火电厂设备监测方法、装置及电子设备制造方法及图纸

本申请公开了一种火电厂设备监测方法、装置及电子设备，涉及数据监测技术领域。该方法包括：根据预处理后的第一数据集和第二数据集，得到目标设备正常运行时所对应的第一概率密度估计集以及目标设备故障状态时所对应的第二概率密度估计集；根据第一概率密度估计集和第二概率密度估计集，拟合出目标设备正常运行时对应的第一概率密度函数以及目标设备故障状态时对应的第二概率密度函数；根据第一概率密度函数和第二概率密度函数，确定出目标阈值；基于目标阈值对目标设备的当前测点数据进行预警监测。本申请公开的火电厂设备监测方法、装置及电子设备可提高故障报警的准确性，降低设备故障频率。

Monitoring methods, devices and electronic equipment of thermal power plant equipment

【技术实现步骤摘要】
火电厂设备监测方法、装置及电子设备
本申请涉及数据监测
，尤其涉及一种火电厂设备监测方法、装置及电子设备。
技术介绍
火电厂设备的故障不仅直接影响到电厂的电能产量，严重的还会对设备与工作人员的人身安全产生影响。所以提高电厂机组运行过程中的可靠性和安全性，面对机组运行过程中的参数异常状态能够及时做出准确的判断，具有重要的意义。目前，火电厂在运行过程中存在的一个重要问题是参数报警阈值多是由设备生产厂家提供的设备初始报警值或工作人员所提供的经验值，其二者往往难以反映机组运行的实际情况。如果利用这些不够精确的参数报警阈值，会导致设备在实际工作中出现误报和漏报。然而，面对火电厂机组运行情况的复杂性，建立匹配机组的适应报警阈值非常困难。因此，如何提高火力发电厂设备安全运行水平，提升设备故障报警准确率，是现有技术中一亟待解决的问题。
技术实现思路
本申请实施例提供一种火电厂设备监测方法，用于改善现有技术中火电厂设备故障报警准确率低的问题。本申请实施例还提供一种火电厂设备监测设备，用于改善现有技术中火电厂设备故障报警准确率低的问题。本申请实施例还提供一种电子设备。本申请实施例采用下述技术方案：一种火电厂设备监测方法，包括：根据预处理后的第一数据集和第二数据集，得到目标设备正常运行时所对应的第一概率密度估计集以及所述目标设备故障状态时所对应的第二概率密度估计集，其中，所述第一数据集为所述目标设备正常运行时的测点数据的集合，所述第二数据集为所述目标设备故障状态时的测点数据的集合；根据所述第一概率密度估计集和所述第二概率密度估计集，拟合出所述目标设备正常运行时对应的第一概率密度函数以及所述目标设备故障状态时对应的第二概率密度函数；根据所述第一概率密度函数和所述第二概率密度函数，确定出目标阈值；基于所述目标阈值对所述目标设备的当前测点数据进行预警监测。一种火电厂设备监测装置，所述火电厂设备监测装置包括：概率密度估计集运算模块，被配置成根据预处理后的第一数据集和第二数据集，得到目标设备正常运行时所对应的第一概率密度估计集以及所述目标设备故障状态时所对应的第二概率密度估计集，其中，所述第一数据集为所述目标设备正常运行时的测点数据的集合，所述第二数据集为所述目标设备故障状态时的测点数据的集合；拟合模块，被配置成根据所述第一概率密度估计集和所述第二概率密度估计集，拟合出所述目标设备正常运行时对应的第一概率密度函数以及所述目标设备故障状态时对应的第二概率密度函数；确定模块，被配置成根据所述第一概率密度函数和所述第二概率密度函数，确定出目标阈值；生成模块，被配置成基于所述目标阈值对所述目标设备的当前测点数据进行预警监测。一种电子设备，包括处理器、存储器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述计算机程序被所述处理器执行时实现上述任一所述的火电厂设备监测方法步骤。本申请实施例采用的上述至少一个技术方案能够达到以下有益效果：由于根据目标设备正常运行时所对应的第一概率密度估计集以及目标设备故障状态时所对应的第二概率密度估计集，拟合出目标设备正常运行时对应的第一概率密度函数以及目标设备故障状态时对应的第二概率密度函数，并根据第一概率密度函数和第二概率密度函数确定出目标阈值，并基于目标阈值对目标设备的当前测点数据进行预警监测。如此，可提高故障报警的准确性，降低设备故障频率，为电厂生成人员提供合理的决策依据。附图说明此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：图1为本申请实施例提供的火电厂设备监测方法的流程图。图2为本申请实施例提供的电子设备的结构示意图。图3为本申请实施例提供的火电厂设备监测装置的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。为解决现有技术存在的火电厂设备故障报警准确率低的问题，本申请实施例提供了一种火电厂设备监测方法。该方法的执行主体可以是服务器，也可以是用户终端，或者是用户终端上安装的客户端(比如可以是独立软件开发商(IndependentSoftwareVendors，ISV)使用的客户端——后称ISV客户端)，等等。其中，ISV，一般是指专门从事软件的开发、生产、销售和服务的企业。所述的执行主体并不构成对本申请的限定。为了便于描述，除特别说明外，本申请实施例中以执行主体为服务器为例进行说明。具体地，该方法的实现流程图如图1所示，包括下述步骤：步骤S101，对获取到的第一数据集和第二数据集进行预处理。本申请实施例中，第一数据集为目标设备正常运行时的测点数据的集合，第二数据集为目标设备故障状态时的测点数据的集合。上述所述的目标设备是指被监测的火电厂设备。目标设备上设置有至少一个监测点，在对目标设备进行监测的过程中，可以获取目标设备上的监测点所监测到的数据，即测点数据。测点数据可以是温度、压力、偏转距离等。其中，若目标设备上设置有多个监测同一类型数据的监测点，则测点数据可以是该多个监测同一类型数据的监测点所监测到的数据的平均值或中间值等。例如，某一目标设备上设置有5个监测温度的监测点，则测点数据可以是该5个监测点所监测到的温度的平均值。在目标设备正常运行和故障状态下，可分别获取目标设备正常运行时测点数据的集合以及目标设备故障状态下测点数据的集合，为便于描述，这里称目标设备正常运行时测点数据的集合为第一数据集，目标设备故障状态下测点数据的集合为第二数据集。本申请实施例中，服务器可对每隔预设时间间隔最新获取到的第一数据集和第二数据集进行预处理。具体的，一般第一数据集和第二数据集中的数据为连续测得的数据，在监测过程中，在某一个或多个时刻可能会存在数据缺失的情况。因此，在进行预处理时，首先可将第一数据集和第二数据集中缺失的数据补齐，如可以采用均值替代法将缺失的数据进行数据补齐。然后，去除掉第一数据集和第二数据集中的噪点数据，噪点数据是指与前后数据差别极大的数据。本申请实施例中，在去噪后也可以将去掉的噪点进行数据补齐。最后，对第一数据集和第二数据集中的数据进行归一化处理。一般情况下，同一目标设备所需要监测的数据类型有多种，因此数据集中的数据可包括多个维度的数据，因此对第一数据集和第二数据集中的数据进行归一化处理后，会得到一个与第一数据集对应的多维数据集，以及一个与第二数据集对应的多维数据集。本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种火电厂设备监测方法，其特征在于，包括：/n根据预处理后的第一数据集和第二数据集，得到目标设备正常运行时所对应的第一概率密度估计集以及所述目标设备故障状态时所对应的第二概率密度估计集，其中，所述第一数据集为所述目标设备正常运行时的测点数据的集合，所述第二数据集为所述目标设备故障状态时的测点数据的集合；/n根据所述第一概率密度估计集和所述第二概率密度估计集，拟合出所述目标设备正常运行时对应的第一概率密度函数以及所述目标设备故障状态时对应的第二概率密度函数；/n根据所述第一概率密度函数和所述第二概率密度函数，确定出目标阈值；/n基于所述目标阈值对所述目标设备的当前测点数据进行预警监测。/n

