一种集控系统在线诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种集控系统在线诊断方法及系统包括，采集计算机监控系统、振摆在线监测系统、电能量系统与变压器在线监测系统参数数据，采用皮尔逊相关值和相关系数矩阵，分析各参数之间的相关性；采用移动最小二乘法结合所述相关性，采用双向流网式网络层次网，进行正向推理和逆向推理；构建虚拟三维场景，创建三维图形驱动，进行交互式仿真诊断，动态生成关键工况报告，采用虚拟现实技术，对诊断的过程可视化调整，突破了在现实系统无法任意设置参数任意调整设备位置和状态的局限。本发明专利技术极大地提高了系统诊断的精确性，为集控系统检修决策和安全稳定运行提供了可靠依据。决策和安全稳定运行提供了可靠依据。决策和安全稳定运行提供了可靠依据。

【技术实现步骤摘要】
一种集控系统在线诊断方法及系统


[0001]本专利技术涉及流域梯级水电站集控系统健康评估和故障诊断
，尤其涉及一种集控系统在线诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]水电是重要的清洁能源。梯级集控是流域梯级水电站群的中枢控制系统，对上接收电网或者省调下达的发电任务指令，反馈发电计划；对下根据优化调度模型，将发电计划分解到各电站，实现水资源的科学合理利用。集控系统的安全稳定运行至关重要。
[0003]目前主要采取每年定期大检修和小检修相结合的方式，保证系统处于健康状态。这种方式存在检修重点不明确、简单环节过度检修、重点环节检修不够、检修成本居高不下、耗费大量人力物力等问题。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述现有存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术提供了一种集控系统在线诊断方法及系统，能够解决检修重点不明确、简单环节过度检修、重点环节检修不够、检修成本居高不下、耗费大量人力物力等问题。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案，一种集控系统在线诊断方法，包括：
[0008]采集计算机监控系统、振摆在线监测系统、电能量系统与变压器在线监测系统参数数据，采用皮尔逊相关值和相关系数矩阵，分析各参数之间的相关性；
[0009]采用移动最小二乘法结合所述相关性，得到相关关系曲线和曲面；
[0010]采用双向流网式网络层次网，进行正向推理和逆向推理；
[0011]构建虚拟三维场景，创建三维图形驱动，提供交互式仿真诊断环境，基于三维仿真诊断环境，进行交互式仿真诊断，动态生成关键工况报告。
[0012]作为本专利技术所述的集控系统在线诊断方法的一种优选方案，其中：所述双向流网式网络层次网包括，各层次节点均采用渐变权重，当采用渐变权重时，对父节点和子节点影响最大，对父节点和子节点的兄弟节点影响逐渐减弱；
[0013]所述双向流网式网络层次网当获取到系统故障原因时，可进行正向推理，由故障原因向最终导致的结果进行推理；当只获取到系统结果时，可进行逆向推理，由系统结果向导致此结果的原因进行推理。
[0014]作为本专利技术所述的集控系统在线诊断方法的一种优选方案，其中：所述移动最小二乘法包括，
[0015]紧支撑权函数的形式如下：
[0016][0017]其中，A
i
为支撑域，xi为自变量，为取值范围，表示自变量x在支撑域Ai内，ci为自变量xi在支撑域内时w(xi)的取值，表示自变量x不在支撑域Ai内，w(xi)的值为0。
[0018]作为本专利技术所述的集控系统在线诊断方法的一种优选方案，其中：所述移动最小二乘法还包括，
[0019]当基函数选为线性基P
T
(x)＝[1,x]，m＝2时，
[0020]A＝P
T
W(x)P
[0021]其中，A为支撑域，P为P
T
的转置矩阵。
[0022]作为本专利技术所述的集控系统在线诊断方法的一种优选方案，其中：所述移动最小二乘法还包括，
[0023]移动最小二乘拟合函数如下：
[0024][0025]其中，m是基函数的项数，p
i
(x)是基函数，a
i
(x)是其系数，a
i
(x)不是常数，而是关于坐标x的函数；P
T
是由p
i
(x)组成的矩阵P的转置矩阵，a是由a
i
(x)组成的矩阵。
[0026]作为本专利技术所述的集控系统在线诊断方法的一种优选方案，其中：所述分析各参数之间的相关性包括，
[0027]X和Y之间的皮尔逊相关值计算如下：
[0028][0029]其中，X与Y为正在进行分析的两个参数，与为所分析的两个参数的平均值，ρ
X，Y
