[发明专利]一种基于状态参数的凝结水泵故障预警方法

说明书

本发明涉及一种基于状态参数的凝结水泵故障预警方法，该方法首先在SCADA系统的运行数据中表征凝结水泵系统的状态参数中选出训练数据和测试数据，其次利用基于LS‑SVR的凝结水泵多元状态回归模型对凝结水泵系统状态参数进行拟合，获取凝结水泵系统各个状态参数的回归值，将所得的回归值与实际值进行比较得到偏差，最后通过设置基于置信区间的偏差动态阈值进行状态参数的早期故障预警。与现有技术相比，本发明具有实现早期故障识别、提高检修效率、实用性高等优点。

技术领域

本发明涉及凝结水泵安全评估技术领域，尤其是涉及一种基于状态参数的凝结水泵故障预警方法。

背景技术

在电厂水泵运行中，凝结水泵是比较常见的水泵类型。在汽轮机内做完功的蒸汽，通过排气管道进入凝汽器，经冷却水冷却后，成为凝结水而集中在热水井里。由于汽水系统是一个理想的平衡过程，所以凝结水泵要持续运转，把凝结水再输送到锅炉加热器进行一系列的加热。由此可见，凝结水泵正常工作中出现故障，将会导致凝汽器热井水位升高，淹没凝汽器铜管，而使得蒸汽不能凝结，真空急剧降低，进而引发一系列的事故直至机组停止运行。

目前大部分电厂用于水泵故障排除的方法主要是听诊法、触测法和观察法。但是，上述三种方法都为人工操作，对技术人员的经验要求较高，无法实现自动预警，识别故障的效率较低。在电厂DCS(Distributed Control System，分散控制系统)中，现有的自动故障预警技术的状态参数的报警上下限都是固定的，一旦设备参数超过报警线，则凝结水泵系统几乎已经出现故障，需要停机检修；然而事实上大多数故障都不是突然发生的，都有一个缓慢发展的过程。现有技术往往都是选取固定数值进行设定，例如按照残差序列的均值或在均值的基础上乘以一个系数的残差阈值进行设定，如果数值设的较小，则容易造成误报警，而数值设的较大则无法起到报警作用，该方法不够明确，且没有实际的应用效果。此外，在凝结水泵的检修方面，大部分电厂大多采用计划检修、事后检修等检修方式，检修效率低，且无法保证凝结水泵运行的安全可靠性及利用率。

发明内容

本发明的目的就是为了克服上述现有技术存在的缺陷而提供一种基于状态参数的凝结水泵故障预警方法。

本发明的目的可以通过以下技术方案来实现：

一种基于状态参数的凝结水泵故障预警方法，包括以下步骤：

(一)采集SCADA系统中的运行数据，获取表征凝结水泵系统状态参数的训练数据和测试数据；

(二)结合LS-SVR与多元回归，建立基于LS-SVR的凝结水泵多元状态回归模型；

(三)利用基于LS-SVR的凝结水泵多元状态回归模型对凝结水泵的状态参数进行拟合，获取凝结水泵系统各个状态参数的回归值；

(四)求取回归值与实际值的残差，并设置随残差变化的动态阈值，建立状态参数的动态预警带；

(五)动态预警带对凝结水泵状态的初步预警进行判断，若判断为异常状态，则发送预警信号至运行端，完成状态参数的初级异常预警，否则，进行下一轮检测；

(六)运行端对预警信号进行审核，若审核通过，则生成状态检修单，发布检修命令至运维端，若审核未通过，则持续跟踪检查。

基于LS-SVR的凝结水泵多元状态回归模型为六层网络结构，包括数据层、映射层、特征层、模型层、反馈层和输出层，数据层为历史数据，映射层对历史数据进行数据分析，对归一化处理的数据进行故障检测和修正处理，在特征层中完成故障数据特征分析，建立基于LS-SVR的凝结水泵多元状态回归模型，通过反馈层对模型参数的选取和调整得出输出结果。其中，模型层包括选取LS-SVR高斯核函数的尺度参数及选取回归函数中的惩罚因子和不敏感损失参数。

(1)高斯核的尺度参数采用交叉验证进行选取，具体步骤包括：

1)随机将训练数据分为N份；