基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法技术

基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，包括确定需生成报告的模板及其对应的数据特征项、特征数据项从监测数据库中的提取、基于神经网络算法对提取的特征数据库进行清洗处理、基于深度学习模型对特征序列数据进行挖掘分析，获取其内部变化规律及联系特点、对挖掘的结果进行结构化处理及分析、机组运行报告的自动生成，最后再进行人工审核、定稿、输出报告。本发明专利技术更加智能化与精准化，极大提高了工作效率，通过直接调用数据库的方法克服了传统人工进行数据输入与综合分析的不足，解放人力，提高效率，为电站设备健康状况评价、故障诊断提供客观依据，大大提高电站运维效率。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于大型水电站运行方法领域，特别涉及基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法。

技术介绍

1、当今社会能源互联的背景下，水力发电厂发电设备的安全、稳定运行对电力系统互联、能源保供发挥着越来越重要的作用。电站设备的报告内容是电厂监控系统的重要组成部分，可以清楚展示电厂500kv输电系统、变压器、电抗器、水轮发电机组及其辅助设备、技术供水系统、调速系统、励磁系统等重要组成系统的运行参数与变化趋势，可以为电站设备的健康状况进行评价，发现潜在故障。

2、目前大多数电站报告内容都是需要人为花费大量时间去搜集、整理、分析数据，最总得到结论，显然随着电力系统的快速发展，此方法已不能满足需求。增加了许多人力劳动力与时间成本，电站设备复杂、多样，不能全方面的进行综合分析，且形成的报告内容容易受人为客观因素的影响，导致结果不准确，不能及时发现设备潜在的故障，影响设备的健康状况。

技术实现思路

1、本专利技术所要解决的技术问题是提供基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，更加智能化与精准化，本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，其特征在于：步骤S1中，报告的模板及其对应的数据特征项是指：特定时间段内完整反应出某一功能模块的所有相关量，所有相关量是指包含所有的状态数据信息。

3.根据权利要求2所述的基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，其特征在于：步骤S2中，从监测数据库中提取特征数据项的过程为：将水电站设备监控系统采集到的状态数据信息上传到统一的上端LCU中，构成设备完整的数据库，该数据库实时进行更新，保留当前及之前的所有信息，根据步骤...

【技术特征摘要】

1.基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，其特征在于：

2.根据权利要求1所述的基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，其特征在于：步骤s1中，报告的模板及其对应的数据特征项是指：特定时间段内完整反应出某一功能模块的所有相关量，所有相关量是指包含所有的状态数据信息。

3.根据权利要求2所述的基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，其特征在于：步骤s2中，从监测数据库中提取特征数据项的过程为：将水电站设备监控系统采集到的状态数据信息上传到统一的上端lcu中，构成设备完整的数据库，该数据库实时进行更新，保留当前及之前的所有信息，根据步骤s1中需生成报告的模板及其对应的数据特征项，自动提取出相关状态数据信息。

4.根据权利要求3所述的基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，其特征在于：步骤s3中，神经网络算法为基于lstm模型的门控循环单元网络模型算法，lstm模型中的输入门与遗忘门合并成了gru模型中的更新门；

5.根据权利要求4所述的基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，其特征在于：利用gru模型进行特征数据库清洗处理过程如下：

6.根据权利要求1所述的基于水电站机组运行报告自动生成功能的智慧运行方法，其特征在于：步骤s4中，基于深度学习模型对特征序列数据进行挖掘分析，获取其内部变化规律及联系特点的过程为：利用循环神经网络对步骤s3中清洗后的特征序列进行学习与挖掘，充分掌握其内部的变化规律与相关联系...

【专利技术属性】
技术研发人员：苟家萁，杨鹏，徐云龙，李利华，焦江明，邹毅，张晓宇，刘先科，徐长福，刘国建，李法兴，曹铁山，肖骏逸，王福生，孙泽鹏，
申请(专利权)人：中国长江电力股份有限公司，
类型：发明
国别省市：