监盘系统、方法、存储介质及电子设备技术方案

本公开涉及一种监盘系统、方法、存储介质及电子设备，涉及机电领域，该系统包括：监控信息系统，数据模块，专家指导系统和评估模块，该监控信息系统与该数据模块和该评估模块连接，用于定期提供该燃机电站的目标设备的历史运行数据和预警参数的实时数据，该数据模块，用于通过预警模型获取该设备的预警基准值，该预警模型是根据接收到的该历史运行数据得到的，该专家指导系统，用于提供预警所需的边界条件，该评估模块，用于根据该预警基准值和该边界条件获取动态报警带，该动态报警带为是否发出预警信号的判断条件。上述方案通过数据驱动的方法进行智能监盘分析，从而减小人员工作量，能够提高分析效率，同时可以减少误报和漏报的情况。报的情况。报的情况。

【技术实现步骤摘要】
监盘系统、方法、存储介质及电子设备


[0001]本公开涉及机电领域，具体地，涉及一种监盘系统、方法、存储介质及电子设备。

技术介绍

[0002]在燃机电站的设备运行过程中，通常需要进行监盘分析，现有技术中，一般通过工作人员进行人工浏览画面、抄表和巡检等方式监盘，同时结合控制系统的固定报警界限值来监控。这种方式人工观察数据的工作量大，且没有统一规范，对人的经验和状态依赖性较强。而控制系统报警的界限值固定，易产生误报、漏报。另一方面，电站在生产过程中积累的历史运行数据未被有效利用。

