一种用于辅助水电站智慧运行的方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及辅助方法的技术领域，具体为一种用于辅助水电站智慧运行的方法，本发明专利技术公开了一种用于辅助水电站智慧运行的方法及系统，其中运行方法包括，收集水电站安全运行时的相关数据；利用机器学习技术对收集的数据进行处理和分析；基于分析结果对水电站进行故障预测和预警；针对故障报告进行水电站辅助修复；采取本发明专利技术，通过实时数据收集和检测功能，能够及时了解水电站的运行状态以及数据变化，能够快速发现水电站潜在的异常情况与故障风险，通过快速分析异常检测结果和运行数据，能够准确判断故障烈性并提供相关的修复建议，有助于相关工作人员快速定位故障和解决故障，可以避免对正常运行设备的干预。对正常运行设备的干预。对正常运行设备的干预。

【技术实现步骤摘要】
一种用于辅助水电站智慧运行的方法及系统


[0001]本专利技术涉及辅助方法的
，具体为一种用于辅助水电站智慧运行的方法。

技术介绍

[0002]目前，对于水电站智慧运行的日常工作中，仅有epms系统进行辅助办公，但在进行辅助办公的过程中，会面临以下一些问题：
[0003]水电站的数据可能受到传感器误差、噪声干扰和数据缺失等问题的影响，可能导致数据质量下降，进而影响方法的准确性和可靠性；水电站的运行数据属于敏感信息，保护数据的安全性和隐私是一个重要的挑战。辅助智慧运行方法需要采取相应的措施，如数据加密、访问权限控制等，确保数据的安全性和合规性；辅助智慧运行方法需要与运维人员进行有效的人机交互和协作。系统的用户界面和操作方式应简单易用，并能够满足运维人员的需求和习惯，提高用户的接受度和使用效果；辅助智慧运行方法需要持续进行优化和改进，以适应水电站的变化和需求。同时，系统的维护和技术支持也是确保方法持续有效运行的关键。

