【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于电力装备智能化运维领域，尤其涉及一种基于数字孪生的汽轮机组智能运维方法及系统。
技术介绍
1、汽轮机驱动的发电机组仍是当前我国主要的电力供给来源，保障汽轮机发电机组健康稳定运行，对国家能源安全意义重大。汽轮机发电机组系统结构复杂，包括汽轮机本体、汽封系统、回热系统、疏水系统、抽汽系统、凝汽器系统，监测数据及运维设备众多，并且存在多种不同工况，机组运维任务重难度大。
2、传统的电厂机组运维主要依赖运维人员例行巡检以及专家人工调取数据进行分析，而目前的监控系统，如dcs、sis系统等逻辑简单、功能单一，数据往往以阈值判断为主，智能化水平低，缺乏预警、诊断、预测、及优化等高阶功能应用，并且以二维流程图为主要特征的监视画面繁复冗杂，运维人员信息获取难度大，大量数据资源流失，导致干预措施往往无法及时介入，机组运维决策缺乏针对性的数据支撑，运维效率低，并且对运维人员素质和技能水平要求高。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于：为了克服现有技术问题，公开了一种基于数字孪生的汽轮机组智能运维方法及系统，解决上述电厂运维方式运维效率低、智能化水平低、人机交互效率低、信息获取难度大、运维难度大的问题。
2、一方面，本专利技术目的通过下述技术方案来实现：
3、一种基于数字孪生的汽轮机组智能运维系统，所述汽轮机组智能运维系统包括：
4、数据采集模块，用于完成汽轮机组物理实体数据采集及预处理；
5、汽轮机组数字孪生体，所述汽轮机组数
6、其中，所述机理模型用于对汽轮机组各设备和系统进行在线实时仿真计算、状态评估、故障预警、故障诊断、劣化分析、应力和寿命分析评估及运行优化；
7、所述数理模型通过机器学习来完成故障的识别和预警，用于发现机理模型分析范围以外的汽轮机组运行异常并用于辅助机理模型完成故障识别和诊断；
8、所述几何模型为机组结构、运行动作、运行状态的仿真，用于直观展示机组结构及机组运行状态数据以及三维可视化交互界面的构建；
9、融合数据库，用于数据存储、中转及调度，实现三类模型之间、物理实体与数字孪生体之间的数据交互；
10、故障知识库，所述故障知识库储存有典型故障的故障编码、故障类型、故障描述、发生时间、故障等级、故障原因、建议应对措施；
11、三维可视化交互界面，所述三维可视化界面用于完成人机数据交互。
12、根据一个优选的实施方式，所述机理模型是基于设备结构数据、制造数据、运行原理、运维数据、运维经验的数学和逻辑模型并通过计算机编程语言构建。所述机理模型包括管路模型、阀门模型、换热器模型、泵模型、各汽缸模型、各转子模型以及汽轮机组汽轮机本体系统模型、汽封系统模型、回热系统模型、疏水系统模型、抽汽系统模型、凝汽器系统模型、热力仿真模型、轴系振动分析模型、应力及寿命分析模型。
13、根据一个优选的实施方式，所述数理模型，是汽轮机组各系统数理模型是对机理模型的补充，通过机器学习来完成故障的识别和预警，采用包括线性回归、逻辑回归、决策树、随机森林、支持向量机、朴素贝叶斯、神经网络、聚类及降维等技术实现，数理模型用于发现机理模型分析范围以外的汽轮机组运行异常并用于辅助机理模型完成故障识别和诊断；
14、根据一个优选的实施方式，所述几何模型，为机组结构、运行动作、运行状态的仿真，用户可通过几何模型进行旋转、缩放、平移、部件消隐、爆炸、数据调取等操作直观了解模型结构及机组运行状态数据。同时，将机组运行数据、各机理模型和数理模型计算数据(状态评估数据、模型计算结果数据、报警信息等)、设备设计数据(部件编码、材质、规格、重量等)、设备运维数据(累计维修次数、维修时间、维修内容概要、备注等)、备品备件信息等通过模型接口api与几何模型关联映射，使得以上信息可以通过几何模型定位、调取及显示，实现数据的三维可视化交互及呈现。
15、根据一个优选的实施方式，通过几何模型构建几何模型热力图，将三维模型进行网格划分，并将应力及寿命分析模型生成的有限元分析数据映射到三维模型各网格上，使用不同颜色将数据数值可视化，通过不同颜色表示不同数据大小，以此获取汽轮机组设备的温度场热力图、应力场热力图。
