条件；在当前的机组工况数据满足每一类所述监测量对应的工况判定条件时，根据获取到的每一类所述监测量的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获取每一类所述监测量的一类检测结果。优选地，所述机组状态监测智能预警方法，还包括：根据每一类所述监测量的监测记录文本，并通过曼-肯德尔趋势检测法获取每一类所述监测量的二类检测结果；根据每一类所述监测量的一类检测结果和二类检测结果进行每一类所述监测量的趋势预警。优选地，所述根据每一类所述监测量的监测记录文本，并通过曼-肯德尔趋势检测法获取每一类所述监测量的二类检测结果，包括：从每一类所述监测量的监测记录文本获取每一类监测量在预设监测周期内的平均测定值；采用曼-肯德尔趋势校验算法对每一类监测量在预设监测周期内的平均测定值进行处理，以获取每一类所述监测量的趋势变化；根据每一类所述监测量的趋势变化和预设置信度阈值，获取每一类所述监测量的二类检测结果。优选地，所述第一监测体系包含一类监测量、二类监测量和三类监测量；所述一类监测量包含导轴承温度和油槽温度；所以二类监测量包含定子铁芯温度、定子线圈温度、空气冷却器出口温度和空气冷却器入口温度；所述三类监测量包含油槽油位和水流量；所述机组工况数据包含机组的发电状态信息和有功功率信息；所述判断当前的机组工况数据是否满足每一类监测量对应的工况判定条件，包括：在机组的发电状态信息由“0”变为“1”，且开机运行时长达到预设第一时长之后，机组的有功功率信息达到预设第一功率时，确定满足一类监测量对应的工况判定条件；在机组的发电状态信息由“0”变为“1”，且开机运行时长达到预设第一时长之后，机组的有功功率信息达到预设第二功率时，确定满足二类监测量对应的工况判定条件；所述预设第二功率设置在预设额定负荷范围内；在机组的发电状态信息由“0”变为“1”，且机组的有功功率信息达到预设第三功率时，确定满足三类监测量对应的工况判定条件。优选地，所述根据获取到的每一类所述监测量的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获取每一类所述监测量的一类检测结果，包括：获取每一类所述监测量的测定值，并通过预设的均值模型获得每一类所述监测量的平均测定值，并将所述平均测定值存储于监测记录文本。从每一类所述监测量的监测记录文本中，获取预设第一数量的平均测定值；对所述预设第一数量的平均测定值进行拟合，获取每一类所述监测量的拟合曲线；根据每一类所述监测量的拟合曲线，获取用于表征每一类所述监测量变化趋势的第一特征值；根据各所述第一特征值和预设预警阈值确定每一类所述监测量的一类检测结果。本专利技术实施例提供的机组状态智能预警方法，基于用于监测机组运行状态的第一监测体系，利用连续递增趋势检测法对第一监测体系中的每一类监测量的监测数值变化趋势进行实时追踪以及分析，从而实现机组状态监测智能预警，相较于现有的越限值法和基于人工分析的趋势预警方法，对机组的多维度监测量趋势预警更为准确，进而有效地提高趋势预警的及时性和准确性。第二方面，本专利技术实施例提供了一种变压器状态监测智能预警方法，包括：确定用于监测变压器运行状态的第二监测体系；从所述第二监测体系中获取Ⅰ类监测参数，在当前的机组工况数据满足所述Ⅰ类监测参数对应的工况判定条件时，根据获取到的所述Ⅰ类监测参数的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获取一类预警结果；该Ⅰ类监测参数是指，与机组工况数据存在相关关系的数据；从所述第二监测体系中获取Ⅱ类监测参数，根据获取到的所述Ⅱ类监测参数的监测记录文本，并通过所述连续递增趋势检测法获取二类预警结果集合；该Ⅱ类监测参数是指，与所述机组工况数据不存在相关关系的数据。优选地，所述Ⅰ类监测参数为变压器温度；所述Ⅰ类监测参数的监测记录文本为温度记录文本；所述机组工况数据包括机组的发电状态信息和有功功率信息；所述在当前的机组工况数据满足工况判定条件时，根据获取到的所述Ⅰ类监测参数的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获取一类预警结果，包括：若机组的发电状态信息由“0”变为“1”，且在机组运行时长达到预设第二时长之后，机组的有功功率信息达到预设第四功率，则确定满足变压器温度对应的工况判定条件；获取所述变压器温度的测量值，通过预设的均值模型计算温度平均值，并存储至温度记录文本中；从所述温度记录文本中获取预设第二数量的所述温度平均值，对所述预设第二数量的所述温度平均值进行拟合，获取变压器温度曲线；根据所述变压器温度曲线获取用于表征变压器温度趋势变化的第二特征值，并根据所述第二特征值和预设预警阈值获得一类预警结果。优选地，所述Ⅱ类监测参数为变压器油中每一种气体的含量和绝对产气速率；所述Ⅱ类监测参数的监测记录文本为气体记录文本；所述根据获取到的所述Ⅱ类监测参数的监测记录文本，并通过所述连续递增趋势检测法获取二类预警结果集合，包括：通过安装在变压器上的油色谱在线监测装置获取各运行日每一种气体的含量，计算每一种所述气体的含量平均值和本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种机组状态监测智能预警方法，其特征是，该方法包括：/n确定用于监测水轮发电机组运行状态的第一监测体系，所述第一监测体系中包含至少一类监测量；/n判断当前的机组工况数据是否满足每一类监测量对应的工况判定条件；/n在当前的机组工况数据满足每一类所述监测量对应的工况判定条件时，根据获取到的每一类所述监测量的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获得每一类所述监测量的一类检测结果。/n

