一种基于机器学习模型的电站辅机故障诊断方法和系统

    公开(公告)号:CN116720048A

    公开(公告)日:2023-09-08

    申请号:CN202310585064.1

    申请日:2022-07-18

    发明人: 赵长存

    摘要: 本说明书实施例提供一种基于机器学习模型的电站辅机故障诊断方法和系统,其中该方法包括:基于时间窗确定电站辅机的运行向量;基于运行向量,判断电站辅机对应的历史数据库中是否存在满足预设条件的历史参考向量;预设条件为运行向量与历史参考向量的向量相似度不低于预设阈值;响应于存在满足预设条件的历史参考向量,基于历史参考向量对应的设备运行信息确定电站辅机的故障诊断信息;响应于不存在满足预设条件的历史参考向量,利用映射模型对运行向量进行处理;以及,基于映射模型的输出确定电站辅机的故障参考信息;映射模型通过与预测模型联合构建第二联合模型训练获得,预测模型与映射模型为机器学习模型。

    一种基于机器学习模型的电站辅机故障诊断方法和系统

    公开(公告)号:CN116720048B

    公开(公告)日:2024-08-20

    申请号:CN202310585064.1

    申请日:2022-07-18

    发明人: 赵长存

    摘要: 本说明书实施例提供一种基于机器学习模型的电站辅机故障诊断方法和系统,其中该方法包括:基于时间窗确定电站辅机的运行向量;基于运行向量,判断电站辅机对应的历史数据库中是否存在满足预设条件的历史参考向量;预设条件为运行向量与历史参考向量的向量相似度不低于预设阈值;响应于存在满足预设条件的历史参考向量,基于历史参考向量对应的设备运行信息确定电站辅机的故障诊断信息;响应于不存在满足预设条件的历史参考向量,利用映射模型对运行向量进行处理;以及,基于映射模型的输出确定电站辅机的故障参考信息;映射模型通过与预测模型联合构建第二联合模型训练获得,预测模型与映射模型为机器学习模型。