[发明专利]一种发电机组跳闸监测方法及其监测装置

说明书

公开了一种发电机组跳闸监测方法及其监测装置，发电机组跳闸监测方法的步骤包括：第一步骤(S1)中：筛选调度日志中的技术词汇，对技术词汇进行词频统计分析以建立关键词汇集合，从而构成N维表征向量；第二步骤(S2)中：按照汽水、燃料和电气三个分类根据运行记录建立跳闸的归类数据库；第三步骤(S3)中：在所述归类数据库中利用所述N维表征向量进行聚类分析；第四步骤(S4)中：经由模式识别建立运行记录与跳闸之间的联系以监测发电机组跳闸。

技术领域

本发明涉及一种发电机组技术领域，特别是一种发电机组跳闸监测方法及其监测装置。

背景技术

目前，虽然目前的发电机组运行技术已经相当完备，但是由于火力发电机组运行较为复杂且涉及电气、汽水、燃烧等多个子系统，由于缺陷发展引起的跳闸事件很难避免，给发电企业造成了很大的经济损失。

发电机组运行过程中，如果出现异常现象或是一般缺陷，一般不会停机，但是需要向调度部分汇报，因此调度部门会在日志和技术文件中对机组的缺陷进行记录，从而形成了大量的历史数据。这些数据中不乏一些典型事件，通过人工分析甚至可以实现一些跳闸事件的原因回溯。多年以来，由于记录的数据多采用自然语言，人工分析十分繁琐，因此很多有用信息被埋没在浩如烟海的日常记录中。

专利文献CN102737350 A公开的一种基于机器学习算法的输变电设备缺陷数据机器自主聚类工具由数据分解器(1)、聚类器(2)、结果处理器(3)依序连接组成；其中：在数据分解器(1)内分别设置有缺陷数据读取模块、缺陷数据分解模块、缺陷数据获取模块、缺陷数据过滤模块、聚类环境初始化模块；在聚类器(2)内分别设置有识别判断方法模块、记忆方法及结果模块、问题分析模块、分类处理模块；在结果处理器(3)内分别设置有数据库信息配置模块、结果结构配置模块、结果文件分发模块、新知识入库模块、老知识更新模块。该专利能自主分类处理输变电设备缺陷数据，但该专利无法利用运行记录进行归类，无法建立运行记录和机组跳闸事件间的联系，无法利用实时的运行信息以监测跳闸。

专利文献CN103514183 A公开的一种基于交互式文档聚类的信息检索方法的步骤包括：1)按时间段对存储的文档集进行水平划分和预处理；2)对预处理后的文档进行词频统计，并将高频词组成特证词集合；3)根据所述特证词集合生成文档的向量空间表示，进而计算文档间的距离并生成相似度矩阵；4)根据所述相似度矩阵生成拉普拉斯矩阵，并计算其特征值和特征向量；5)根据特征值间隔确定聚类数及表示矩阵，并对所述聚类数及表示矩阵进行二次聚类；6)用户对所述二次聚类的结果进行交互操作，使用卡方统计量挖掘新的特证词并添加至所述特证词集合，然后重复所述步骤3)至所述步骤5)；7)将聚类结果展示给用户，供用户进行选择并获得不同类别的检索结果。该专利可支持海量文本数据自动聚类、整理和归纳相似文本，用户可参与挖掘过程的数据挖掘与知识发现，但该专利无法利用调度日志得到表征向量，无法利用运行记录进行归类，无法建立运行记录和机组跳闸事件间的联系，无法利用实时的运行信息以监测跳闸。