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公开(公告)号：CN117131368A
公开(公告)日：2023-11-28
申请号：CN202310926127.5
申请日：2023-07-26
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06F18/2135 , G06F18/10 , G06F18/214 , G06F18/2321 , G06F18/24 , F03B15/00
摘要： 本发明公开了一种基于PCA‑VMD的水轮发电机组特征提取与故障预警方法包括：采集与水轮发电机组运行状态相关的参数数据，对所采集的样本数据进行数据划分，按6:2:2的原则划分为训练集、测试集和验证集3个样本集；采用KMO（Kaiser Meyer Olkin）与Bartlett（巴特利特球度）检验来验证所采集的样本数据集是否适用PCA数据降维算法；采用PCA数据降维算法对采集的样本数据集进行属性参数的约简，得到与水轮发电机组运行状态相关的新主元，并利用累积方差贡献率、陡坡图两个指标衡量PCA数据降维算法；采用VMD分解算法对水轮发电机组的故障特征进行提取，最后采用DENCLUE密度聚类算法构建水轮发电机组故障预警模型，实现水轮发电机组的故障预警。
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公开(公告)号：CN116738689B
公开(公告)日：2024-07-16
申请号：CN202310607920.9
申请日：2023-05-26
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及基于Elman模型的水轮发电机组状态健康评估系统，包括厂级监控数据提取模块、历史健康状态评估子系统和实时健康状态预测子系统，历史健康状态评估子系统获取机组历史数据，并对Elman预测模型进行训练、测试，得到训练好的Elman预测模型；实时健康状态预测子系统，根据实时数据调用Elman预测模型对机组劣化度进行预测，根据计算得到的机组劣化度判断是否发出预警信号。本发明提供的水轮发电机组设备状态健康评估系统，实现了水轮发电机组的劣化趋势的实时准确预测判断，有效地掌握机组当前的真实健康状态，保证水轮发电机组设备安全、稳定、可靠地运行，实现水轮发电机组设备的智能化管理。
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公开(公告)号：CN116738689A
公开(公告)日：2023-09-12
申请号：CN202310607920.9
申请日：2023-05-26
申请人： 中国长江电力股份有限公司
IPC分类号： G06F30/20 , G06F18/214 , G06F18/24 , G06N3/048 , G06N3/084
摘要： 本发明涉及基于Elman模型的水轮发电机组状态健康评估系统，包括厂级监控数据提取模块、历史健康状态评估子系统和实时健康状态预测子系统，历史健康状态评估子系统获取机组历史数据，并对Elman预测模型进行训练、测试，得到训练好的Elman预测模型；实时健康状态预测子系统，根据实时数据调用Elman预测模型对机组劣化度进行预测，根据计算得到的机组劣化度判断是否发出预警信号。本发明提供的水轮发电机组设备状态健康评估系统，实现了水轮发电机组的劣化趋势的实时准确预测判断，有效地掌握机组当前的真实健康状态，保证水轮发电机组设备安全、稳定、可靠地运行，实现水轮发电机组设备的智能化管理。
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