[发明专利]一种基于大数据分析挖掘的火电设备性能监测方法

权利要求书

1.一种基于大数据分析挖掘的火电设备性能监测方法，其特征是该方法包括以下步骤：

1)从火力发电机组实时信息监控与管理系统中获取一段时间的历史健康运行数据，计算测量变量间的两两相关系数，得到相关系数矩阵，根据相关系数矩阵选取与目标设备温度、压力和流量相关系数高的变量作为设备相关变量X₁,X₂,…,X_m；

其中，m为设备相关变量个数，

2)对设备相关变量进行主成分分析，得到一组主成分变量P₁,P₂,…,P_i,…,P_n，其中n为主成分变量个数，每一个主成分变量表达式为：

其中，k_ij为各个设备相关变量前系数，j为1至m的整数，

通过主成分分析，得到各个主成分变量方差对设备相关变量整体方差的贡献率大小，将其逐次递减排列，选取其中贡献最大的三个主成分变量，分别命名为PC₁、PC₂和PC₃，

Var(PC₁)≥Var(PC₂)≥...≥Var(PC_n)

其中Var表示对设备相关变量整体方差贡献的大小；

3)对三个主成分变量PC₁、PC₂和PC₃进行标准化处理，使PC₁、PC₂和PC₃均服从标准正态分布；对标准化后的PC₁、PC₂和PC₃进行基于密度的聚类分析；

利用基于密度的聚类分析方法，结合大数据分析平台，将设备的三个主成分变量PC₁、PC₂和PC₃聚类到不同的三维聚类簇中，所形成的不同聚类簇就代表着设备正常运行工况的聚类簇；

通过对设备相关变量的实时数据进行上述的主成分分析，得到三个最大的主成分变量PC₁、PC₂和PC₃的实时值，判断其是否属于设备正常运行工况的聚类簇，然后进行实时设备运行状态的监测，若属于，则设备在正常工况运行，若不属于，则设备发生故障。

2.根据权利要求1所述的一种基于大数据分析挖掘的火电设备性能监测方法，其特征在于：所述的火电设备包括各级回热加热器、各级抽汽管道、各级汽轮机级组、给水泵和凝汽器。

3.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析挖掘的火电设备性能监测方法，其特征在于，当火电设备为各级回热加热器时，设备相关变量为：抽汽温度、加热器进汽压力、上级疏水温度、给水入口温度、负荷、给水压力、主给水流量、疏水温度和给水出口温度。

4.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析挖掘的火电设备性能监测方法，其特征在于，当火电设备为各级抽汽管道时，设备相关变量为：抽汽进口温度、抽汽进口压力、负荷、主给水流量和抽汽出口压力。

5.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析挖掘的火电设备性能监测方法，其特征在于，当火电设备为各级汽轮机级组时，设备相关变量为：级组进口温度、级组进口压力、负荷、主汽流量、主汽压力、主汽温度、凝汽器背压、级组出口压力和级组出口温度。

6.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析挖掘的火电设备性能监测方法，其特征在于，当火电设备为给水泵时，设备相关变量为：给水泵入口压力、给水泵入口温度、再热减温水流量、再热减温水压力、给水泵转速及电流、负荷、给水压力、主给水流量和给水泵出口压力。

7.根据权利要求2所述的一种基于大数据分析挖掘的火电设备性能监测方法，其特征在于，当火电设备为凝汽器时，设备相关变量为：低压缸进汽温度、低压缸进汽压力、负荷、主汽流量、主汽温度、主汽压力、凝汽器真空和低压缸排汽温度。