[发明专利]一种利用大数据判断水轮机温度异常的方法

权利要求书

1.一种利用大数据判断水轮机温度异常的方法，其特征在于：包括建设在河流大坝上的水电站(1)，所述水电站(1)的内部均匀安装有多个水轮机组(2)，每个所述水轮机组(2)内部的部件上均分散安装有多个处于不同位置的传感器，所述传感器设置为温度传感器，用于对其安装位置上的温度进行监测，所述水电站(1)的内部固定安装有用于对传感器上信号进行处理的服务器(3)，所述水电站(1)的内部还安装有用于对服务器(3)内部处理信号进行监测的监控室(4)，所述水轮机组(2)内部同一部件上多个传感器的安装位置依次记录为D₁、D₂、D₃…D_n-1、D_n，所述水轮机组(2)内部同一部件上多个传感器的实时监测数值依次对应记录为V₁、V₂、V₃…V_n-1、V_n，通过对同一部件不同位置上多个传感器实时监控数值的原始差值DIF的求算，得出该部件上多个传感器实时监测数值的参考基准；

所述原始差值DIF的向量维度为(1，n*(n-1)/2)，所述原始差值DIF＝[V₁-V₂,V₁-V₃,...,V₁-V_n-1,V₁-V_n,V₂-V₃,V₂-V_n-1,V₂-V_n,...,V_n-1-V_n]，若所述水轮机组(2)内部同一部件上某个传感器实时监测产生的数值匹配原始差值DIF后仍存在有异常状况，则表明该部件该传感器位置处存在异常状况，所述服务器(3)将监测到的异常状况发送至监控室(4)内部，进行报警提醒。

2.根据权利要求1所述的一种利用大数据判断水轮机温度异常的方法，其特征在于：所述服务器(3)在启动过程中还需对水轮机组(2)内部同一部件上多个传感器监测数值之间的差值最大值、最小值、平均值、方差进行求算，以作为同一水轮机组(2)内部同一部件上传感器实时监测数值的参照标准。

3.根据权利要求2所述的一种利用大数据判断水轮机温度异常的方法，其特征在于：所述差值最大值的求算公式为DIF_MAX＝MAX(DIF)，所述差值最小值的求算公式为DIF_MIN＝MIN(DIF)，所述差值平均值的求算公式为DIF_AVG＝AVERAGE(DIF)，所述差值方差的求算公式为DIF_VAR＝VARIANCE(DIF)。

4.根据权利要求1所述的一种利用大数据判断水轮机温度异常的方法，其特征在于：所述服务器(3)还需对同一水轮机组(2)内不同部件上多个传感器的实时监测数值进行差值求算，所述水轮机组(2)内部另一部件上多个传感器的安装位置依次记录为E₁、E₂、E₃…E_m-1、E_m，所述水轮机组(2)内部另一部件上多个传感器的实时监测数值依次对应记录为W₁、W₂、W₃……W_m-1、W_m，求算所述水轮机组(2)内部不同部件之间的传感器监测数值差值，以所述差值为参考标准，若所述水轮机组(2)内部部件上传感器实时监测的数值匹配差值后仍存在异常状况，则表面该水轮机组(2)内部存在异常问题。

5.根据权利要求4所述的一种利用大数据判断水轮机温度异常的方法，其特征在于：所述服务器(3)还需对同一水轮机组(2)内部不同部件上传感器实时监测数值的最大-最大值差、最大-最小值差、最小-最大值差以及最小-最小值差进行求算，以作为所述水轮机组(2)内部不同部件上传感器实时监测数值的参照标准。