【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及能源供给，更确切地说，它涉及基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法。
技术介绍
1、励磁系统作为保障发电机稳定运行的重要系统，能够迅速响应负荷变化，防止电力系统因电压波动而不稳定甚至瘫痪。对励磁系统运行状态进行实时监测，及时发现异常、处理隐患可有效避免机组非计划停运等事故，保障电力系统稳定运行。
2、目前针对励磁系统故障诊断，国内相关领域主要采用数据分析和监控、信号处理技术、基于模型基础的故障诊断、红外热成像技术、实时振动监测等技术方法进行发电机励磁系统的故障诊断。信号处理技术利用时域分析、频域分析和波形识别等信号处理技术，对励磁系统的信号进行处理和分析，检测故障和异常现象；基于模型基础的故障诊断技术通过将实际数据与数学模型预测数据进行比对分析，针对差异部分进行故障排查诊断；红外热成像技术对励磁系统进行热成像监测，通过检测热量分布的差异发现潜在故障点。上述技术方法重点关注励磁系统运行数据、信号的异常部分，但大部分单项处理技术仅能对超出参数指标阈值范围外的情况提示故障信息，无法对励磁系统轻微的不正常变化做出判断，及时发现早期故障征兆。同时，在实际应用中，大多数励磁系统故障诊断方法未包含反馈部分，无法根据其实时工作状态灵活进行参数指标调整，实现自动控制和调节。通过反馈部分可以更为精准检测判断早期故障，有效提升励磁系统的稳定性和鲁棒性，确保发电机运行的可靠性和安全性。
3、此外，发电机励磁系统的故障形式多种多样，故障原因错综复杂。在励磁系统发生故障后，需针对参数表征进行故障类型细化、根本
技术实现思路
1、本专利技术的目的是针对现有技术的不足，提出了基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法。
2、第一方面，提供了基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，包括：
3、步骤1、构建包括级故障至级故障的励磁系统故障树；
4、步骤2、采集励磁系统的实时工况参数；
5、步骤3、对实时工况参数进行分类，并判断实时工况参数是否超过预设阈值，决策是否提示级故障的发生信息；
6、步骤4、建立励磁系统的状态模型；根据状态模型和实时工况参数，决策是否提示级故障的预警信息；
7、步骤5、根据级故障的发生信息或预警信息，确定该级故障对应的级故障或级故障；
8、步骤6、获取步骤5确定的级故障或级故障的诊断意见；
9、步骤7、根据故障类型及其危害性评级，计算励磁系统的健康度综合分数；
10、步骤8、构建阈值判据修正模型和状态预警修正模型，并根据所述健康度综合分数判断是否需要进行模型修正。
11、作为优选，步骤1中，所述级故障包括：励磁调节器故障、限制动作、励磁整流柜故障、励磁变故障、灭磁装置故障、励磁系统辅助设备故障和励磁绕组故障；级故障为导致级故障发生的原因，级故障为导致级故障发生的原因，级故障为导致级故障发生的原因。
12、作为优选，步骤2中，所述实时工况参数包括励磁变压器、励磁调节器、晶闸管、快速熔断器、定子绕组、转子绕组、灭磁装置和励磁机碳刷处的实时工况参数。
13、作为优选，步骤4包括：
14、步骤4.1、根据励磁系统的历史数据，建立励磁系统的状态模型；
15、步骤4.2、根据实时工况参数，通过正态分布方式筛选出实时异常数据；
16、步骤4.3、将实时异常数据与状态模型结合，通过拟合计算决策是否提示级故障的预警信息。
17、作为优选，步骤7中，设定健康度综合分数每m小时进行更新，m的取值范围为1 ≤m ≤ 6。
18、作为优选，步骤8中，根据健康度综合分数确定励磁系统的健康程度为优良、合格或不合格；若励磁系统的健康程度为优良，则不进行模型修正；若励磁系统的健康程度为合格，则仅根据阈值判据修正模型进行修正；若励磁系统的健康程度为不合格，则同时利用阈值判据修正模型和状态预警修正模型进行修正。
19、第二方面，提供了用于执行第一方面任一所述基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法的系统，包括：
20、第一构建模块，用于构建包括级故障至级故障的励磁系统故障树；
21、采集模块，用于采集励磁系统的实时工况参数；
22、第一决策模块，用于对实时工况参数进行分类，并判断实时工况参数是否超过预设阈值，决策是否提示级故障的发生信息；
23、第二决策模块，用于建立励磁系统的状态模型；根据状态模型和实时工况参数，决策是否提示级故障的预警信息；
24、确定模块，用于根据级故障的发生信息或预警信息，确定该级故障对应的级故障或级故障；
25、获取模块，用于获取确定模块确定的级故障或级故障的诊断意见；
26、计算模块，用于根据故障类型及其危害性评级，计算励磁系统的健康度综合分数；
27、第二构建模块，用于构建阈值判据修正模型和状态预警修正模型，并根据所述健康度综合分数判断是否需要进行模型修正。
28、第三方面，提供了一种电子设备，包括存储器和处理器；所述存储器存储有可执行程序；所述处理器用于运行所述程序，其中，所述程序运行时执行第一方面任一所述基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法。
