[发明专利]用于泛能站和化工站中相似设备的预测维护方法和装置

说明书

本发明适用于能源设备维护技术领域，提供了一种用于泛能站和化工站中相似设备的预测维护方法和装置，其中，所述方法包括：基于联合学习架构获取不同泛能站和化工站中相同设备的运行特征数据，创建用于所述泛能站和化工站预测维护的公共模型，所述公共模型包括至少一个机器学习模型；将所述公共模型分发给参与联合学习的设备，使所述泛能站和化工站中相同设备基于所述至少一个公共模型进行预测维护。本发明通过联合学习架构来对不同泛能站和化工站中相同和相似设备的数据进行模型训练，得到用户高质量的预测模型，提高了实际运维的效率。

技术领域

本发明属于能源设备维护技术领域，尤其涉及一种用于泛能站和化工站中相似设备的预测维护方法和装置。

背景技术

在对现有泛能站中的设备进行维护研究的过程中，发现在不同的泛能站，以及与泛能站相近的一些化工站中，存在一些相同的设备。在对这些设备进行智能化升级时，利用机器学习算法来对其运行特征数据进行训练，生成可以用于对设备进行预测维护的模型，然而经实际应用来看这些模型的质量和可靠性不佳。

因此，如何泛能站中设备的运维预测模型的质量，以此来提高运维的工作效率是当前的一个技术难题。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种用于泛能站和化工站中相似设备的预测维护方法和装置，以解决现有泛能站中设备维护的效率问题。

本发明第一方面，提供了一种用于泛能站和化工站中相似设备的预测维护方法，其包括：基于联合学习架构获取不同泛能站和化工站中相同设备的运行特征数据，创建用于所述泛能站和化工站预测维护的公共模型，所述公共模型包括至少一个机器学习模型；将所述公共模型分发给参与联合学习的设备，使所述泛能站和化工站中相同设备基于所述至少一个公共模型进行预测维护。

在一些可选方案中，基于联合学习架构获取不同泛能站和化工站中相同设备的运行特征数据，创建用于所述泛能站和化工站预测维护的公共模型，还包括：采集泛能站和化工站中相同设备基于所述公共模型准确率统计的标记数据；基于所述标记数据，结合设备的运行特征数据再次对公共模型进行更新训练；基于所述更新训练，创建用于所述泛能站和化工站预测维护的公共模型。

在一些可选方案中，采集泛能站和化工站中相同设备基于所述公共模型准确率统计的标记数据，包括：利用在泛能站和化工站中相同或相似设备安装的多个公共模型，分别对设备的运行特征数据进行预测；根据预测结果和维护结果，统计各个公共模型的预测准确率；基于所述统计结果对预测的运行特征数据进行标记。

在一些可选方案中，所述结合设备的运行特征数据再次对公共模型进行更新训练中的公共模型，包括：选择准确率最高的公共模型作为再次更新的公共模型。

在一些可选方案中，所述至少一个机器学习模型包括：LR、DNN、LSTM中的至少一种模型。

本发明的第二方面，提供了一种用于泛能站和化工站中相似设备的预测维护装置，其包括：公共模型创建模块，用于基于联合学习架构获取不同泛能站和化工站中相同设备的运行特征数据，创建用于所述泛能站和化工站预测维护的公共模型，所述公共模型包括至少一个机器学习模型；公共模型分发模块，用于将所述公共模型分发给参与联合学习的设备，使所述泛能站和化工站中相同设备基于所述至少一个公共模型进行预测维护。

在一些可选方案中，所述公共模型创建模块，包括：预测准确率统计单元，用于采集泛能站和化工站中相同设备基于所述公共模型准确率统计的标记数据；公共模型训练单元，用于基于所述标记数据，结合设备的运行特征数据再次对公共模型进行更新训练；公共模型更新单元，用于基于所述更新训练，创建用于所述泛能站和化工站预测维护的公共模型。

在一些可选方案中，采集泛能站和化工站中相同设备基于所述公共模型准确率统计的标记数据，包括：利用在泛能站和化工站中相同或相似设备安装的多个公共模型，分别对设备的运行特征数据进行预测；根据预测结果和维护结果，统计各个公共模型的预测准确率；基于所述统计结果对预测的运行特征数据进行标记。