为X和Y之间的皮尔逊相关值，根据ρ
X，Y
的值进行判断,数值在0.8
‑
1.0之间为极强相关；数值在0.6
‑
0.8之间为强相关；数值在0.4
‑
0.6之间为中等程度相关；数值在0.2
‑
0.4之间为弱相关；数值在0.0
‑
0.2之间为极弱相关或无相关。
[0030]作为本专利技术所述的集控系统在线诊断方法的一种优选方案，其中：所述分析各参数之间的相关性还包括，
[0031][0032]其中，n为所有的变量个数，Xi与Xj为正在进行分析的两个参数，任意Xi与Xj的相关系数为ρij(i,j＝1,2,...n)，R为相关系数矩阵。
[0033]一种集控系统在线诊断系统，其特征在于：包括数据采集与分析模块、相关性分析与生成模块、推理模块以及仿真诊断模块，
[0034]数据采集与分析模块，所述数据采集与分析模块采集计算机监控系统、振摆在线监测系统、电能量系统与变压器在线监测系统数据，采用皮尔逊相关值和相关系数矩阵，分析各参数之间的相关性；
[0035]相关性分析与生成模块，所述相关性分析与生成模块采用移动最小二乘法结合所述相关性，得到相关关系曲线和曲面；
[0036]推理模块，所述推理模块采用双向流网式网络层次网，进行正向推理和逆向推理；
[0037]仿真诊断模块，所述仿真诊断模块构建虚拟三维场景，创建三维图形驱动，提供交互式仿真诊断环境，基于三维仿真诊断环境，进行交互式仿真诊断，动态生成关键工况报告。
[0038]一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述的方法的步骤。
[0039]一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述的方法的步骤。
[0040]本专利技术的有益效果：本专利技术提出一种集控系统在线诊断方法及系统，本专利技术基于大量的历史数据和实时数据，采用皮尔逊相关值和相关系数矩阵，分析各参数之间的相关性，在相关参数之间，采用移动最小二乘法，寻找相关关系曲线或曲面；采用双向流网式网络层次网，进行正向推理和逆向推理，将集控系统作为一个有机整体考虑，进行系统状态诊断；采用虚拟现实技术进行诊断过程仿真。本专利技术极大地提高了系统诊断的精确性，为集控系统检修决策和安全稳定运行提供了可靠依据。
附图说明
[0041]为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种集控系统在线诊断方法，其特征在于：包括，采集计算机监控系统、振摆在线监测系统、电能量系统与变压器在线监测系统参数数据，采用皮尔逊相关值和相关系数矩阵，分析各参数之间的相关性；采用移动最小二乘法结合所述相关性，得到相关关系曲线和曲面；采用双向流网式网络层次网，进行正向推理和逆向推理；构建虚拟三维场景，创建三维图形驱动，提供交互式仿真诊断环境，基于三维仿真诊断环境，进行交互式仿真诊断，动态生成关键工况报告。2.如权利要求1所述的集控系统在线诊断方法，其特征在于：所述双向流网式网络层次网包括，各层次节点均采用渐变权重，当采用渐变权重时，对父节点和子节点影响最大，对父节点和子节点的兄弟节点影响逐渐减弱；所述双向流网式网络层次网当获取到系统故障原因时，可进行正向推理，由故障原因向最终导致的结果进行推理；当只获取到系统结果时，可进行逆向推理，由系统结果向导致此结果的原因进行推理。3.如权利要求2所述的集控系统在线诊断方法，其特征在于：所述移动最小二乘法包括，紧支撑权函数的形式如下：其中，A
i
为支撑域，xi为自变量，为取值范围，表示自变量x在支撑域Ai内，ci为自变量xi在支撑域内时w(xi)的取值，表示自变量x不在支撑域Ai内，w(xi)的值为0。4.如权利要求3所述的集控系统在线诊断方法，其特征在于：所述移动最小二乘法还包括，当基函数选为线性基P
T
(x)＝[1,x]，m＝2时，A＝P
T
W(x)P其中，A为支撑域，P为P
T
的转置矩阵。5.如权利要求4所述的集控系统在线诊断方法，其特征在于：所述移动最小二乘法还包括，移动最小二乘拟合函数如下：其中，m是基函数的项数，p
i
(x)是基函数，a
i
(x)是其系数，a
i
(x)不是常数，而是关于坐标x的函数；P
T
是由p
i
(x)组成的矩阵P的转置矩阵，a是由a
i
(x)组成的...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈辉，李泽宏，张显，饶毅，宋万礼，严尔治，吴青盟，
申请(专利权)人：贵州黔源电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：