用于火电厂的设备检修方法技术

一种用于火电厂的设备检修方法

【技术实现步骤摘要】
用于火电厂的设备检修方法、电子设备及计算机存储介质


[0001]本专利技术涉及设备检修
，具体涉及一种用于火电厂的设备检修方法
、
设备及计算机存储介质
。

技术介绍

[0002]设备状态检修是一种以设备状态为基础的预防性检修，通过对设备状态进行分析和预判了解设备运行情况，评估设备运行趋势和异常发生几率，但由于火电厂中的设备状态数据通常是高频率的实时采集，经常会出现数据缺失的情况，如传感器故障
、
通信问题等；环境因素和设备运行本身可能导致数据中存在噪声，这些噪声数据可能对后续的分析和决策产生干扰；而现有的设备状态检修方法没有针对火电厂中设备状态数据的特点进行清洗和设备状态预测，从而导致检修效率低下
、
易出现遗漏和误判的问题，因此，需要提出一种适用于火电厂的设备检修方法
。

技术实现思路

[0003]本专利技术主要解决的技术问题是降低设备故障漏检和误判的风险
。
[0004]第一方面，一种实施例中提供一种用于火电厂的设备检修方法
,
所述火电厂中的多个位置设置有不同的设备，所述设备检修方法包括：获取各设备的运行状态数据，以得到运行状态数据集；根据所述运行状态数据集和各设备的信息构建设备数据模型，所述设备数据模型至少包括设备的上下文信息和设备的关联性信息；采用组合处理方式对所述设备数据模型进行数据清洗和设备状态预测，以得到各设备的状态预测结果，所述状态预测结果包括所述设备的健康
/
非健康状态
。
[0005]一些实施例中，所述采用组合处理方式对所述设备数据模型进行数据清洗
,
包括：对所述运行状态数据集进行清洗，以得到清洗数据集；所述采用组合处理方式对所述设备数据模型进行设备状态预测，包括：采用预先构建的随机森林基于所述清洗数据集进行各设备的状态预测
。
[0006]一些实施例中，所述对所述运行状态数据集进行清洗，包括：对所述运行状态数据集进行缺失值填补，以得到填补数据集；对所述填补数据集进行降噪处理，以得到所述清洗数据集
。
[0007]一些实施例中，所述对所述运行状态数据集进行缺失值填补，包括：判断所述运行状态数据集的数据分布类型；根据所述数据分布类型，采用不同的缺失值填补方法进行处理
。
[0008]一些实施例中，根据数据分布类型，采用不同的缺失值填补方法进行处理，包括：当所述数据分布类型为较均匀时，使用所述运行状态数据集的平均值进行缺失值填补；当所述数据分布类型为不均匀时，使用所述运行状态数据集的中位数进行缺失值填补；当所述数据分布类型为离散型时，使用所述运行状态数据集的众数进行缺失值填补；当所述数据分布类型为分布连续时，使用多项插值或样条插值进行缺失值填补
。
[0009]一些实施例中，所述对所述填补数据集进行降噪处理，包括：将所述填补数据集在
X
轴划分成多个等分区间，每个所述等分区间内的数据分布为第一正态分布模型；根据所述第一正态分布模型，得到所述第一正态分布模型的第一均值和第一标准差；对每个所述等分区间内的运行状态数据进行预设次数的迭代，直到所述第一标准差趋向收敛，以得到每个所述等分区间内的运行状态迭代数据；根据预设的误差参数，判断每个所述等分区间内的运行状态迭代数据是否满足预设条件；若满足，则所述等分区间内的运行状态迭代数据去噪成功；若不满足，则对所述等分区间内的运行状态迭代数据进行迭代操作，直至所述运行状态迭代数据满足预设条件；全部所述等分区间内的运行状态迭代数据均满足预设条件后，利用仿真软件拟合出分布曲线；根据所述分布曲线得到分布函数；根据所述分布函数，得到所述运行状态清洗数据集
。
[0010]一些实施例中，所述根据预设的误差参数，判断每个所述等分区间内的运行状态迭代数据是否满足预设条件，包括：从所述等分区间内的运行状态迭代数据中随机选取预设个数的运行状态迭代数据以得到随机样本区间，所述随机样本区间的数据分布为第二正态分布模型；根据所述第二正态分布模型，得到所述第二正态分布模型的第二均值和第二标准差；将所述第一均值和所述第二均值
、
所述第一标准差和所述第二标准差分别进行比较，若误差小于所述误差参数则满足所述预设条件，否则不满足所述预设条件
。
[0011]一些实施例中，还包括：将所述设备的运行状态和所述状态预测结果以三维可视化形式展示
。
[0012]第二方面，另一实施例中提供一种电子设备，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如前述的方法
