【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及工业智能监控，具体为一种基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法及系统。
技术介绍
1、随着工业自动化和智能监控技术的不断发展，电厂设备的故障预警与维护成为一个重要的研究领域。近年来，边缘计算和5g通信技术的进步为工业设备的实时监控和数据传输提供了新的解决方案。边缘计算技术通过在设备附近部署计算节点，实现数据的本地处理和分析，能够有效减少数据传输的延迟，提高数据处理的实时性。同时，5g通信技术以其高带宽、低延迟和高可靠性的特点，为设备间和设备与中央监控系统间的数据传输提供了保障。在此基础上，机器学习技术在设备故障预测和预警中发挥了重要作用，通过对历史数据的分析和建模，可以准确预测设备的运行状态和潜在故障，从而提前采取预防措施，减少设备停机时间，提高生产效率。
2、然而，现有的电厂设备故障预警系统在实际应用中仍存在一些不足之处。首先，传统的监控系统大多依赖于中心化的数据处理模式，所有数据都需传输至中央服务器进行处理，导致数据传输延迟较高，无法满足实时监控的需求。其次，现有系统在数据传输过程中容易受到网络波动和延迟的影响，导致数据丢失或延迟，影响监控的准确性和及时性。再次，传统的故障预警方法多基于简单的阈值判断，未能充分利用历史数据和实时数据的特征，导致预警的准确性和灵敏度不足。此外，现有系统在故障预警信息的传输和处理上缺乏有效的机制，无法及时将预警信息传递至中央监控系统，影响故障处理的效率。相比之下，本专利技术通过引入边缘计算和5g通信技术，结合机器学习算法，能够有效解决上述问题，提供了一种高效、准确的电
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本专利技术。
2、因此，本专利技术解决的技术问题是：如何解决解决传统监控系统存在的延迟高、带宽压力大等问题，提高监控系统的实时性和可靠性，实现对电厂设备的实时监控与故障预警。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法，包括：通过在电厂关键设备附近部署边缘计算节点，实时采集设备的运行数据并进行预处理；
4、利用5g基站和专用网络切片技术构建的通信网络，使边缘计算节点与中央监控系统进行实时数据传输；
5、通过历史数据和机器学习算法建立预测性维护模型，部署在边缘计算节点上进行实时数据分析和故障预警；
6、根据实时数据和历史数据动态调整故障预警的阈值；
7、通过5g网络将预警信息实时传输至中央监控系统，并触发相应的故障处理流程。
8、作为本专利技术所述的基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法的一种优选方案，其中：所述电厂关键设备包括，锅炉、汽轮机、发电机、变压器和冷却系统；
9、所述采集设备的运行数据包括，温度、压力、振动、电流、电压和转速；
10、所述预处理包括，滤波、去噪、归一化和特征提取。
11、作为本专利技术所述的基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法的一种优选方案，其中：所述构建的通信网络包括，在电厂关键设备周围及必要的监控区域部署5g基站，基站间配置多频段支持；
12、利用5g网络切片技术，将电厂内部通信需求划分为多个网络切片，每个切片为特定的数据流分配独立的带宽和优先级；
13、动态调整网络资源分配，基于实时监控的数据流量，自动优化各切片的带宽配置；
14、所述特定的数据流包括，监控数据流、控制数据流和预警数据流。
15、作为本专利技术所述的基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法的一种优选方案，其中：所述自动优化各切片的带宽配置包括，对每个切片的实时数据流量进行加权积分，评估其在特定时间段内的数据传输需求，公式为：
16、
17、其中，ii(t)表示切片si在时间t内的数据流量加权积分，αi表示切片si的带宽权重系数，fi(τ)表示时间τ时刻的实时数据流量；τ表示时间变量，用于积分计算；
18、对数据流量变化率进行指数平滑，捕捉数据流量的波动情况，并考虑对带宽需求的影响，公式为：
19、
20、其中，ei(t)表示切片si与其他切片sj的交互影响总和；βij表示切片si与其他切片sj之间的交互影响系数；表示对数据流量变化率的指数平滑函数，γj表示指数平滑系数，表示数据流量的变化率；m表示网络中所有切片的总数；
21、对每个切片的数据流量进行归一化和复杂变换的乘积运算，综合考虑各切片的整体带宽需求，公式为：
22、
23、其中，pi(t)表示切片si的归一化和复杂变换的乘积结果；σk表示归一化系数；ψk(fk(τ))表示数据流量的变换函数；
