[发明专利]一种不同工况下水电机组部件运行数据分析方法及系统

说明书

本发明公开了一种不同工况下水电机组部件运行数据分析方法，包括采集预设时段内水电机组部件的历史运行数据；根据不同工况，将历史运行数据分成若干集合；找出各集合中历史运行数据的最大值和最小值，计算各集合历史运行数据的平均值，计算各集合历史运行数据的标准差；根据最大值、最小值、平均值和标准差，获取各集合中数据分布的范围；采集水电机组部件的实时运行数据；判断实时运行数据是否在对应工况的数据分布范围内，若在，则实时运行数据正常，否则实时运行数据存在问题，水电机组存在故障风险。本发明方法简单，分析数据快，不存在分析结果滞后的问题，便于及时发出风险报警。

技术领域

本发明涉及一种不同工况下水电机组部件运行数据分析方法及系统，属于水电站设备状态评估、状态监测、趋势预警领域。

背景技术

水电设备是水电企业生产的基础，电力设备和系统故障后，轻则降低系统生产效率，重则停运，甚至造成灾难性的后果。随着大型水轮发电机组在整个电力系统中的比重越来越大，单机容量增加，自动化程度不断提高，年平均发电时间延长，检修时间缩短，对水电设备的可用率、机组运行效率、安全性、可靠性与经济性提出了更高的要求，给水电设备的运行管理带来更大的挑战。

现有的水电机组信息管理等相关系统可以实时地对设备部件数据进行采集，但是某些系统不对实时数据实时分析，某些系统即使进行实时分析，但方法较为复杂，得到分析结果存在严重滞后，不能及时发现部件存在的问题，及时预警。

发明内容

本发明提供了一种不同工况下水电机组部件运行数据分析方法及系统，解决了现有数据分析方法复杂，得到分析结果滞后的问题。

为了解决上述技术问题，本发明所采用的技术方案是：

一种不同工况下水电机组部件运行数据分析方法，包括以下步骤，

采集预设时段内水电机组部件的历史运行数据；

根据不同工况，将历史运行数据分成若干集合；

找出各集合中历史运行数据的最大值和最小值，计算各集合历史运行数据的平均值，计算各集合历史运行数据的标准差；

根据最大值、最小值、平均值和标准差，获取各集合中数据分布的范围；

采集水电机组部件的实时运行数据；

判断实时运行数据是否在对应工况的数据分布范围内，若在，则实时运行数据正常，否则实时运行数据存在问题，水电机组存在故障风险。

先对历史数据进行筛选，然后根据不同工况，将历史运行数据分成若干集合。

筛选包括数据格式筛选和数据有效性筛选；

数据格式筛选是将不符合规定格式的历史运行数据剔除；

数据有效性筛选是将数值大小超过预定边界、数据类型不符合预定规范、数据量不符合预定标准值的历史运行数据剔除。

数据分布范围为(μ-Nσ,μ+Nσ)，其中，μ为平均值，σ为标准差，N为系数，集合中P％的历史运行数据均为位于该数据分布范围内。

当本时刻的实时运行数据无误后，将本时刻的实时运行数据放入相同工况的集合中，剔除时间最早的历史运行数据，重新获取集合的数据分布的范围。

一种不同工况下水电机组部件运行数据分析系统，包括，

历史运行数据采集模块：采集预设时段内水电机组部件的历史运行数据；

分组模块：根据不同工况，将历史运行数据分成若干集合；

集合计算模块：找出各集合中历史运行数据的最大值和最小值，计算各集合历史运行数据的平均值，计算各集合历史运行数据的标准差；