。
[0013]第三方面，另一实施例中提供一种计算机存储介质，所述存储介质上存储有程序，该程序被处理器执行时实现如前述的方法
。
[0014]根据上述实施例的方法，将获取的各设备的运行状态数据集和各设备的信息构建设备数据模型，采用组合处理方式对设备数据模型进行数据清洗和设备状态预测得到各设备的状态预测结果，实时地对设备状态进行准确地预测，降低了设备故障漏检和误判的风险，为检修人员争取了更多的故障处理时间与设备维修的主动性
。
附图说明
[0015]图1为本专利技术提供的用于火电厂的设备检修方法的流程图；
[0016]图2为一种实施例中的对运行状态数据集进行清洗的流程图；
[0017]图3为一种实施例中的对运行状态数据集进行缺失值填补的流程图；
[0018]图4为本专利技术提供的判断每个等分区间内的运行状态迭代数据是否满足预设条件的流程图；
[0019]图5为本专利技术提供的电子设备的结构图；
[0020]图6为本专利技术提供的计算机存储介质的结构图
。
具体实施方式
[0021]下面通过具体实施方式结合附图对本专利技术作进一步详细说明
。
其中不同实施方式
中类似元件采用了相关联的类似的元件标号
。
在以下的实施方式中，很多细节描述是为了使得本申请能被更好的理解
。
然而，本领域技术人员可以毫不费力的认识到，其中部分特征在不同情况下是可以省略的，或者可以由其他元件
、
材料
、
方法所替代
。
在某些情况下，本申请相关的一些操作并没有在说明书中显示或者描述，这是为了避免本申请的核心部分被过多的描述所淹没，而对于本领域技术人员而言，详细描述这些相关操作并不是必要的，他们根据说明书中的描述以及本领域的一般技术知识即可完整了解相关操作
。
[0022]另外，说明书中所描述的特点
、
操作或者特征可以以任意适当的方式结合形成各种实施方式
。
同时，方法描述中的各步骤或者动作也可以按照本领域技术人员所能显而易见的方式进行顺序调换或调整
。
因此，说明书本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种用于火电厂的设备检修方法
,
其特征在于，所述火电厂中的多个位置设置有不同的设备，所述设备检修方法包括：获取各设备的运行状态数据，以得到运行状态数据集；根据所述运行状态数据集和各设备的信息构建设备数据模型，所述设备数据模型至少包括设备的上下文信息和设备的关联性信息；采用组合处理方式对所述设备数据模型进行数据清洗和设备状态预测，以得到各设备的状态预测结果，所述状态预测结果包括所述设备的健康
/
非健康状态
。2.
如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用组合处理方式对所述设备数据模型进行数据清洗
,
包括：对所述运行状态数据集进行清洗，以得到清洗数据集；所述采用组合处理方式对所述设备数据模型进行设备状态预测，包括：采用预先构建的随机森林基于所述清洗数据集进行各设备的状态预测
。3.
如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述运行状态数据集进行清洗，包括：对所述运行状态数据集进行缺失值填补，以得到填补数据集；对所述填补数据集进行降噪处理，以得到所述清洗数据集
。4.
如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述对所述运行状态数据集进行缺失值填补，包括：判断所述运行状态数据集的数据分布类型；根据所述数据分布类型，采用不同的缺失值填补方法进行处理
。5.
如权利要求4所述的方法，其特征在于，根据数据分布类型，采用不同的缺失值填补方法进行处理，包括：当所述数据分布类型为较均匀时，使用所述运行状态数据集的平均值进行缺失值填补；当所述数据分布类型为不均匀时，使用所述运行状态数据集的中位数进行缺失值填补；当所述数据分布类型为离散型时，使用所述运行状态数据集的众数进行缺失值填补；当所述数据分布类型为分布连续时，使用多项插值或样条插值进行缺失值填补
。6.
如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述填补数据集进行降噪处理，包括：将所述填补数据集...

【专利技术属性】
技术研发人员：冯志强，李磊，张雨蓉，张暄博，魏铭毅，
申请(专利权)人：国家能源集团内蒙古上海庙发电有限公司，
类型：发明
国别省市：