[发明专利]综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警方法、系统

权利要求书

1.一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警方法，其特征在于，该方法包括：

S1、选取监测参数，获取历史数据并进行预处理；

S2、基于历史数据训练用于监测参数预测的神经网络；

S3、在线实时获取监测参数，输入至神经网络模型得到监测参数预测运行曲线，同时基于实时获取的监测参数绘制监测参数实时采集曲线；

S4、将监测参数实时采集曲线和监测参数预测运行曲线进行可视化展示；

S5、以监测参数预测运行曲线为基准，与监测参数实时采集曲线中的数据进行比较，当监测参数偏差超过设定值时进行故障预警。

2.根据权利要求1所述的一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警方法，其特征在于，通过综合能源系统监控平台得到现场设备的运行数据、环境数据和机组出力数据，选取具有代表性的数据作为监测参数。

3.根据权利要求1所述的一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警方法，其特征在于，步骤S1中历史数据的预处理包括：首先，对监测参数进行归一化处理，对数据进行清洗和补充，然后将清洗与补充后的数据进行反归一化。

4.根据权利要求1所述的一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警方法，其特征在于，所述的神经网络采用GRU神经网络。

5.根据权利要求1所述的一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警方法，其特征在于，步骤S5监测参数偏差通过下式计算：

σ为监测参数偏差，X_T为监测参数实时采集值，X_P为监测参数预测值。

6.一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警系统，其特征在于，包括：

数据库(1)：用于保存综合能源系统的监测参数以及数据计算服务器(2)的处理结果数据；

数据计算服务器(2)：基于历史数据训练用于监测参数预测的神经网络，基于在线实时获取监测参数利用神经网络模型得到监测参数预测运行曲线，基于实时获取的监测参数绘制监测参数实时采集曲线，基于监测参数预测运行曲线和监测参数实时采集曲线进行故障预警，将监测参数预测运行曲线和监测参数实时采集曲线传输至所述的数据库(1)；

WEB应用服务器(3)：连接所述的数据库(1)，用于数据查询与返回；

浏览器客户端(4)：连接WEB应用服务器(3)，所述的浏览器客户端(4)进行监测参数实时采集曲线和监测参数预测运行曲线进行可视化展示以及故障预警展示。

7.根据权利要求6所述的一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警系统，其特征在于，所述的综合能源系统的监测参数从DCS系统(5)获取。

8.根据权利要求6所述的一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警方法，其特征在于，所述的数据计算服务器(2)包括：

数据预处理模块：用于对对监测参数进行归一化处理，对数据进行清洗和补充，然后将清洗与补充后的数据进行反归一化；

模型训练模块：基于历史监测参数训练圣经网络模型；

预测模块：将实时获取监测参数输入至神经网络模型得到监测参数预测运行曲线；

实时采集曲线绘制模块：基于实时获取的监测参数绘制监测参数实时采集曲线；

预警模块：以监测参数预测运行曲线为基准，与监测参数实时采集曲线中的数据进行比较，当监测参数偏差超过设定值时进行故障预警。

9.根据权利要求6所述的一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警方法，其特征在于，所述的神经网络采用GRU神经网络。

10.根据权利要求8所述的一种综合能源系统运行初期的性能监测及故障预警方法，其特征在于，所述的预警模块通过下式获取监测参数偏差通过下式计算：

σ为监测参数偏差，X_T为监测参数实时采集值，X_P为监测参数预测值。