[发明专利]电机群组故障预警方法及装置

说明书

本发明提供电机群组故障预警方法及装置，所述故障预警方法包括：获取电机群组中每一电机的运行参数；根据每一所述电机的所述运行参数对应的标准运行参数与所述运行参数，判断所述电机群组是否故障。本发明基于已有的数据库存储的各种电机群组的历史运行状态信息等，对当前的电机群组的运行状态信息与数据库中正常运行状态信息进行比较，能够根据电机群组所处的实际环境对电机群组的潜在故障进行提前预警，有助于提高故障预警的准确性，方便运维人员提前制定检修规划；同时，通过对电机群组的整体性运行参数判断，大大降低了突发性事件对电机群组故障预警的影响，提供了故障预警的有效性。

技术领域

本发明涉及电机能源预警技术领域，尤其涉及一种电机群组故障预警方法及装置。

背景技术

电机广泛应用于工业生产的各个领域，在运行过程中可能会出现各种类型故障，如过压，过流、过载、缺相、温度异常等，影响整个系统和生产的正常进行，甚至造成严重的经济损失。针对这一问题传统上采用电机保护装置解决，电机保护是检测到故障发生时主动跳闸，防止故障扩大，虽然保护了电机本体免受损坏，但是由于保护跳闸具有随机性，会意外中断生产过程，仍然可能造成严重经济损失。

电机故障的产生是由多种因素导致的，包括电机设计缺陷、运行环境、工作方式、运行工况等，而且电机故障的产生是一个渐进的过程，在发生故障前会有不正常运行状态或故障先兆出现，如果能够提前发现电机的不正常运行状态或故障先兆，提前预警进行检修维护，就能有效防止故障的发生，提前安排调整生产计划，有效避免影响正常生产。

专利“一种电机故障监测及报警装置”(申请号：201510713436.X)提出了基于电能采样、温度采集和湿度采集的多参数故障监测及报警装置，实现了电机运行状态的监测和故障诊断。但是未能实现故障预警，而且采集的电机运行参数类型较少，该装置中只采集了电机的电能、温度和湿度，显然不足以精确分析故障原因和准确评估电机状况。装置和电机为分体式，安装拆卸不便，部分传感器甚至需要拆开电机安装拆卸，且成本高、占用空间大，不具备通用性；该装置的目的是为了电机运行状态实时监测和故障诊断，难以进行电机的大数据积累，更不能实现电机的健康诊断。

专利“基于随机森林的风电机组故障智能诊断预警的方法”(申请号：201710266789.9)提出了采用随机森林算法对风电机组历史数据进行训练学习，挖掘出影响风电机组故障发生的各因素的特征模式，确定出发生故障各指标的阈值，从而根据设备实时运行对风电机组进行在线故障诊断预警，有效的降低风电机组维修成本，提高风电机组的利用效率。但是未能体现具体的历史特征值故障预警机制，针对而且针对故障预警有效性不够高，尤其是群组性整体变化时的预警。

另外，针对电机群组没有多参数、长期、连续、实时的全面运行大数据的采集和积累，基于多参数融合进行就地电机工作状态的精确辨识、判断和预警；且，也没有对电机群组进行整体运行平衡性的检测与预警方法，

故，有必要提供一种技术方案，以解决上述技术问题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了电机组故障预警方法及装置。

本发明实施例的第一方面提供了电机群组故障预警方法，所述故障预警方法包括：

获取电机群组中每一电机的运行参数；

根据每一所述电机的所述运行参数对应的标准运行参数与所述运行参数，判断所述电机群组是否故障。

本发明实施例的第二方面提供了电机群组故障预警装置，所述故障预警装置用于执行任一电机群组故障预警方法。

本发明实施例与现有技术相比存在的有益效果是：