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公开(公告)号：CN118361396A
公开(公告)日：2024-07-19
申请号：CN202410504386.3
申请日：2024-04-25
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： F04D1/00 , F04D13/06 , F04D29/42 , F04D29/20 , F04D29/043 , F04D29/08 , F04D29/22 , F04D15/00 , F04D29/041 , G01D21/02
摘要： 本发明公开了一种泵的性能状态监测装置，其包括蜗壳、离心叶轮、转轴和控制系统，所述转轴与变频电机传动连接，所述离心叶轮包括前盖板、叶片、后盖板，所述蜗壳包括第一凹槽部、压水室；所述后盖板的外侧面设置有调节装置，所述调节装置包括移动叶片，所述多个移动叶片沿周向分布，离心叶轮相对于转轴可沿轴向移动，移动叶片相对于转轴可沿径向移动、轴向移动。本发明能够自动调节移动叶片的径向外端与外周壁之间的密封间隙，从而能够自动调节/平衡水泵的轴向力，调节水泵的压力及流量，以适应多种工况，以监测及控制水泵的运行状态及性能。
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公开(公告)号：CN112798949A
公开(公告)日：2021-05-14
申请号：CN202011141064.5
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
摘要： 本发明实施例提供一种抽水蓄能机组发电机温度预警方法和系统，结合最大信息系数(MIC)，在保证低运算量的同时，能够发现特征之间非线性关系，具有良好的普适性和公平性。建立的Attention‑TCN模型对特征具有自适应功能，Attention机制在训练过程中、可为每个样本动态分配一个权重，与传统对特征确定权重的方法相比更加灵活、实际，结合TCN参数少、准确性好的特点，建立的模型更加精确，能有效减少预测误差异常的概率。通过分析误差序列的偏态与峰度预警，与传统的取误差最大值、根据经验设置报警阈值等方法相比更加客观，具有良好的可解释性，兼顾灵敏性与可靠性，计算量较小，保证了预警的实时性。
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公开(公告)号：CN118333600A
公开(公告)日：2024-07-12
申请号：CN202410291334.2
申请日：2024-03-14
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/20 , G06Q50/06 , G06N3/0442
摘要： 本发明提供了一种电站设备检修质量评价方法，包括：1)基于上次检修后历史运行数据构建初始状态模型S；结合检修后运行工况参数和初始状态模型S计算全工况运行状态预测值S(1,2,…,N)；2)基于本次检修前历史运行数据构建修前状态模型E；结合检修后运行工况参数和修前状态模型E计算全工况运行状态预测值E(1,2,…,N)；3)根据检修后运行状态的实际值T(1,2,…,N)和预测值S(1,2,…,N)、E(1,2,…,N)的偏差计算各工况下该运行状态的检修得分；4)加权获得该运行状态的全工况检修得分；5)结合运行状态权重和各运行状态的全工况检修得分得到设备的检修得分，完成检修质量评价。本发明综合考虑检修前后运行状态在不同工况下的偏差，给了一种电站设备检修质量量化评价方法。
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公开(公告)号：CN117851821A
公开(公告)日：2024-04-09
申请号：CN202311748943.8
申请日：2023-12-18
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/214 , G06F18/213 , G06N3/0442 , G06N3/048 , G06N3/082 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及一种基于深度学习的水电机组劣化趋势预测方法。本发明建立在对水电机组工况参数和监测数据分析的基础上，首先根据水轮机综合运转特性曲线进行特征提取和数据集划分，将健康样本投入混合密度网络(MDN)模型训练得到健康标准分布，与当前样本的概率分布计算负对数似然概率NLLP作为性能劣化指标PDI，再通过门控递归循环单元(GRU)的深度学习方法对机组劣化趋势进行预测。网络试验结果分析表明，该方法能有效地解决水电机组性能劣化指标难以确定的问题，并有效提高了趋势预测模型的准确性。
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公开(公告)号：CN117277368A
公开(公告)日：2023-12-22
申请号：CN202311064155.7
申请日：2023-08-22
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
摘要： 本发明提供了一种抽水蓄能电站设备运行状态预测方法，包括：S1根据调度计划得到机组负荷曲线；S2根据当前时刻的机组负荷和上下库水位计算得到发电流量；S3结合发电流量和电站上下库水位‑库容关系曲线计算得到下一时刻上下库水位；S4重复步骤S2和S3得到机组负荷曲线对应的上下库水位变化曲线及发电流量曲线；S5根据历史运行状态、机组负荷、上下库水位和流量构建设备运行状态健康模型；S6基于健康模型和机组负荷曲线、上下库水位变化曲线及发电流量曲线计算得到设备运行状态变化曲线，完成设备运行状态预测。本发明根据抽水蓄能电站无来水及上下库水位‑库容对应关系明确的特点，实现基于调度计划迭代计算的振动、摆度等运行状态预测。