29、第四方面，提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在所述可执行程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行第一方面任一所述基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法。
30、本专利技术的有益效果是：
31、1.本专利技术选取励磁变压器、励磁调节器、晶闸管、快速熔断器、定子绕组、转子绕组、灭磁装置、励磁机碳刷等处相关工况参数作为评估指标，及时判断提示级故障发生信息及其预警信息，并在此基础上细化分析至、级故障类型，科学处理故障，综合评估励磁系统健康程度，形成评估反馈层，有利于实现发电机励磁系统在安全性、可靠性和经济性三方面的综合优化。
32、2.本专利技术结合历史数据训练模型，建立发电机励磁系统的状态模型，针对筛选出的实时异常数据进行充分计算评估，及时对轻微的不正常变化作出判断，决策是否提示级故障预警信息，阈值判据层和状态预警层的双层判断结构保障励磁系统运行安全稳定性。
33、3.本专利技术依照故障树，结合发电机制造技术、规程规定、专家经验等方面内容，采用综合诊断技术分析故障原因，调取专家建议知识库，形成针对性建议，为故障处理提供全面技术支持。
34、4.本专利技术考虑不同故障类型及其危害性评级，设立故障危害权重因子，计算发电机励磁系统的健康度综合分数，直观准确反映励磁系统的健康程度，并在本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，步骤1中，所述级故障包括：励磁调节器故障、限制动作、励磁整流柜故障、励磁变故障、灭磁装置故障、励磁系统辅助设备故障和励磁绕组故障；级故障为导致级故障发生的原因，级故障为导致级故障发生的原因，级故障为导致级故障发生的原因。
3.根据权利要求2所述的基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，步骤2中，所述实时工况参数包括励磁变压器、励磁调节器、晶闸管、快速熔断器、定子绕组、转子绕组、灭磁装置和励磁机碳刷处的实时工况参数。
4.根据权利要求3所述的基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，步骤4包括：
5.根据权利要求4所述的基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，步骤7中，设定健康度综合分数每m小时进行更新，m的取值范围为1 ≤ m ≤ 6。
6.根据权利要求5所述的基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级
7.用于执行权利要求1至6任一所述基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法的系统，其特征在于，包括：
8.一种电子设备，其特征在于，包括存储器和处理器；所述存储器存储有可执行程序；所述处理器用于运行所述程序，其中，所述程序运行时执行权利要求1至6任一所述基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法。
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质包括存储的可执行程序，其中，在所述可执行程序运行时控制所述计算机可读存储介质所在设备执行权利要求1至6任一所述基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法。
...【技术特征摘要】
1.基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，步骤1中，所述级故障包括：励磁调节器故障、限制动作、励磁整流柜故障、励磁变故障、灭磁装置故障、励磁系统辅助设备故障和励磁绕组故障；级故障为导致级故障发生的原因，级故障为导致级故障发生的原因，级故障为导致级故障发生的原因。
3.根据权利要求2所述的基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，步骤2中，所述实时工况参数包括励磁变压器、励磁调节器、晶闸管、快速熔断器、定子绕组、转子绕组、灭磁装置和励磁机碳刷处的实时工况参数。
4.根据权利要求3所述的基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，步骤4包括：
5.根据权利要求4所述的基于健康度评估反馈的发电机励磁系统分层级判别方法，其特征在于，步骤7中，设定健康度综合分数每m小时进行更新，m的取值范围为1 ≤ m ≤ 6。
【专利技术属性】
技术研发人员：杨磊，陈新琪，张浙波，赵力航，黄旭东，陈彦翔，王新，马聪，许林波，王鹏宇，刘刚，邱悦，
申请(专利权)人：浙江浙能技术研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：
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