一种基于数据趋势分析的发电机监测方法及系统技术方案

本申请公开了一种基于数据趋势分析的发电机监测方法及系统，属于发电技术领域，所述方法包括：根据数据采集装置，获取目标发电机的实时工况数据；对实时工况数据进行数据类型分析，获取多类数据源；连接工况终端系统，获取历史工况数据；根据历史工况数据进行线性回归分析，生成工况拟合曲线；以工况拟合曲线，搭建趋势预测模型；以多类数据源为输入数据，输入趋势预测模型中，根据趋势预测模型，获取趋势偏离度；生成偏离预警信息，将偏离预警信息发送至相关管理人员进行监测异常提醒。解决了现有技术中存在发电机管理质量和效率低、发电机运行监测准确率和智能化程度低的技术问题。达到了提高对发电机工况的监测准确度和效率的技术效果。技术效果。技术效果。

【技术实现步骤摘要】
一种基于数据趋势分析的发电机监测方法及系统


[0001]本申请涉及发电
，尤其涉及一种基于数据趋势分析的发电机监测方法及系统。

技术介绍

[0002]随着经济和科技的不断发展，尤其是信息化技术的进步，为企业提供了新的生产和管理模式，不断提高工作效率。在电力行业中，通过基于一体化大数据平台，依托先进的工业互联网技术，不断提升发电设备自动化、数字化、可视化和智能化程度。
[0003]目前，通过对电力企业的升级改造，各种新型设备传感器与自动化操作系统逐步应用到电力生产过程中，尤其应用于对发电机的运行进行监测。通过对发电机运行过程中的数据进行获取，分析，得到发电机的运行状态。
[0004]然而，在发电机运行过程中产生的数据种类众多，依靠人工对数据进行操作，容易导致操作失误，进而导致数据信息不能充分挖掘，对同类数据或同类型的多个数据量无法进行系统化分析，增加重复工作量，导致无法及时发现发电机的运行问题，使发电机出现故障，延误生产的后果。现有技术中存在发电机管理质量和效率低、发电机运行监测准确率和智能化程度低的技术问题。

