【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及一种水电机转轮运行状态关联分析方法，特别涉及一种基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法和系统，属于电力工程故障诊断领域。
技术介绍
1、转轮作为水电机的核心部件，将水流中的动能转换为转轮的机械能并通过电磁感应原理产生电能，其运行状态影响着水电机的发电效率和可靠性。水电机转轮故障将对水力发电系统的发电量、功率稳定性、能效和经济运营产生不利影响。因此，及时发现和修复转轮故障时保障水力发电的正常运行和可靠性的重要措施。
2、在工业生产中，对水电机进行故障诊断最普遍的做法是停机检查其外观，寻找可见的异常情况或损坏部分。这种诊断方法存在一定的安全风险且效率低下，无法判断尚未形成故障的异常情况。此外，仅基于外观的检查容易受到主观判断和个体经验的影响，可能会导致错误的诊断和修复方案，影响生产效率和成本。近年来，存在一些先进的故障诊断方法可以提供更精确的故障预测和诊断，但在某些情况下，仍可能存在虚警和误报的情况，即错误地将正常运行的水电机判断为故障。这可能会导致不必要的停机和维修工作，增加额外的成本和时间开销。p>
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【技术保护点】
1.一种基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，其特征在于，所述步骤(1)中利用图结构对水电机转轮运行产生的多元时间序列进行显式建模的具体实现过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，其特征在于，所述步骤(2)中采用图扩散卷积重建节点之间的连接关系，实现特征的传递与融合的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，其特征在于，...
【技术特征摘要】
1.一种基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，其特征在于，所述步骤(1)中利用图结构对水电机转轮运行产生的多元时间序列进行显式建模的具体实现过程如下：
3.根据权利要求2所述的基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，其特征在于，所述步骤(2)中采用图扩散卷积重建节点之间的连接关系，实现特征的传递与融合的具体步骤如下：
4.根据权利要求3所述的基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态关联分析方法，其特征在于，所述步骤(3)中合并加权图并利用图注意力网络学习节点之间的注意力权重的具体步骤如下：
5.根据权利要求4所述的基于多指标图注意力网络的水电机转轮状态...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈玲，曲力涛，赵晓嘉，毛莺池，杨春明，周洪亮，吴封奎，王彦芳，梁朝钰，杨怀荣，
申请(专利权)人：河海大学，
类型：发明
国别省市：
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