16、根据一个优选的实施方式，机组运行数据、各机理模型和数理模型输出数据、设备信息数据、设备运维数据以及备品备件信息数据通过几何模型接口api与几何模型关联映射，使得以上信息能够通过操作点击几何模型调取，预警信息数据在相应几何模型自动定位并联动显示，相应预警部套高亮闪烁，以三维可视化交互的形式将信息呈现给用户；其中，机组运行数据、各机理模型和数理模型计算数据包括：状态评估数据、模型计算结果数据、报警信息；设备信息数据包括：部件编码、材质、规格、重量；设备运行数据包括：累计维修次数、维修时间、维修内容概要、备注。
17、根据一个优选的实施方式，所述融合数据库将各数据源整合到一个统一的数据平台中，并建立统一的标准查询接口，以使得系统可以访问所有的不同类型、不同结构的数据，完成多源异构数据资源整合；同时，每个参与的数据库独立进行管理和维护，融合数据库作为物理实体与各模型以及各个模型之间的数据交换中转站，各模型均从融合数据库取存和交换数据。
18、根据一个优选的实施方式，所述汽轮机故障知识库，是结构化的数据库，故障数据表结构，包括故障编码、故障类型、故障描述、发生时间、故障等级、故障原因、建议应对措施等。其中故障编码是一条故障档案的唯一id，并设置为主键。故障编码内部，应包括板块代码、机组台份号、系统码、类型码、特征码及故障等级六个部分，故障知识库随着机组运行不断积累曾加案例知识，并定期更新扩充。
19、根据一个优选的实施方式，所述汽轮机组智能运维系统还包括：大数据分析模块，所述大数据分析模块包括数据可视化分析工具和相关性分析工具；
20、大数据分析模块通过构建可视化分析工具，包括趋势图、柱状图、气泡图、雷达图、热力图、饼状图、仪表盘可视化分析工具，对数据进行可视化分析；
21、所述相关性分析工具，是以皮尔逊相关系数来计算数据之间的相关性，两组数据x:{x1，x2……xn}和y:{y1，y2……yn}，其相关性系数计算公式为通过计算机语言构建数据相关性计算程序，实现在机组众多运行数据中筛选出与某个给定数据最相关的若干数据，以及计算多个数据之间的相关性矩阵。
22、根据一个优选的实施方式，所述汽轮机组智能运维系统还包括：短信报警推送模块、邮件推送模块、自动诊断报告模块；其中，所述短信报警推送模块用于推送报警信息、诊断报告等。所述邮件推送模块，用于完成相应预警信息、诊断报告、运维技术方案等的邮件推送。所述自动诊断报告模块，将各个机理模型、数理模型形成的计算结果，自动写入机组诊断报告中，形成机组即时诊断报告、周诊断报告、月度诊断报告以及年度诊断评估报告。
23、另本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于数字孪生的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，所述汽轮机组智能运维系统包括：
2.如权利要求1所述的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，所述机理模型是基于设备结构数据、制造数据、运行原理、运维数据、运维经验的数学和逻辑模型并通过计算机编程语言构建，包括管路模型、阀门模型、换热器模型、泵模型、各汽缸模型、各转子模型以及汽轮机组汽轮机本体系统模型、汽封系统模型、回热系统模型、疏水系统模型、抽汽系统模型、凝汽器系统模型、热力仿真模型、轴系振动分析模型、应力及寿命分析模型。
3.如权利要求1所述的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，机组运行数据、各机理模型和数理模型输出数据、设备信息数据、设备运维数据以及备品备件信息数据通过几何模型接口API与几何模型关联映射，使得以上信息能够通过操作点击几何模型调取，预警信息数据在相应几何模型自动定位并联动显示，相应预警部套高亮闪烁，以三维可视化交互的形式将信息呈现给用户；其中，机组运行数据、各机理模型和数理模型计算数据包括：状态评估数据、模型计算结果数据、报警信息；设备信息数据包括：部件编码、材质、规格、重量；设备运行数
4.如权利要求1所述的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，所述融合数据库将全部数据整合到一个统一的数据平台中，并建立统一的标准接口，以使系统可以访问所有的不同类型、不同结构的数据，完成多源异构数据资源整合；同时，融合数据库作为物理实体与各模型以及各个模型之间的数据交换中转站，各模块从融合数据库取存和交换数据。
5.如权利要求1所述的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，所述汽轮机组智能运维系统还包括：大数据分析模块，所述大数据分析模块包括数据可视化分析工具和相关性分析工具；
