一种基于多源数据的水利设施运维方法技术

本发明专利技术涉及一种基于多源数据的水利设施运维方法，包括：采集水利设施的多源异构数据，获得标准化多维数据矩阵；通过图神经网络融合算法提取标准化多维数据矩阵的多模态特征，获得融合特征向量；将融合特征向量通过领域本体自动构建的知识图谱推理算法进行故障诊断，获得故障诊断信息；基于故障诊断信息，通过时空耦合退化预测模型进行设施状态演化分析，获得时空退化预测结果；根据时空退化预测结果，通过双目标优化的动态权重分配算法进行水利设施的状态评估，获得运维状态评估结果；基于运维状态评估结果，对水利设施进行跨流域级联故障防控，获得级联故障防控方案。本发明专利技术提升了水利设施退化的预测精度，增强了水利基础设施的抗风险能力。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术涉及设备控制，尤其涉及一种基于多源数据的水利设施运维方法。

技术介绍

1、目前，水利设施运维管理主要采用基于单体设施的状态监测与评估技术，该技术通过在各个水利设施上部署传感器网络收集运行数据，利用机器学习算法如支持向量机、随机森林等进行故障识别，并基于时间序列分析方法如arima模型、灰色预测模型等进行设备状态预测，最终通过专家系统或基于规则的决策树生成维护建议。这种技术路线在单个设施的监测和诊断方面已相对成熟，能够实现基本的故障检测和状态评估功能，并在泵站、闸门等关键设施上得到了广泛应用。

2、近年来，部分先进系统开始引入深度学习技术如cnn、lstm等进行故障模式识别，通过构建设备健康指标体系实现量化评估，并建立了覆盖单个流域或管理区域的数字化运维平台。

3、然而，现有的设施状态评估技术存在根本性局限：首先，现有技术中将每个水利设施视为独立个体进行建模分析，忽略了流域内设施间存在的复杂物理连接、功能依赖和运行协同关系，无法识别和预测一个设施的状态变化对相关设施造成的级联影响，导致在面对区域性运维问题时出现预测失准、资源本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种基于多源数据的水利设施运维方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的水利设施运维方法，其特征在于，步骤S2进一步包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据的水利设施运维方法，其特征在于，步骤S21中，所述LSTM-CNN混合网络通过联邦学习框架优化训练，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的水利设施运维方法，其特征在于，步骤S3进一步包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于多源数据的水利设施运维方法，其特征在于，步骤S31进一步包括：

6.根据权利要求1所述的一种基于多源数...

【技术特征摘要】

1.一种基于多源数据的水利设施运维方法，其特征在于，包括：

2.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的水利设施运维方法，其特征在于，步骤s2进一步包括：

3.根据权利要求2所述的一种基于多源数据的水利设施运维方法，其特征在于，步骤s21中，所述lstm-cnn混合网络通过联邦学习框架优化训练，具体包括：

4.根据权利要求1所述的一种基于多源数据的水利设施运维方法，其特征在于，步骤s3进一步包括：

5.根据权利要求4所述的一种基于多源数...

【专利技术属性】
技术研发人员：王晓玲，李亚萍，王彦龙，郭鹏，杨栋生，荆安泽，
申请(专利权)人：甘肃瑞盛水利水电工程有限公司，
类型：发明
国别省市：