技术实现思路

[0005]本申请的目的是提供一种基于数据趋势分析的发电机监测方法及系统，用以解决现有技术中存在发电机管理质量和效率低、发电机运行监测准确率和智能化程度低的技术问题。
[0006]鉴于上述问题，本申请提供了一种基于数据趋势分析的发电机监测方法及系统。
[0007]第一方面，本申请提供了一种基于数据趋势分析的发电机监测方法，其中，所述方法应用于发电机监测预警系统，所述系统与数据采集装置通信连接，所述方法包括：根据所述数据采集装置，获取目标发电机的实时工况数据；对所述实时工况数据进行数据类型分析，获取多类数据源；连接目标发电机的工况终端系统，获取所述目标发电机的历史工况数据；根据所述历史工况数据进行线性回归分析，生成工况拟合曲线；以所述工况拟合曲线，搭建趋势预测模型，其中，所述趋势预测模型用于对所述目标发电机进行预测预警；以所述多类数据源为输入数据，输入所述趋势预测模型中，根据所述趋势预测模型，获取趋势偏离度；根据所述趋势偏离度，生成偏离预警信息，将所述偏离预警信息发送至相关管理人员进行监测异常提醒。
[0008]另一方面，本申请还提供了一种基于数据趋势分析的发电机监测系统，其中，所述系统包括：数据采集模块，所述数据采集模块用于根据数据采集装置，获取目标发电机的实时工况数据；数据源获得模块，所述数据源获得模块用于对所述实时工况数据进行数据类型分析，获取多类数据源；历史数据获得模块，所述历史数据获得模块用于连接目标发电机的工况终端系统，获取所述目标发电机的历史工况数据；拟合曲线生成模块，所述拟合曲线
生成模块用于根据所述历史工况数据进行线性回归分析，生成工况拟合曲线；预测模型搭建模块，预测模型搭建模块用于以所述工况拟合曲线，搭建趋势预测模型，其中，所述趋势预测模型用于对所述目标发电机进行预测预警；趋势偏离度获得模块，所述趋势偏离度获得模块用于以所述多类数据源为输入数据，输入所述趋势预测模型中，根据所述趋势预测模型，获取趋势偏离度；异常提醒模块，所述异常提醒模块用于根据所述趋势偏离度，生成偏离预警信息，将所述偏离预警信息发送至相关管理人员进行监测异常提醒。
[0009]本申请中提供的一个或多个技术方案，至少具有如下技术效果或优点：
[0010]本申请通过数据采集装置，对目标发电机的实时工况进行采集，得到实时工况数据，然后对得到的实时工况数据类型进行分析，得到多类数据源，通过连接目标发电机的工况终端系统，从系统中获得目标发电机的历史工况数据，然后对历史工况数据进行线性回归分析，生成工况拟合曲线，来搭建趋势预测模型，对目标发电机的运行进行预测预警，进而将多类数据源作为输入数据，输入趋势预测模型中，得到趋势偏离度，然后根据趋势偏离度得到偏离预警信息，通过将偏离预警信息发送给相关管理人员进行监测异常提醒。实现了对数据进行深入分析，得到工况偏离情况的目标，达到了提高监测的准确性和监测效率的技术效果。
附图说明
[0011]为了更清楚地说明本申请或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术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示例性的，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，还可以根据提供的附图获得其他的附图。
[0012]图1为本申请实施例提供的一种基于数据趋势分析的发电机监测方法的流程示意图；
[0013]图2为本申请实施例提供的一种基于数据趋势分析的发电机监测方法中获取目标发电机的历史工况数据的流程示意图；
[0014]图3为本申请实施例提供的一种基于数据趋势分析的发电机监测方法中对历史工况数据进行优化的流程示意图；
[0015]图4为本申请一种基于数据趋势分析的发电机监测系统的结构示意图；
[0016]附图标记说明：数据采集模块11，数据源获得模块12，历史数据获得模块13，拟合曲线生成模块14，预测模型搭建模块15，趋势偏离度获得模块16，异常提醒模块17。
具体实施方式
[0017]本申请通过提供一种基于数据趋势分析的发电机监测方法及系统，解决了现有技术中存在发电机管理质量和效率低、发电机运行监测准确率和智能化程度低的技术问题。实现了提高发电机管理质量与效率和发电机设备的智能化管理的功能，达到了对发电机工况的监测准确度和监测效率的技术效果。
[0018]本申请技术方案中对数据的获取、存储、使用、处理等均符合国家法律法规的相关规定。
[0019]下面，将参考附图对本申请中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的
实施例仅是本申请的一部分实施例，而不是本申请的全部实施例，应理解，本申请不受这里描述的示例实施例的限制。基于本申请的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与本申请相关的部分而非全部。
[0020]实施例一
[0021]如图1所示，本申请提供了一种基于数据趋势分析的发电机监测方法，其中，所述方法应用于发电机监测预警系统，所述系统与数据采集装置通信连接，所述方法包括：
[0022]步骤S100：根据所述数据采集装置，获取目标发电机的实时工况数据；
[0023]具体而言，所述数据采集装置是用来对目标发电机在工作过程中的运行数据进行采集的装置，可选的，包括：数据采集接口、温度采集装置、噪声数据采集装置等。所述目标发电机是需要进行运行工况分析的任意一个发电机。在对目标发电机进行工况分析时，需要获取分析数据，通过数据采集装置对发电机的实时工作数据进行采集，从而得到所述实时工况数据。其中，所述实时工况数据是指所述目标发电机在运行过程中实时产生的运行数据，可选的，包括：定子温度、转子温度、有功功率、定子电压、定子电流、功率因数、转子电流等。由此，实现了对目标发电机的工况进本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于数据趋势分析的发电机监测方法，其特征在于，所述方法应用于发电机监测预警系统，所述系统与数据采集装置通信连接，所述方法包括：根据所述数据采集装置，获取目标发电机的实时工况数据；对所述实时工况数据进行数据类型分析，获取多类数据源；连接目标发电机的工况终端系统，获取所述目标发电机的历史工况数据；根据所述历史工况数据进行线性回归分析，生成工况拟合曲线；以所述工况拟合曲线，搭建趋势预测模型，其中，所述趋势预测模型用于对所述目标发电机进行预测预警；以所述多类数据源为输入数据，输入所述趋势预测模型中，根据所述趋势预测模型，获取趋势偏离度；根据所述趋势偏离度，生成偏离预警信息，将所述偏离预警信息发送至相关管理人员进行监测异常提醒。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述历史工况数据输入数据质量自检单元中，根据所述数据质量自检单元，得到数据质量自检结果，其中，所述数据质量自检结果包括数据缺失度；判断所述数据缺失度是否大于等于预设数据缺失度；若所述数据缺失度大于等于所述预设数据缺失度，获取数据优化指令；根据所述数据优化指令，对所述历史工况数据进行优化。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，根据所述数据优化指令，对所述历史工况数据进行优化，所述方法还包括：通过对所述历史工况数据进行数据特征分析，输出工况数据特征；基于所述工况数据特征采用缺省数据算法进行数据插补，输出插补工况数据；按照所述插补工况数据对所述历史工况数据进行数据补充优化。4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，以所述多类数据源为输入数据输入所述趋势预测模型中之前，所述方法还包括：根据所述多类数据源，确定数据监测设备源；按照所述监测设备源的工作状态进行分析，配置监测时间节点；以所述监测时间节点分别对所述多类数据源进行数据筛选提取，输出筛选工况数据；将所述筛选工况数据输入所述趋势预测模型中，得到所述趋势偏离度。5.如权利要求4所述的方法，其特征在于，将所述筛选数据集合输入所述趋势预测模型中，得到所述趋势偏离度，所述方法还包括：根据所述趋势预测模型中的所述工况拟...

【专利技术属性】
技术研发人员：谌洪江，姚本培，陈国锋，冯忠华，黄勇，欧志年，袁祥，付银，段红宇，吴显顺，贺斌，
申请(专利权)人：贵州北盘江电力股份有限公司光照分公司，
类型：发明
国别省市：