[发明专利]采用多重预测模型的电厂预警装置和方法

说明书

本发明涉及一种采用多重预测模型的电厂预警装置和方法，并且包括：多个预测模型，其接收关于电厂中的设备的操作状态的信息并且输出预测值和所述预测值的可靠度；可靠度分析模块，其量化和分析从所述多个预测模型输出的所述可靠度以确定所述多个预测模型的等级并且计算最终预测值；比较模块，其将所述最终预测值与实际测量值进行比较并且输出残差；以及确定模块，其分析所述残差以确定在所述电厂中的所述设备的所述操作状态中是否存在缺陷。

技术领域

本公开涉及采用多重预测模型的电厂预警设备和方法，并且更具体地涉及用于通过应用多重预测模型来检测缺陷并提高可靠度的电厂预警设备和方法。

背景技术

预警装置是用于预先防止设备故障的系统，并且已被广泛引入并用于军事、航空和发电领域。

预警装置的原理是这样的方法：其中预测模型使用先前的正常操作数据针对操作状态来创建预测值，通过将预测值与实际测量值进行比较来计算残差并当残差超出正常工作范围时发出警告。

各种数学方法用于计算设备操作状态的预测值，并且其代表性方法包括使用统计方法的核回归、高斯过程回归、神经网络方法、卡尔曼滤波器等。

预警装置只有在将误报的可能性最小化时才能发挥实际作用。否则，操作员可能会在分析大量警告时错过重要的警告，并且操作员的注意力可能下降，从而无法察觉到由实际设备问题引起的警告。

常规上，已经使用了单个预测模型。这将参考图1进行描述。

图1是示意性地示出了现有技术中采用单个预测模型的预警装置的配置的图。

如图1所示，被测信号传送到单个预测模型，并且在单个预测模型中计算预测值。该预测值传送到比较模块，并且比较模块将预测值与实际测量值进行比较以输出残差，并且确定确定模块是否在正常范围内以确定是否存在缺陷。

在这种情况下，检测到的缺陷的可靠度低，并且存在由于预测模型的特性而不能检测到的缺陷，并且因此，正在研究多次应用预测模型以提高预测模型的可靠度的方法。

发明内容

技术问题

本公开旨在解决如上所述的现有技术的问题，并且其目的是通过应用多重预测模型来提高预警的可靠度。

技术解决方案

为了实现上述目的，本公开提供了采用多重预测模型的电厂预警装置，并且所述装置包括：包括多个预测模型的多重预测模型，所述多重预测模型接收关于电厂的设备的操作状态的信息并输出预测值和所述预测值的可靠度；可靠度分析模块，其量化并分析从所述多重预测模型输出的所述可靠度以确定包括在所述多重预测模型中的所述多个预测模型的等级，并且计算最终预测值；比较模块，其将所述最终预测值与实际测量值进行比较并输出残差；以及确定模块，其分析所述残差并确定所述电厂的所述设备的所述操作状态中是否存在缺陷。

在这里，当计算所述最终预测值时，所述可靠度分析模块可以使用具有最高等级的预测模型的预测值。

此外，当计算所述最终预测值时，所述可靠度分析模块可以使用两个最高预测值的算术平均值。

此外，当计算所述最终预测值时，所述可靠度分析模块可以根据所述等级施加权重。

另外，所述多重预测模型中的所有多个预测模型都使用相同的算法，而针对每个操作条件不同地应用所述算法。

此外，所述多重预测模型可以将不同的算法应用于所述多个预测模型。