【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及水电设备监测和诊断领域，尤其涉及一种水电设备在线监测诊断系统。
技术介绍
1、水电作为清洁可再生能源，在全球能源结构中的地位日益重要。随着水电行业的快速发展，大型水电站的建设和中小型水电站的广泛应用使得水电设备的数量和复杂性大幅增加。同时，水电在电网调峰、调频中的关键作用也对设备的可靠性和稳定性提出了更高要求。在这一背景下，设备的安全、稳定运行成为水电行业面临的重大挑战。
2、传统的定期检查和维护方式已经无法满足现代水电站的需求。这种方式存在诸多局限性：难以及时发现设备的潜在问题，人工检查的主观性和不一致性影响诊断准确度，定期维护可能导致不必要的停机，而对于偏远地区的水电站，频繁的人工检查更是成本高昂且不便。这些问题不仅影响了水电站的运营效率和经济效益，还可能危及电力供应的稳定性和安全性。
3、申请号为202310902987.5的中国专利技术专利公开了一种基于大唐水电云平台的水电站设备故障智能识别系统，该系统包括数据解码功能模块，用于将原有的数据解码转换成matlab可读取的数据格式；波形展示功能模块，用于展示利用设备相关参数所绘制得到的波形，且在该功能中可对波形进行相应的操作，便于更好地分析故障；故障判断功能模块，可实现对异常波形的识别，并且直接判断出故障的类型；生成报告功能模块，可实现故障判定分析结束后自动生成故障分析结果报告。该系统中的故障判断主要依赖于预设的模式匹配，无法有效处理复杂的故障数据，且系统缺乏自学习和适应能力，其适用性极其有限。
技术实现思路
1、有鉴于此，本专利技术提出了一种水电设备在线监测诊断系统，通过结合数据采集、多源数据校验、聚类分析、深度学习特征提取和模式匹配等方法，该系统能够实现实时数据的智能处理、异常检测和故障诊断，本专利技术能克服传统方法的局限性，提供更精确、及时的故障识别，同时能够处理复杂和新型的故障模式。
2、本专利技术的技术方案是这样实现的：本专利技术提供了一种水电设备在线监测诊断系统，包括：
3、数据采集模块，用于采集水电设备的实时数据；
4、数据处理模块，用于将实时数据进行整合，并利用校验方法对实时数据进行错误检测，得到校验后的数据；
5、数据分析模块，用于利用聚类算法对校验后的数据进行聚类分析，根据聚类结果标记正常数据和异常数据，得到聚类后的数据；
6、模型分析模块，用于根据预训练的自编码器对聚类后的数据进行特征提取，并根据自编码器提取的特征对聚类后的数据进行二次聚类，得到二次聚类的结果；
7、异常诊断模块，用于基于模式匹配算法对二次聚类的结果进行匹配，确定诊断类型，并输出诊断报告。
8、在上述技术方案的基础上，优选的，校验方法包括：
9、对实时数据进行整合，并记录时间戳，记为d(t)，其中，t为时间戳；
10、对于不同来源的同一数据，进行多源误差查验，若查验通过，则标记为有效数据{a(t)}，否则，标记为待查验数据{b(t)}；
11、将待查验数据按照隶属水电设备进行划分，形成基于水电设备的数据序列，其中，n为水电设备的数量，表示第n个水电设备的数据序列；
12、计算每两个水电设备的数据序列之间的相关系数，将计算得到的相关系数与预设阈值范围进行比较，若符合预设阈值范围，则将对应两个水电设备的数据序列均标记为有效数据，否则，标记为错误数据；
13、对错误数据进行修复，修复后的错误数据标记为有效数据，无法修复的错误数据予以删除；
14、将所有的有效数据整合，作为校验后的数据。
15、在上述技术方案的基础上，优选的，多源误差查验的公式如下：
16、，
17、式中，和分别为第a个来源和第b个来源在t时刻的同一数据，v为数据源个数，表示错误误差；
18、相关系数的公式如下：
19、，
20、式中，表示第个水电设备的数据序列和第个水电设备的数据序列之间的相关系数，表示两个数据序列与参考数据序列之间的绝对差，表示中的二阶最小误差，表示中的二阶最大差值，表示调整系数。
21、在上述技术方案的基础上，优选的，聚类算法包括：
22、步骤一、设定聚类数c，聚类指数m，中间迭代次数t1，最大迭代次数tmax和收敛阈值ε，随机初始化种群，其中，每个个体代表一个可能的隶属度矩阵，初始化搜索函数c，搜索函数为随时间衰减的函数；
23、步骤二、对于每个个体，计算聚类中心和目标函数值，将目标函数值作为该个体的适应度；
24、步骤三、将适应度最小值作为全局最优解，记录最优解和对应的个体；
25、步骤四、计算每个个体的质量，以及个体之间的吸引指数；
26、步骤五、根据吸引指数计算个体的加速度，根据加速度更新个体的速度和位置；
27、步骤六、重复步骤二-步骤五，直至达到中间迭代次数t1，得到最终的全局最优解，即最优个体；
