一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断系统及方法技术方案

本发明专利技术公开了一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断系统及方法，包括如下步骤：步骤1：收集来自电力设备的历史数据，对数据进行质量检查，处理缺失值

【技术实现步骤摘要】
一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断系统及方法


[0001]本专利技术涉及设备诊断
，特别涉及一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断系统及方法
。

技术介绍

[0002]电力设备的历史数据可以用于电力设备的诊断，这种技术通常被称为电力设备故障诊断或电力设备健康监测
。
然而电力设备数据通常是时序数据，需要处理时间序列分析中的问题，如季节性
、
趋势和周期性，同时，还需要处理数据的不稳定性和突发事件
。

技术实现思路

[0003]为了解决以上问题，本专利技术提供了一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断系统及方法
。
[0004]为实现上述目的，本专利技术所采用的技术方案如下：
[0005]一方面，本专利技术公开了一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断方法，包括如下步骤：
[0006]步骤1：收集来自电力设备的历史数据，对数据进行质量检查，处理缺失值
、
异常值和噪声，并添加时间戳，确保数据的时间序列性质；
[0007]步骤2：进行时间序列分析，包括季节性分析
、
趋势分析和周期性分析，识别和建模数据中的季节性
、
趋势和周期性成分；
[0008]步骤3：基于时序数据分析的结果，提取特征；
[0009]步骤4：建立诊断模型以处理时序数据，使用历史数据训练模型，包括标记的故障样本和正常运行样本，对模型进行交叉验证和性能评估，以确保模型的准确性和泛化能力
。
[0010]进一步的：所述步骤1包括：
[0011]数据收集：
[0012]部署传感器和数据采集设备在电力设备上，以实时记录指标；设置数据采集周期，以确定数据点的频率；
[0013]对采集到的数据进行质量检查，识别和处理缺失值；进行异常值检测；减少噪声，以平滑数据；
[0014]在数据中添加时间戳信息，确保数据点按时间顺序排列，以构建时间序列；
[0015]将预处理后的数据按设备和指标分类存储，以便后续分析；
[0016]记录所有数据质量检查和预处理步骤，保存原始数据和经过处理后的数据，以备验证和审计
。
[0017]进一步的：所述步骤2包括：
[0018]季节性分析：用于识别数据中的周期性波动，包括以下步骤：
[0019]对时序数据进行平稳性检验，确保数据在时间上是平稳的；
[0020]计算数据的自相关函数和偏自相关函数图；
[0021]根据自相关函数和偏自相关函数的图形，确定季节性成分的周期性；
[0022]趋势分析：趋势分析用于识别数据中的长期趋势，以及数据是否呈现增长或下降趋势，包括以下步骤：
[0023]使用移动平均法来平滑数据，以减少噪音；
[0024]计算平滑后的数据的线性回归趋势线，回归线的斜率表示趋势的方向和速度；
[0025]进行趋势的统计检验，以确定趋势是否显著；
[0026]周期性分析：周期性分析用于识别数据中的周期性成分，包括以下步骤：
[0027]使用傅立叶变换将时序数据转换到频域；
[0028]在频域中，识别具有显著振幅的频率成分；
[0029]通过计算傅立叶系数量化每个频率成分的贡献
。
[0030]进一步的：所述步骤3包括：
[0031]滑动窗口特征：
[0032]选择一个窗口的大小，以数据点的数量或时间单位来表示；
[0033]从时间序列数据的起始点开始，依次滑动窗口，每次移动一个时间步长；
[0034]在每个窗口内，计算统计特征；
[0035]对于周期性数据，计算傅立叶变换的频域特征，以捕捉周期性成分；
[0036]公式表示如下：
[0037]Xi
＝
{x
t
，
x
t
‑1，
...x
t
‑
w+1
}
[0038]其中
x(t)
表示时间序列数据，
w
表示窗口大小，
t
表示时间步长；
[0039]时滞特征：
[0040]用以下方式表示：
[0041]对于每个观测值
x(t)
，引入滞后项
x(t
‑
1)、x(t
‑
2)、...、x(t
‑
k)
，其中
k
表示滞后的时间步数
。
[0042]进一步的：所述步骤4包括：