24、每个切片的带宽分配计算公式为：
25、
26、其中，bi(t)表示切片si在时间t的带宽分配，btotal表示网络总带宽，ik(t表示所有切片在时间t内的数据流量加权积分的集合，ek(t)表示所有切片的交互影响总和的集合，pk(t)表示所有切片的归一化和复杂变换的乘积结果的集合；
27、若bi(t)＝0时，则切片si当前不分配带宽；
28、若bi(t)＝btotal时，则切片si当前占用整个网络带宽。
29、作为本专利技术所述的基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法的一种优选方案，其中：所述建立预测性维护模型包括，利用主成分分析进行特征选择和降维，提取最具代表性的特征向量；
30、通过特征工程构建新的特征，公式为：
31、
32、其中，φ表示加权特征向量，αi表示特征权重系数，ψi(xi)表示特征变换函数，xi表示原始特征，τ表示时间变量，m表示特征数量；
33、建立预测性维护模型，公式为：
34、
35、其中，表示预测值，n表示决策树的数量，fi(x)表示第i棵决策树的预测结果；
36、使用历史数据训练模型，并通过验证集评估模型的性能，调整模型参数；
37、将训练好的模型部署在边缘计算节点上，进行实时数据分析和故障预警，实时监控设备运行状态，根据模型预测结果生成预警信息，公式为：
38、
39、其中，表示预测结果，βj表示模型参数，γj表示指数平滑系数，表示加权特征向量的变化率；
40、利用实时数据进行分析和故障预警，公式为：
41、
42、其中，ω(t)表示故障预警指数，σk表示归一化系数，ψk(xk(τ))表示实时特征变换函数，xk(τ(表示时间τ时刻的实时特征，n表示实时特征数量。
43、作为本专利技术所述的基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法的一种优选方案，其中：所述动态调整故障预警的阈值包括，计算初始故障预警阈值，公式为：
44、θ0＝μh+kh·σh
45、其中，θ0表示初始预警阈值，μh表示历史数据的均值，kh表本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于边缘计算和5G通信的电厂故障预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于边缘计算和5G通信的电厂故障预警方法，其特征在于：所述电厂关键设备包括，锅炉、汽轮机、发电机、变压器和冷却系统；
3.如权利要求2所述的基于边缘计算和5G通信的电厂故障预警方法，其特征在于：所述构建的通信网络包括，在电厂关键设备周围及必要的监控区域部署5G基站，基站间配置多频段支持；
4.如权利要求3所述的基于边缘计算和5G通信的电厂故障预警方法，其特征在于：所述自动优化各切片的带宽配置包括，对每个切片的实时数据流量进行加权积分，评估其在特定时间段内的数据传输需求，公式为：
5.如权利要求4所述的基于边缘计算和5G通信的电厂故障预警方法，其特征在于：所述建立预测性维护模型包括，利用主成分分析进行特征选择和降维，提取最具代表性的特征向量；
6.如权利要求5所述的基于边缘计算和5G通信的电厂故障预警方法，其特征在于：所述动态调整故障预警的阈值包括，计算初始故障预警阈值，公式为：
7.如权利要求6所述的基于边缘计算和5G
8.一种采用如权利要求1-7任一所述方法的一种基于边缘计算和5G通信的电厂故障预警系统，其特征在于：
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法，其特征在于：所述电厂关键设备包括，锅炉、汽轮机、发电机、变压器和冷却系统；
3.如权利要求2所述的基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法，其特征在于：所述构建的通信网络包括，在电厂关键设备周围及必要的监控区域部署5g基站，基站间配置多频段支持；
4.如权利要求3所述的基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法，其特征在于：所述自动优化各切片的带宽配置包括，对每个切片的实时数据流量进行加权积分，评估其在特定时间段内的数据传输需求，公式为：
5.如权利要求4所述的基于边缘计算和5g通信的电厂故障预警方法，其特征在于：所述建立预测性维护模型包括，利用主成分分析进行特征选择和降维，提取最具代表性的特征向量；<...
【专利技术属性】
技术研发人员：韩晓彤，潘飞，王增鍇，李雪莉，李乐，胡滨，张奇伟，黄利军，张茂尚，于乐，
申请(专利权)人：华能济南黄台发电有限公司，
类型：发明
国别省市：
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