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公开(公告)号：CN112651290A
公开(公告)日：2021-04-13
申请号：CN202011142739.8
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
摘要： 本发明实施例提供一种水电机组振动趋势预测方法和系统，方法包括：采集水电机组的原始信号特征集；基于最大信息系数(MIC)分析各本征模态分量与环境变量的相关性，提取相关性大于预设相关度阈值的环境变量作为各本征模态分量的环境特征；将每个本征模态分量及对应的环境特征构成特征输入序列，将特征输入序列按时间顺序作为神经网络的输入，进行神经网络训练，得到振动趋势预测模型；将当前待预测水电机组的每个本征模态分量及对应的环境特征构成特征输入向量，输入至振动趋势预测模型进行预测，并将所有预测结果进行融合得到水电机组的未来趋势预测值,大大提高了振动趋势预测结果的精度和稳定性。
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公开(公告)号：CN118427744A
公开(公告)日：2024-08-02
申请号：CN202410266909.5
申请日：2024-03-08
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/2433 , G06F18/25 , G06F17/11
摘要： 本申请涉及一种基于开停机步长分析的抽蓄机组状态评估方法及系统，该方法包括如下步骤：提供抽水蓄能机组，预先采集抽水蓄能机组在健康运行状态下的数据，采集的数据包括开停机过程中各个操作步骤对应的状态量数据；计算多次开停机过程中两个相邻操作步骤之间的时间跨度并作为步长，划分步长为步长数据集；分别对划分的各个步长数据集预设正常步长范围；采集抽水蓄能机组当前工作状态下的开停机过程各个操作步骤对应的状态量数据，计算当前工作状态下各个步长数据与对应正常步长范围的距离，根据距离评估当前步长的偏离程度；融合各个步长的偏离程度并作为抽水蓄能机组的运行状态评估结果，设置阈值，如评估结果超过阈值则进行预警。
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公开(公告)号：CN118521203A
公开(公告)日：2024-08-20
申请号：CN202410584539.X
申请日：2024-05-12
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： G06Q10/0639 , G06Q50/06
摘要： 本发明公开一种电站设备健康评价方法及系统，其中方法包括以下步骤：预先配置至少一个评价维度，以及所述评价维度所对应的评价指标，所述评价维度包括实时动作状态，对应的评价指标为开关动作、启动动作所对应的效率指标；基于层次分析法确定各评价指标所对应的第一评分权重；获取与所述评价指标一一对应的指标参数；基于所述指标参数确定相应评价指标的健康得分；基于所述第一评分权重和所述健康得分生成相应的健康状况并输出。本发明通过对实时动作状态以及相应的评价指标的设计，能够使开关、泵阀等部件设备的运行状况参与评价，有效提高对电站设备健康评价的准确性。
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公开(公告)号：CN117521004A
公开(公告)日：2024-02-06
申请号：CN202311411886.4
申请日：2023-10-27
申请人： 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司
IPC分类号： G06F18/25 , G06N3/0442 , G06Q50/06 , G06F123/02
摘要： 本发明提供了一种电站设备特征运行状态趋势分析方法和系统，包括：1)将电站设备运行历史均匀划分为运行时段S1～SN；2)为运行时段S1～SN分别建立设备特征运行状态的时段健康模型M1～MN；3)根据时段健康模型M1～MN分别计算该时段内全工况特征运行状态的幅值分布V1～VN；4)将各时段的特征运行状态幅值分布Vi内数据累加形成该时段趋势Ti；5)得到设备特征运行状态的趋势T1～TN。本发明利用分段历史数据构建时段健康模型，进而根据时段健康模型得到该时段内全工况特征运行状态的幅值分布，并综合各时段内特征运行状态幅值分布内数据形成变化趋势，可以更加准确和综合的反映电站设备特征运行状态的变化趋势。
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公开(公告)号：CN112465136A
公开(公告)日：2021-03-09
申请号：CN202011142748.7
申请日：2020-10-22
申请人： 国家电网有限公司 , 国网新源控股有限公司 , 浙江仙居抽水蓄能有限公司 , 中国电建集团华东勘测设计研究院有限公司 , 华中科技大学
IPC分类号： G06N3/08 , G06N3/06 , G06N3/04 , G06F16/903
摘要： 本发明实施例提供一种水电机组劣化预测方法及系统，方法包括：根据采集到的稳态工况下水电机组工况参数与摆度数据，训练完成不同摆度的健康状态模型；计算不同机组部件的摆度劣化序列，并将所述不同部件摆度劣化序列进行融合得到融合劣化序列；对融合摆度劣化序列进行预测得到劣化趋势。本发明实施例提供的一种水电机组劣化预测方法及系统，分别对不同部件的摆度建立了健康状态模型，并计算得到了不同部件的融合劣化度，既可以反映不同部件的状态，更有利于全面的反映机组整体的劣化程度，并且利用门控循环单元神经网络对时间序列数据特征提取的优势以及深度神经网络较浅层网络更强的学习能力，使模型的预测精度更高。
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