[发明专利]一种基于工业大数据的水电站状态检修决策系统在审
申请号: | 201910615614.3 | 申请日: | 2019-07-09 |
公开(公告)号: | CN110309981A | 公开(公告)日: | 2019-10-08 |
发明(设计)人: | 张冲;李太斌;颜天成;延帅;杜俊邑 | 申请(专利权)人: | 华能四川水电有限公司;北京奥技异电气技术研究所有限公司 |
主分类号: | G06Q10/04 | 分类号: | G06Q10/04;G06Q10/06;G06Q50/06;G06F16/215;G06F16/2458;G06F16/248;G06F16/25 |
代理公司: | 北京天奇智新知识产权代理有限公司 11340 | 代理人: | 杨春 |
地址: | 610000 四川省成*** | 国省代码: | 四川;51 |
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摘要: | 本发明公开了一种基于工业大数据的水电站状态检修决策系统,包括数据汇聚平台、数据计算平台与数据展示平台;所述数据展示平台包括智能检测模块、智能预测模块、智能诊断模块与分析决策模块。本发明通过计算表征水电机组各设备本质状态的工业特征值,结合故障模型学习更新,对水电设备进行状态预测与故障诊断,给出机组检修决策建议,从而实现机组状态检修。 | ||
搜索关键词: | 决策系统 数据展示 状态检修 大数据 水电站 分析决策模块 智能检测模块 智能诊断模块 故障模型 故障诊断 机组检修 机组状态 决策建议 数据汇聚 数据计算 水电机组 水电设备 智能预测 状态预测 检修 更新 学习 | ||
【主权项】:
1.一种基于工业大数据的水电站状态检修决策系统,其特征在于,包括:数据汇聚平台,用于衍生数据获取、工业大数据汇聚处理,对工业数据进行采集、清洗、储存以及分类集成;数据计算平台,包括设备指标学习模型,通过大量的数据学习,将机组运行的水头、功率、负荷等影响的干扰因素排除,用于对数据汇聚平台产生的中间衍生数据进行阈值过滤、逻辑条件计算、模型计算生成表征机组设备各部位本征状态的工业特征值,计算出的工业特征值表征设备本质状态;数据展示平台,包括:智能检测模块,用于将机组设备参数工业特征值以及工业特征值历史曲线数据处理及集中显示,并通过配置设备检测点工业特征值的上限值、下限值、上上限、下下限以及多个检测点的组合告警条件,产生告警记录和告警提示,并发送至分析决策模块;智能预测模块,包括数据分析统计模块、关联曲线计算模块以及特征数据库模块,通过Meta模型对设备工业特征值进行趋势运算后,根据设定的限定值进行比较运算;智能诊断模块,包括设备故障诊断模型,用于对设备参数特征值、预测特征值趋势进行聚合关联判定,并通过将该故障的关联诱发因素特征值、特征值趋势预测以及监测量进行逻辑关联计算,确定故障诊断或诊断预警,通过故障源头分析结果,自动匹配知识数据库,给出故障处理措施,并将故障信息发送至分析决策模块;分析决策模块,用于对所述智能检测模块、所述智能预测模块、所述智能诊断模块的数据进行汇总分析,将预警信息分级。
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G06 计算;推算;计数
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
G06Q10-00 行政;管理
G06Q10-02 .预定,例如用于门票、服务或事件的
G06Q10-04 .预测或优化,例如线性规划、“旅行商问题”或“下料问题”
G06Q10-06 .资源、工作流、人员或项目管理,例如组织、规划、调度或分配时间、人员或机器资源;企业规划;组织模型
G06Q10-08 .物流,例如仓储、装货、配送或运输;存货或库存管理,例如订货、采购或平衡订单
G06Q10-10 .办公自动化,例如电子邮件或群件的计算机辅助管理
G06Q 专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的数据处理系统或方法;其他类目不包含的专门适用于行政、商业、金融、管理、监督或预测目的的处理系统或方法
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