【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及故障监测的，具体为一种工业互联网的水电厂机组开停机故障监测方法及系统。
技术介绍
1、在目前新型电力系统中，风光等新能源发电占比不断提升，大型水电机组因其特有的响应快、调节快等特点逐渐转变为调峰调频电站，对电网的稳定发挥更为重要的作用，大型的水电厂自投运以来已承担了大量的调峰任务，并且在未来将面临更加频繁和更大深度的调峰调频任务，机组频繁开停机成为常态，而开停机成功率是水电站安全、可靠、经济运行的重要指标。
2、目前，在开停机故障监测中，提出应用人工神经元网络同时进行开停机决策，利用hopfield_tank型及chua-lin型人工神经元网络结合的方法用来求解机组开停机决策，其求解的方法在不同程度上取得了成功，然而该方法仅适于在按时同顺序执行的计算机上计算，其缺点是求解时间长，且不能保证计算能收敛；
3、ioannis kougias、george aggidis等采用蜗壳压力应作为启动过程分析的重要评价指标，利用水轮机特性的非线性数学模型，计算分析了水力发电机组启动瞬态过程，以寻求蜗壳压力的变化...
【技术保护点】
1.一种工业互联网的水电厂机组开停机故障监测方法，其特征在于：包括以下步骤，
2.如权利要求1所述的一种工业互联网的水电厂机组开停机故障监测方法，其特征在于：所述利用递归特征消除法对抽取的数据特征进行处理是利用递归特征消除法对抽取的数据特征进行处理，以便能够保留对目标变量预测具有贡献的特征，同时减少冗余和噪声特征的干扰，所述递归特征消除法是通过反复迭代剔除最不重要的特征，逐步降低特征子集的维度，直到达到预定的目标特征数量，具体实现过程如下：
3.如权利要求2所述的一种工业互联网的水电厂机组开停机故障监测方法，其特征在于：所述计算出每个特征在线性...
【技术特征摘要】
1.一种工业互联网的水电厂机组开停机故障监测方法，其特征在于：包括以下步骤，
2.如权利要求1所述的一种工业互联网的水电厂机组开停机故障监测方法，其特征在于：所述利用递归特征消除法对抽取的数据特征进行处理是利用递归特征消除法对抽取的数据特征进行处理，以便能够保留对目标变量预测具有贡献的特征，同时减少冗余和噪声特征的干扰，所述递归特征消除法是通过反复迭代剔除最不重要的特征，逐步降低特征子集的维度，直到达到预定的目标特征数量，具体实现过程如下：
3.如权利要求2所述的一种工业互联网的水电厂机组开停机故障监测方法，其特征在于：所述计算出每个特征在线性模型中的重要性得分是根据线性模型评估函数进行计算的，具体计算如下：
4.如权利要求3所述的一种工业互联网的水电厂机组开停机故障监测方法，其特征在于：所述根据新计算的特征重要性得分进行排序是针对经过第一次特征剔除之后，对剩下的特征数据进行重新排序，针对新的排序，选择其中特征的重要性得分与预设的目标进行比对，
5.如权利要求4所述的一种工业互联网的水电厂机组开停机故障监测方法，其特征在于：所述完成水电厂机组开停机影响因素分析是通过构建数据分析模型进行的，所述数据分析模型是将处理后的数据特征作为模型的数据输入量，并根据数据输入，对水电厂机组开停机影响因素进行分析，所述数据分析模型是通过输入处理后的数据特征，对水电厂机组开停机时的运行数据进行分析，进而确定水电厂机组关停机的影响因...
【专利技术属性】
技术研发人员：黄天雄，唐晓丹，罗金文，贺秀儒，李初辉，杨赛，朱浩，孔令超，董懿，
申请(专利权)人：三峡金沙江云川水电开发有限公司，
类型：发明
国别省市：
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