[发明专利]一种水电集控事故智能诊断系统

说明书

本发明提一种水电集控事故智能诊断系统，包括在集控中心进行统一部署的基础模型管理、专家系统诊断模型构建、信号辨识、智能诊断、事故处置和趋势性分析，其特征在于：所述基础模型管理是构建完整的“电站‑设备‑点表信息”关联关系结构化数据，所述专家系统诊断模型构建是实现各运行工况模型构建及告警信息标签规则模型，所述智能诊断包括智能辨识及推送是通过对解析后的告警信息进行研判，通过设有的智能信号辨识，可通过标签的扩展性强、检索快、分析块特点，大幅提高海量遥测、遥信数据的检索及查询速度，通过设有的智能故障处置，可根据日常经验形成故障诊断专家库，对故障进行诊断，并自动形成处置策略。

技术领域

本发明涉及水电集控事故智能诊断领域，具体为一种水电集控事故智能诊断系统。

背景技术

近年来，国内随着我国电力工业的发展，设备的信息化程度越来越高，设备状态监测技术日益成熟，设备运行数据与测试数据激增，借助信息技术对设备进行在线状态评估势在必行。设备状态在线监测不等于状态监测，设备状态评估也不等于设备状态在线评估。状态监测包括在线监测，必要时的离线检测及试验，以及不与运行设备直接接触的(如红外监测等)所有可得到运行状态数据的手段；在线监测是指直接安装在设备本体上可实时记录表征设备运行状态特征量的测量系统及技术。设备状态诊断是根据某一时刻在线监测的特征量与前面监测的结果进行纵向比较分析，与同类设备或同一设备不同相在线监测的结果进行横向比较，并结合历年离线检测试验数据和运行经验等，对故障类型、严重程度及原因等做出综合判断，进而做出维修策略及方法。设备状态在线评估是以在线监测结果对故障的类型、位置、严重程度及原因做出判断，并预测出设备继续运行的剩余寿命和给出维修策略及方法的建议。显然在线诊断要求在线监测系统必须具有能反映各种特征量(单一特征最很难满足应用要求)的监测功能、丰富的专家系统和智能化的诊断能力。

国外对设备运行状态检修及事故处置的相关研究主要集中在方法的研究、新技术的研究、具体实施系统的研究等方面。(1)美国电力科学研究院(EPRI)提出了检修优化(PMO)解决方案包括设备检修依据分析、预知维修或状态检修、工作管理和持续改进，在此基础上发展的维修计划和进度安排工具软件可辅助开展状态检修。(2)Alston公司开发了用于确定设备的计划运行寿命及可靠性水平，根据运行数据的积累、时间分析、检测周期、采购管理、商业和人为因素等，通过获取、保留和分析故障数据得到设备的基本状态，达到优化检修的目的。

目前四电站人员短缺、运维技术力量参差不齐，集控值班人员负责接入电站信号监屏、开停机、负荷调整、开关站设备倒闸操作及调度日常协调等相关工作，监屏报警信号繁杂多样，由设备操作、开停机、现场作业消缺、厂用电源倒换、设备故障、事故等引发的有效、无效报警信号跳屏频发，集控值班人员监视工作压力大，存在漏看光字等风险，为电厂安全稳定运行带来隐患。

发明内容

本发明的目的在于提供一种水电集控事故智能诊断系统，以解决上述背景技术提出的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种水电集控事故智能诊断系统，包括在集控中心进行统一部署的基础模型管理、专家系统诊断模型构建、信号辨识、智能诊断、事故处置和趋势性分析，所述基础模型管理是构建完整的“电站-设备-点表信息”关联关系结构化数据，所述专家系统诊断模型构建是实现各运行工况模型构建及告警信息标签规则模型，所述智能诊断包括智能辨识及推送是通过对解析后的告警信息进行研判，所述事故处置是根据信号处置专家库，针对每一个诊断出的故障，系统都提供人工确认复核的操作过程，所述专家系统诊断模型构建还包括专家系统诊断，所述专家系统诊断主要包括知识库、推理机及解释器，所述智能辨识是对解析后的告警信息进行研判，过滤掉无效告警信息，输出有效告警信息，所述智能推送是通过对解析后的告警信息进行研判，对于研判后无效的告警信息进行标签、归类和存储，作为历史数据进行检索和查看。