【技术特征摘要】
1.一种火电厂设备监测方法，其特征在于，包括：
根据预处理后的第一数据集和第二数据集，得到目标设备正常运行时所对应的第一概率密度估计集以及所述目标设备故障状态时所对应的第二概率密度估计集，其中，所述第一数据集为所述目标设备正常运行时的测点数据的集合，所述第二数据集为所述目标设备故障状态时的测点数据的集合；
根据所述第一概率密度估计集和所述第二概率密度估计集，拟合出所述目标设备正常运行时对应的第一概率密度函数以及所述目标设备故障状态时对应的第二概率密度函数；
根据所述第一概率密度函数和所述第二概率密度函数，确定出目标阈值；
基于所述目标阈值对所述目标设备的当前测点数据进行预警监测。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
对获取到的所述第一数据集和所述第二数据集进行预处理。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对获取到的所述第一数据集和所述第二数据集进行预处理，包括：
对所述第一数据集中的数据和所述第二数据集中的数据进行数据补齐、去噪和归一化处理。


4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对获取到的所述第一数据集和所述第二数据集进行预处理，包括：
对每隔预设时间间隔最新获取到的所述第一数据集和所述第二数据集进行预处理。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标阈值包括第一目标阈值和第二目标阈值，所述基于所述目标阈值对所述目标设备的当前测点数据进行预警监测，包括：
当所述目标设备的当前参数对应的概率密度估计值超出所述第一目标阈值时，生成第一报警信息；
当所述目标设备的当前参数对应的概率密度估计值超出所述第二目标阈值时，生成第二报警信息。


6.一种火电厂设备监测...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘鲁京，王文彬，王德军，张佑，牛欣欣，
申请(专利权)人：中国神华能源股份有限公司国华电力分公司，神华国华北京电力研究院有限公司，
类型：发明
国别省市：北京;11