[发明专利]基于故障预警技术的火电机组短期可靠性评估方法及装置

说明书

本发明提供了一种基于故障预警技术的火电机组短期可靠性评估方法及装置，实现了在设备早期故障预警的基础上对火电机组进行可靠性评估，给出未来一段时间内的最大处理曲线。

技术领域

本发明涉及火力发电技术领域，尤其涉及一种基于故障预警技术的火电机组短期可靠性评估方法及装置。

背景技术

火力发电是一种较为特殊的生产系统，一方面要保持机组长期运行，另一方面运行状态要按电网调度要求不断变化。这种运行方式使得各种故障的发生不可避免，而这些故障又会影响生产过程的安全性和经济性。

但目前研究偏向于对机组的故障诊断，不能实现设备的早期故障预警。对于火电机组的可靠性分析趋于传统，研究的是设备的固有可靠性，反映的是设备在其寿命周期内的性能变化趋势，无法反映设备可靠性能的真实水平。

因此，提出一种基于故障预警技术的火电机组短期可靠性评估方法及装置实现了在设备早期故障预警的基础上对火电机组进行可靠性评估，给出未来一段时间内的最大处理曲线。

发明内容

本发明提供了一种基于故障预警技术的火电机组短期可靠性评估方法及装置，实现了在设备早期故障预警的基础上对火电机组进行可靠性评估，给出未来一段时间内的最大处理曲线。

本发明提供了一种基于故障预警技术的火电机组短期可靠性评估方法，包括：

S1、获取火电机组正常状态下的第一段历史数据，将第一段历史数据生成第一观测向量，并根据第一观测向量建立多元状态估计模型；

S2、获取火电机组正常状态下的第二段历史数据，将第二段历史数据生成第二观测向量，将第二观测向量中的第二段历史数据作为表征实际值输入至多元状态估计模型中，得到对应的第一估计值，将全部的第一估计值生成第一估计向量；

S3、利用预置相似度函数根据表征实际值和第一估计值生成验证数据集下第二观测向量和第一估计向量之间的第一相似度序列，对第一相似度序列进行滑动窗口法处理得到平均相似度曲线，根据平均相似度曲线确认预警阈值；

S4、将待评估的数据生成的第三观测向量输入至多元状态估计模型中，得到对应的第二估计向量，通过预置相似度函数得到第三观测向量和第二估计向量之间的第二相似度序列，当第二相似度序列中的相似度低于预警阈值时发出故障预警信号；

S5、根据表征实际值和第一估计值生成验证数据集下第二观测向量和第一估计向量之间的第一相对误差序列，对第一相对误差序列进行滑动窗口法处理得到平均相对误差曲线，根据平均相对误差曲线确认最大误差阈值；

S6、获取待评估的数据对应的第三观测向量与第二估计向量的第二相对误差序列，并根据平均相对误差曲线和第二相对误差序列确定故障点；

S7、获取故障点的数据，若故障点的数据大于最大误差阈值，对故障点进行等维更新预测，获取故障点的预测数据；

S8、根据故障点的预测数据对监测参数进行劣化分析，得到机组运行可靠性评估，根据监测参数的劣化度生成预估出力曲线。

作为优选，步骤S3具体包括：

S301、根据层次分析法确定第二观测向量与第一估计向量中每一个监测参数对设备出力的影响权重，并利用预置相似度函数生成验证数据集下第二观测向量和第一估计向量之间的第一相似度序列；

S302、对第二观测向量和第一估计向量之间的第一相似度序列采用滑动窗口法处理，得到平均相似度曲线

S303、根据平均相似度曲线确定预警阈值S_wt。

作为优选，预置相似度函数为：