技术实现思路

[0004]本部分的目的在于概述本专利技术的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和专利技术名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和专利技术名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本专利技术的范围。
[0005]鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
[0006]因此，本专利技术提供了一种用于辅助水电站智慧运行的方法，通过实时数据收集和检测功能，能够及时了解水电站的运行状态以及数据变化，能够快速发现水电站潜在的异常情况与故障风险，通过快速识别水电站中的异常情况和故障，能够及时发现和定位故障，可以减少故障对水电站运行的影响。
[0007]为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种用于辅助水电站智慧运行的方法，包括以下步骤，
[0008]收集水电站安全运行时的相关数据；
[0009]利用机器学习技术对收集的数据进行处理和分析；
[0010]基于分析结果对水电站进行故障预测和预警；
[0011]针对故障报告进行水电站辅助修复。
[0012]作为本专利技术所述一种用于辅助水电站智慧运行的方法的一种优选方案，其中：所述利用机器学习技术对收集的数据进行处理和分析包括，利用循环神经网络对收集的数据进行处理，以及利用深度学习对处理后的数据进行分析。
[0013]作为本专利技术所述一种用于辅助水电站智慧运行的方法的一种优选方案，其中：所述循环神经网络是将收集到的水电站数据按照时间序列进行输入，并将过去时刻的隐藏状态与当前时刻的输出共同作为共同的输入数据，所述隐藏状态是循环神经网络中的记忆单
元，用于保存之前的信息，并在后续时刻进行传递，具体实现公式如下：
[0014]f
t
＝Sigmoid(W
fx
x
t
+W
ft
f
t
‑1+b
f
)
[0015]O
t
＝Sigmoid(W
of
f
t
+b
o
)
[0016][0017]其中，x
t
表示当前时刻的输入数据，f
t
表示当前时刻的隐藏状态，f
t
‑1表示过去时刻的隐藏状态，O
t
表示当前时刻的输出，W
fx
、W
ft
、W
ot
表示相对应的权重矩阵，b
f
、b
o
表示相对应的偏置向量，Sigmoid表示将数据映射到时间序列[0,1]之间的激活函数。
[0018]作为本专利技术所述一种用于辅助水电站智慧运行的方法的一种优选方案，其中：所述利用深度学习对处理后的数据进行分析是利用卷积神经网络对数据进行分析的，所述卷积神经网络是利用卷积操作进行数据的局部特征提取，并利用全连接层将卷积层提取的特征映射转化为最终的输出结果，所述卷积操作是通过卷积核对输入数据进行特征提取，所述卷积核是能够与输入数据进行卷积操作后生成特征图的参数，所述卷积操作的具体实现公式如下：
[0019][0020]其中，X表示输入的特征图，表示卷积操作，M为卷积核参数，表示卷积操作的泛化程度；
[0021]所述全连接层的具体计算公式如下：
[0022]y＝Sigmoid(W
x
+b)
[0023][0024]其中，W
x
表示输入的特征图所对应的权重矩阵，b表示偏置向量，y表示输出向量，Sigmoid表示将数据映射到时间序列[0,1]之间的激活函数。
[0025]作为本专利技术所述一种用于辅助水电站智慧运行的方法的一种优选方案，其中：所述基于分析结果对水电站进行故障预测和分析是根据对收集的数据的处理结果进行分析的，包括，根据水电站电压以及电流数据进行分析，对水电站温度以及湿度进行分析以及对水电站水位波动进行分析，具体分析如下：
[0026]当经过处理后的水电站电压数据与水电站电压安全工作阈值不符时，判断水电站出现电力负荷不平衡现象；
[0027]当经过处理后的水电站电流数据与水电站电流安全工作阈值不符时，判断水电站出现电气设备的过载以及短路，导致线路和设备损坏现象；
[0028]当经过处理后的水电站温度与水电站温度安全工作阈值不符时，判断水电站内出现设备过热以及冷却系统出现故障现象，有引发火灾的风险；
[0029]当经过处理后的水电站湿度与水电站湿度安全工作阈值不符时，判断水电站内出现机械设备的腐蚀以及水轮机叶片堵塞的现象，有导致设备性能下降以及完全停机的风险；
[0030]当经过处理后的水位数据与水电站水位安全工作阈值不符时，判断水电站出现水轮机失控以及水封设备的损坏现象，有导致水电站发电能力下降的风险。
[0031]作为本专利技术所述一种用于辅助水电站智慧运行的方法的一种优选方案，其中：水
电站安全工作时的阈值是根据历史数据分析以及水域实际情况进行设定的，具体如下：
[0032]所述水电站电流安全工作阈值是根据安全系数进行设定的，具体如下：
[0033][0034]其中，k表示安全系数，取值为0.8，n表示选取历史数据的次数，I
n
表示第n次的电流数据；
[0035]所述水电站电压安全工作阈值是根据水电站电流安全工作阈值进行设定的，具体如下：
[0036]U
max
＝I
max
·
R
max
[0037]其中，R
max
表示水电站安全工作时的最高负载电阻；
[0038]所述水电站温度安全工作阈值、水电站湿度安全工作阈值以及水电站水位高度安全工作阈值都是根据历史数据以及安全系数进行设定的，具体如下：
[0039][0040][0041][0042]其中，k表示安全系数，取值为0.8本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于辅助水电站智慧运行的方法，其特征在于：包括以下步骤，收集水电站安全运行时的相关数据；利用机器学习技术对收集的数据进行处理和分析；基于分析结果对水电站进行故障预测和预警；针对故障报告进行水电站辅助修复。2.如权利要求1所述的一种用于辅助水电站智慧运行的方法，其特征在于：所述利用机器学习技术对收集的数据进行处理和分析包括，利用循环神经网络对收集的数据进行处理，以及利用深度学习对处理后的数据进行分析。3.如权利要求2所述的一种用于辅助水电站智慧运行的方法，其特征在于：所述循环神经网络是将收集到的水电站数据按照时间序列进行输入，并将过去时刻的隐藏状态与当前时刻的输出共同作为共同的输入数据，所述隐藏状态是循环神经网络中的记忆单元，用于保存之前的信息，并在后续时刻进行传递，具体实现公式如下：f
t
＝Sigmoid(W
fx
x
t
+W
ft
f
t
‑1+b
f
)O
t
＝Sigmoid(W
of
f
t
+b
o
)其中，x
t
表示当前时刻的输入数据，f
t
表示当前时刻的隐藏状态，f
t
‑1表示过去时刻的隐藏状态，O
t
表示当前时刻的输出，W
fx
、W
ft
、W
ot
表示相对应的权重矩阵，b
f
、b
o
表示相对应的偏置向量，Sigmoid表示将数据映射到时间序列[0,1]之间的激活函数。4.如权利要求3所述的一种用于辅助水电站智慧运行的方法，其特征在于：所述利用深度学习对处理后的数据进行分析是利用卷积神经网络对数据进行分析的，所述卷积神经网络是利用卷积操作进行数据的局部特征提取，并利用全连接层将卷积层提取的特征映射转化为最终的输出结果，所述卷积操作是通过卷积核对输入数据进行特征提取，所述卷积核是能够与输入数据进行卷积操作后生成特征图的参数，所述卷积操作的具体实现公式如下：其中，X表示输入的特征图，表示卷积操作，M为卷积核参数，表示卷积操作的泛化程度；所述全连接层的具体计算公式如下：y＝Sigmoid(W
x
+b)其中，W
x
表示输入的特征图所对应的权重矩阵，b表示偏置向量，y表示输出向量，Sigmoid表示将数据映射到时间序列[0,1]之间的激活函数。5.如权利要求4所述的一种用于辅助水电站智慧运行的方法，其特征在于：所述基于分析结果对水电站进行故障预测和分析是根据对收集的数据的处理结果进行分析的，包括，根据水电站电压以及电流数据进行分析，对水电站温度以及湿度进行分析以及对水电站水位波动进行分析，具体分析如下：当经过处理后的水电站电压数据与水电站电压安全工作阈值不符时，判断水电站出现
电力负荷不平衡现象；当经过处理后的水电站电流数据与水电站电流安全工作阈值不符时，判断水电站出现电气设备的过载以及短路，导致线路和设备损坏现象；当经过处理后的水电站温度与水电站温度安全工作阈值不符时，判断水电站内出现设备过热以及冷却系统出现故障现象，有引发火灾的风险；当经过处理后的水电站湿度与水电站湿度安全工作阈值不符时，判断水电站内出现机械设备的腐蚀以及水轮机叶片堵塞的现象，有导致设备性能下降以及完全停机的风险；当经过处理后的水位数...

【专利技术属性】
技术研发人员：张浩，李军刚，罗润虎，唐志奥，孔维婷，
申请(专利权)人：三峡金沙江云川水电开发有限公司，
类型：发明
国别省市：