28、步骤七、将最优个体作为初始隶属度矩阵u；
29、步骤八、使用当前的隶属度矩阵u计算聚类中心；
30、步骤九、根据新的聚类中心，更新每个数据点对各聚类簇的隶属度；
31、步骤十、计算新的目标函数值jnew；
32、步骤十一、若或达到最大迭代次数tmax，则根据最大隶属度原则为每个数据点选择聚类中心，输出聚类结果，否则，更新隶属度矩阵的元素并返回步骤八继续迭代；
33、步骤十二、设定隶属度阈值，将聚类结果中最大隶属度低于隶属度阈值的数据点标记为异常数据，否则，标记为正常数据，得到聚类后的数据。
34、在上述技术方案的基础上，优选的，聚类中心的计算公式为：
35、，
36、式中，表示第j个聚类中心，表示第i个数据点，表示第i个数据点对第j个聚类中心的隶属度，m为聚类指数，c为设定的聚类数；
37、目标函数值的计算公式为：
38、，
39、式中，表示个体的目标函数值，也为适应度值，表示数据点到聚类中心的欧氏距离。
40、在上述技术方案的基础上，优选的，个体的质量的计算公式为：
41、，
42、式中，表示当前迭代种群中的最差适应度值，表示当前迭代种群中的最佳适应度值，表示当前迭代所有个体质量的总和；
43、个体之间的吸引指数的计算公式为：
44、，
45、式中，指的是个体对个体的吸引指数，c表示搜索函数，其随时间减小，为个体的质量，为个体的质量，表示个体和个体在解空间中的欧氏距离，为常数，和为个体和个体在解空间中的位置；
46、加速度的计算公式为：
47、，
48、，
49、式中，表示个体的加速度，表示作用在个体的合力，表示0-1之间的随机数；
50、更新个体的速度和位置的公式如下：
<本文档来自技高网...【技术保护点】
1.一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，校验方法包括：
3.如权利要求2所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，多源误差查验的公式如下：
4.如权利要求2所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，聚类算法包括：
5.如权利要求4所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，聚类中心的计算公式为：
6.如权利要求5所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，个体的质量的计算公式为：
7.如权利要求4所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，模型分析模块包括：
8.如权利要求7所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，编码器和解码器的结构相同，均包括4个时间卷积模块，每个时间卷积模块包括空洞卷积、深度可分离因果卷积、权重归一化、注意力机制、激活函数、Dropout，其中，注意力机制包括K全连接层、Q全连接层、V全连接层、注意力计算、softmax、残差连接。
9.如权利要求8所述的
10.如权利要求1所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，模式匹配算法包括：
...【技术特征摘要】
1.一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，校验方法包括：
3.如权利要求2所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，多源误差查验的公式如下：
4.如权利要求2所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，聚类算法包括：
5.如权利要求4所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，聚类中心的计算公式为：
6.如权利要求5所述的一种水电设备在线监测诊断系统，其特征在于，个体的质量的计算公式为：
7.如权利要求4所述的一种水电设...
【专利技术属性】
技术研发人员：李鹤，燕翔，石祥建，董士谦，高元，赵利锋，李林枝，孟宪宇，李庚，宗开华，
申请(专利权)人：华能澜沧江水电股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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