技术实现思路

[0003]本公开的目的是提供一种监盘系统、方法、存储介质及电子设备，以解决上述技术问题。
[0004]根据本公开实施例的第一方面，提供一种监盘系统，应用于燃机电站，所述系统包括：监控信息系统，数据模块，专家指导系统和评估模块；
[0005]所述监控信息系统，与所述数据模块和所述评估模块连接，用于定期提供所述燃机电站的目标设备的历史运行数据和预警参数的实时数据；
[0006]所述数据模块，用于通过预警模型获取所述设备的预警基准值，所述预警模型是根据接收到的所述历史运行数据得到的；
[0007]所述专家指导系统，用于提供预警所需的边界条件；
[0008]所述评估模块，用于根据所述预警基准值和所述边界条件获取动态报警带，所述动态报警带为是否发出预警信号的判断条件。
[0009]可选地，所述监控信息系统提供的所述目标设备的历史运行数据，包括：透平、燃烧室、压气机、余热锅炉及其他辅机设备在正常状态下的运行参数，所述预警参数的实时数据为所述运行参数在运行中的实际值。
[0010]可选地，所述数据模块中的所述预警模型由机器学习算法得到。
[0011]根据本公开实施例的第二方面，提供一种监盘方法，应用于监盘系统，所述系统包括：监控信息系统，数据模块，专家指导系统和评估模块，所述方法包括：
[0012]所述监控信息系统定期提供燃机电站的目标设备的历史运行数据和预警参数的实时数据；
[0013]所述数据模块通过预警模型获取所述设备的预警基准值，所述预警模型是根据接收到的所述历史运行数据得到的；
[0014]所述专家指导系统提供预警所需的边界条件；
[0015]所述评估模块根据所述预警基准值和所述边界条件获取动态报警带，所述动态报警带为是否发出预警信号的判断条件。
[0016]可选地，所述数据模块通过预警模型获取所述设备的预警基准值，包括：通过机器
学习算法进行参数预测，得到所述预警基准值。
[0017]可选地，所述机器学习算法为NSET预测算法，所述通过机器学习算法进行参数预测，得到所述预警基准值，包括：
[0018]从所述监控信息系统中获取所述设备的历史运行数据；
[0019]对所述历史运行数据进行数据处理后，得到预测模型训练集；
[0020]利用所述预测模型训练集中的第一样本构建记忆矩阵D，并将所述预测模型训练集中的第二样本作为观测向量Xobs；
[0021]根据所述记忆矩阵D和所述观测向量Xobs进行计算，得到权值向量W；
[0022]根据所述记忆矩阵D和所述权值向量W进行计算，得到所述设备在正常状态下参数的预测值向量Y，并将Y作为所述预警基准值。
[0023]可选地，所述机器学习算法为LightGBM算法，所述通过机器学习算法进行参数预测，得到所述预警基准值，还包括：
[0024]从所述监控信息系统中获取所述设备的历史运行数据；
[0025]对所述历史运行数据进行数据处理后，得到预测模型训练集；
[0026]将所述设备的故障机理因素作为所述预测模型训练集的输入参数和预警参数进行训练，得到所述设备在正常状态下的预警参数预测值，并作为所述预警基准值。
[0027]可选地，所述评估模块根据所述预警基准值和所述边界条件获取动态报警带，包括：
[0028]根据由所述数据模块得到的所述预警基准值绘制监盘基准值曲线；
[0029]对比所述监盘基准值曲线与预警参数实时值曲线，计算预警参数实时偏差；
[0030]根据由所述专家指导系统提供的边界条件，计算预警参数实时值动态偏差阈值；
[0031]根据所述预警参数实时值动态偏差阈值和所述监盘基准曲线，获取动态预警带；
[0032]计算所述预警参数实时值和所述动态预警带的偏差严重度，当所述偏差严重度出现拐点时输出预警。
[0033]根据本公开实施例的第三方面，提供一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述程序被处理器执行时实现上述第二方面中任一项所述方法的步骤。
[0034]根据本公开实施例的第四方面，提供一种电子设备，包括：
[0035]存储器，其上存储有计算机程序；
[0036]处理器，用于执行所述存储器中的所述计算机程序，以实现上述第二方面中任一项所述方法的步骤。
[0037]在上述技术方案中，通过监盘系统对燃机电站的目标设备进行监盘分析，该系统包括：监控信息系统，数据模块，专家指导系统和评估模块，该监控信息系统与该数据模块和该评估模块连接，用于定期提供该燃机电站的目标设备的历史运行数据和预警参数的实时数据，该数据模块，用于通过预警模型获取该设备的预警基准值，该预警模型是根据接收到的该历史运行数据得到的，该专家指导系统，用于提供预警所需的边界条件，该评估模块，用于根据该预警基准值和该边界条件获取动态报警带，该动态报警带为是否发出预警信号的判断条件。通过上述技术方案，可以通过数据驱动的方法进行智能监盘分析，从而减小人员工作量，能够提高分析效率，同时可以减少误报和漏报的情况。
[0038]本公开的其他特征和优点将在随后的具体实施方式部分予以详细说明。
附图说明
[0039]附图是用来提供对本公开的进一步理解，并且构成说明书的一部分，与下面的具体实施方式一起用于解释本公开，但并不构成对本公开的限制。在附图中：
[0040]图1是根据一示例性实施例示出的一种监盘系统100的框图。
[0041]图2是根据一示例性实施例示出的一种监盘方法的流程图。
[0042]图3是根据一示例性实施例示出的一种监盘方法的流程图。
[0043]图4是根据另一示例性实施例示出的一种监盘方法的流程图。
[0044]图5是根据一示例性实施例示出的一种监盘方法的流程图。
[0045]图6是根据一示例性实施例示出的一种电子设备600的框图。
[0046]图7是根据一示例性实施例示出的一种电子设备1900的框图。
具体实施方式
[0047]以下结合附图对本公开的具体实施方式进行详细说明。应当理解的是，此处所描述的具体实施方式仅用于说明和解释本公开，并不用于限制本公开。
[0048]需要说明的是，本公开中所有获取信号、信息或数据的动作都是在遵照所在地国家相应的数据保护法规本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种监盘系统，其特征在于，应用于燃机电站，所述系统包括：监控信息系统，数据模块，专家指导系统和评估模块；所述监控信息系统，与所述数据模块和所述评估模块连接，用于定期提供所述燃机电站的目标设备的历史运行数据和预警参数的实时数据；所述数据模块，用于通过预警模型获取所述设备的预警基准值，所述预警模型是根据接收到的所述历史运行数据得到的；所述专家指导系统，用于提供预警所需的边界条件；所述评估模块，用于根据所述预警基准值和所述边界条件获取动态报警带，所述动态报警带为是否发出预警信号的判断条件。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述监控信息系统提供的所述目标设备的历史运行数据，包括：透平、燃烧室、压气机、余热锅炉及其他辅机设备在正常状态下的运行参数，所述预警参数的实时数据为所述运行参数在运行中的实际值。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据模块中的所述预警模型由机器学习算法得到。4.一种监盘方法，其特征在于，应用于监盘系统，所述系统包括：监控信息系统，数据模块，专家指导系统和评估模块，所述方法包括：所述监控信息系统定期提供燃机电站的目标设备的历史运行数据和预警参数的实时数据；所述数据模块通过预警模型获取所述设备的预警基准值，所述预警模型是根据接收到的所述历史运行数据得到的；所述专家指导系统提供预警所需的边界条件；所述评估模块根据所述预警基准值和所述边界条件获取动态报警带，所述动态报警带为是否发出预警信号的判断条件。5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述数据模块通过预警模型获取所述设备的预警基准值，包括：通过机器学习算法进行参数预测，得到所述预警基准值。6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述机器学习算法为NSET预测算法，所述通过机器学习算法进行参数预测，得到所述预警基准值，包括：从所述监控信息系统中获取所述设备的历史...

【专利技术属性】
技术研发人员：徐仁虎，王建伟，宫殿臣，洪丰，刘旭东，王剑杰，陈言，段新平，杨琼宇，李玉珍，
申请(专利权)人：国能浙江余姚燃气发电有限责任公司，
类型：发明
国别省市：