【技术特征摘要】
1.一种机组状态监测智能预警方法，其特征是，该方法包括：
确定用于监测水轮发电机组运行状态的第一监测体系，所述第一监测体系中包含至少一类监测量；
判断当前的机组工况数据是否满足每一类监测量对应的工况判定条件；
在当前的机组工况数据满足每一类所述监测量对应的工况判定条件时，根据获取到的每一类所述监测量的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获得每一类所述监测量的一类检测结果。


2.根据权利要求1所述的机组状态监测智能预警方法，其特征在于，该方法还包括：
根据每一类所述监测量的监测记录文本，并通过曼-肯德尔趋势检测法获取每一类所述监测量的二类检测结果；
根据每一类所述监测量的一类检测结果和二类检测结果进行每一类所述监测量的趋势预警。


3.根据权利要求2所述的机组状态监测智能预警方法，其特征在于，所述根据每一类所述监测量的监测记录文本，并通过曼-肯德尔趋势检测法获取每一类所述监测量的二类检测结果，包括：
从每一类所述监测量的监测记录文本获取每一类监测量在预设监测周期内的平均测定值；
采用曼-肯德尔趋势校验算法对每一类监测量在预设监测周期内的平均测定值进行处理，以获取每一类所述监测量的趋势变化；
根据每一类所述监测量的趋势变化和预设置信度阈值，获取每一类所述监测量的二类检测结果。


4.根据权利要求1所述的机组状态监测智能预警方法，其特征在于，所述第一监测体系包含一类监测量、二类监测量和三类监测量；所述一类监测量包含导轴承温度和油槽温度；所以二类监测量包含定子铁芯温度、定子线圈温度、空气冷却器出口温度和空气冷却器入口温度；所述三类监测量包含油槽油位和水流量；所述机组工况数据包含机组的发电状态信息和有功功率信息；
所述判断当前的机组工况数据是否满足每一类监测量对应的工况判定条件，包括：
在机组的发电状态信息由“0”变为“1”，且开机运行时长达到预设第一时长之后，机组的有功功率信息达到预设第一功率时，确定满足一类监测量对应的工况判定条件；
在机组的发电状态信息由“0”变为“1”，且开机运行时长达到预设第一时长之后，机组的有功功率信息达到预设第二功率时，确定满足二类监测量对应的工况判定条件；所述预设第二功率设置在70％～100％额定负荷范围内；
在机组的发电状态信息由“0”变为“1”，且机组的有功功率信息达到预设第三功率时，确定满足三类监测量对应的工况判定条件。


5.根据权利要求1所述的机组状态监测智能预警方法，其特征在于，所述根据获取到的每一类所述监测量的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获取每一类所述监测量的一类检测结果，包括：
获取每一类所述监测量的测定值，并通过预设的均值模型获得每一类所述监测量的平均测定值，并将所述平均测定值存储于监测记录文本；
从每一类所述监测量的监测记录文本中，获取预设第一数量的平均测定值；
对所述预设第一数量的平均测定值进行拟合，获取每一类所述监测量的拟合曲线；
根据每一类所述监测量的拟合曲线，获取用于表征每一类所述监测量变化趋势的第一特征值；
根据各所述第一特征值和预设预警阈值确定每一类所述监测量的一类检测结果。


6.一种变压器状态监测智能预警方法，其特征是，该方法包括：
确定用于监测变压器运行状态的第二监测体系；
从所述第二监测体系中获取Ⅰ类监测参数，在当前的机组工况数据满足所述Ⅰ类监测参数对应的工况判定条件时，根据获取到的所述Ⅰ类监测参数的监测记录文本，并通过连续递增趋势检测法获取一类预警结果；该Ⅰ类监测参数是指，与机组工况数据存在相关关系的数据；
从所述第二监测体系中...

【专利技术属性】
技术研发人员：张培，赵训新，何葵东，邓盛名，罗立军，胡蝶，丁旭，谭曜堃，肖杨，
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