6.一种基于数字孪生的汽轮机组智能运维方法，其特征在于，所述汽轮机组智能运维方法包括：
7.如权利要求6所述的汽轮机组智能运维方法，其特征在于，步骤S3中，标准测点编码建立了统一的标准的模型参数编码，用于数字孪生体模型搭建，使不同电厂的KKS测点数据可通过该编码映射进入数字孪生体各模型进行数据计算，对于不同冗余数量的测点需进行提前聚合处理。
8.如权利要求6所述的汽轮机组智能运维方法，其特征在于，步骤S4中，基于机理模型的预警诊断过程中，通过步骤S1中获取的机组运行历史数据，筛选出机组正常运行期间相对高效率运行的各工况全量运行数据，得到标准对比数据，部分数据通过机理模型进一步仿真计算将结果纳入标准对比数据，并以此计算出机组运行参数的置信区间；机组实时运行数据通过机理模型仿真计算获得机组实时运行数据仿真计算结果，并通过与上述置信区间以及机组设计值和阈值进行对比分析，判断物理实体机组运行是否有异常，若异常，则发出预警信息。
9.如权利要求6所述的汽轮机组智能运维方法，其特征在于，步骤S4中，所述置信区间用于与机组运行数据及仿真计算结果数据进行在线实时推理判断，若偏离置信区间，则发出偏离预警；置信区间的计算方法为：[μ-z*SE，μ+z*SE]，其中，μ为样本，为预设工况下的标准对比数据的均值；SE为标准误差，为标准差得到；n为样本量，z值通过查该置信水平下正态分布表获得，置信区间设置默认置信水平为95％，置信水平在后续系统测试过程中优化调整其数值大小，以避免无效预警，提高预警准确度。
10.如权利要求6所述的汽轮机组智能运维方法，其特征在于，步骤S5中，在获取异常数据后，与故障知识库中数据进行对比匹配，获取异常或劣化的原因分析、应对建议措施、类似案例等信息，并推送给用户，若无匹配知识数据，则通过专家分析人工添加至知识知识库，完成一次故障知识的积累沉淀。
...【技术特征摘要】
1.一种基于数字孪生的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，所述汽轮机组智能运维系统包括：
2.如权利要求1所述的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，所述机理模型是基于设备结构数据、制造数据、运行原理、运维数据、运维经验的数学和逻辑模型并通过计算机编程语言构建，包括管路模型、阀门模型、换热器模型、泵模型、各汽缸模型、各转子模型以及汽轮机组汽轮机本体系统模型、汽封系统模型、回热系统模型、疏水系统模型、抽汽系统模型、凝汽器系统模型、热力仿真模型、轴系振动分析模型、应力及寿命分析模型。
3.如权利要求1所述的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，机组运行数据、各机理模型和数理模型输出数据、设备信息数据、设备运维数据以及备品备件信息数据通过几何模型接口api与几何模型关联映射，使得以上信息能够通过操作点击几何模型调取，预警信息数据在相应几何模型自动定位并联动显示，相应预警部套高亮闪烁，以三维可视化交互的形式将信息呈现给用户；其中，机组运行数据、各机理模型和数理模型计算数据包括：状态评估数据、模型计算结果数据、报警信息；设备信息数据包括：部件编码、材质、规格、重量；设备运行数据包括：累计维修次数、维修时间、维修内容概要、备注。
4.如权利要求1所述的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，所述融合数据库将全部数据整合到一个统一的数据平台中，并建立统一的标准接口，以使系统可以访问所有的不同类型、不同结构的数据，完成多源异构数据资源整合；同时，融合数据库作为物理实体与各模型以及各个模型之间的数据交换中转站，各模块从融合数据库取存和交换数据。
5.如权利要求1所述的汽轮机组智能运维系统，其特征在于，所述汽轮机组智能运维系统还包括：大数据分析模块，所述大数据分析模块包括数据可视化分析工具和相关性分析工具；
6.一种基于数字孪生的汽轮机组智...
【专利技术属性】
技术研发人员：刘兴，平艳，伍文华，宋放放，刘晓燕，袁超，陈贝贝，周赵伟，侯超，蔡绍旺，
申请(专利权)人：东方电气集团东方汽轮机有限公司，
类型：发明
国别省市：
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