[0043]使用经过特征工程处理的历史数据，划分数据集为训练集
、
验证集和测试集；
[0044]建立基于
LSTM
的电力设备诊断模型；
[0045]使用训练集对电力设备诊断模型进行训练，训练时，定义损失函数；
[0046]使用训练数据进行前向传播和反向传播，更新模型参数以最小化损失函数
。
[0047]另一方面，本专利技术公开了一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断系统，包括：
[0048]数据收集和预处理模块：收集来自电力设备的历史数据，对数据进行质量检查，处理缺失值
、
异常值和噪声，并添加时间戳，确保数据的时间序列性质；
[0049]时序数据分析模块：进行时间序列分析，包括季节性分析
、
趋势分析和周期性分析，识别和建模数据中的季节性
、
趋势和周期性成分；
[0050]特征工程提取模块：基于时序数据分析的结果，提取特征；
[0051]诊断模型建立模块：建立诊断模型以处理时序数据，使用历史数据训练模型，包括标记的故障样本和正常运行样本，对模型进行交叉验证和性能评估，以确保模型的准确性和泛化能力
。
[0052]本专利技术与现有技术相比，所取得的技术进步在于：
[0053]传统方法中，时序数据分析通常需要手动选择合适的模型和参数，而基于深度学
习的方法可以自动捕捉数据中的时序模式，无需手动调整模型
。
电力设备数据中常常包含复杂的季节性
、
趋势和周期性模式，基于深度学习的方法能够更好地捕捉这些模式，甚至可以适应不规则的周期性
。
深度学习模型在处理不稳定性和突发事件时具有更强的泛化能力，可以在未见的数据上进行诊断，而传统方法的泛化能力通常较差
。
传统方法通常需要复杂的特征工程来提取时序数据中的信息，而基于深度学习的方法可以通过学习从原始数据中提取有用特征，简化了特征工程的过程
。
基于深度学习的方法可以快速处理新数据，并在诊断中实现更快的响应时间，有助于及时应对突发事件
。
深度学习模型可以根据不同电力设备的数据特点进行定制和扩展，适用于各种类型的电力设备...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断方法，其特征在于，包括如下步骤：步骤1：收集来自电力设备的历史数据，对数据进行质量检查，处理缺失值
、
异常值和噪声，并添加时间戳，确保数据的时间序列性质；步骤2：进行时间序列分析，包括季节性分析
、
趋势分析和周期性分析，识别和建模数据中的季节性
、
趋势和周期性成分；步骤3：基于时序数据分析的结果，提取特征；步骤4：建立诊断模型以处理时序数据，使用历史数据训练模型，包括标记的故障样本和正常运行样本，对模型进行交叉验证和性能评估，以确保模型的准确性和泛化能力
。2.
根据权利要求1所述的一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断方法，其特征在于，所述步骤1包括：数据收集：部署传感器和数据采集设备在电力设备上，以实时记录指标；设置数据采集周期，以确定数据点的频率；对采集到的数据进行质量检查，识别和处理缺失值；进行异常值检测；减少噪声，以平滑数据；在数据中添加时间戳信息，确保数据点按时间顺序排列，以构建时间序列；将预处理后的数据按设备和指标分类存储，以便后续分析；记录所有数据质量检查和预处理步骤，保存原始数据和经过处理后的数据，以备验证和审计
。3.
根据权利要求2所述的一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断方法，其特征在于，所述步骤2包括：季节性分析：用于识别数据中的周期性波动，包括以下步骤：对时序数据进行平稳性检验，确保数据在时间上是平稳的；计算数据的自相关函数和偏自相关函数图；根据自相关函数和偏自相关函数的图形，确定季节性成分的周期性；趋势分析：趋势分析用于识别数据中的长期趋势，以及数据是否呈现增长或下降趋势，包括以下步骤：使用移动平均法来平滑数据，以减少噪音；计算平滑后的数据的线性回归趋势线，回归线的斜率表示趋势的方向和速度；进行趋势的统计检验，以确定趋势是否显著；周期性分析：周期性分析用于识别数据中的周期性成分，包括以下步骤：使用傅立叶变换将时序数据转换到频域；在频域中，识别具有显著振幅的频率成分；通过计算傅立叶系数量化每个频率成分的贡献
。4.
根据权利要求3所述的一种基于历史数据的电厂电力设备专家诊断方法，其特征在于，所述步骤3包括：滑动窗口特征：选择一个...

【专利技术属性】
技术研发人员：陈灿群，何建伟，李侠，李耀旭，邵举坤，唐文彬，柳世赫，
申请(专利权)人：广州发展南沙电力有限公司，
类型：发明
国别省市：