本发明专利技术公开了一种基于模型驱动的机组非停监督方法、系统、设备及存储介质，涉及电力工程技术领域，包括：判断发电机出口断路器合闸状态并获取汽机转速信息；构建机组启停监督模型，判断机组运行状态；所述机组运行状态包括运行状态和停运状态；判断机组停机类型，基于机组停运类型构建机组停机台账。本发明专利技术提供的基于模型驱动的机组非停监督方法通过引入多物理场仿真技术和数据融合分析，构建机组非停监督模型，能够实时监测发电机组的运行状态，自动区分计划停运和非计划停运，并在非计划停运事件发生时自动生成报告并上报。通过自动化、标准化的监控流程，显著改善了传统方法中的效率低下、反馈滞后和数据不准确的问题。
【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电力工程，具体为一种基于模型驱动的机组非停监督方法、系统、设备及存储介质。
技术介绍
1、在现代电力系统中，汽轮机发电机组的稳定运行是保证电力供应连续性和可靠性的关键。然而，机组在长期运行过程中不可避免地会遇到设备故障、维护需求或外界干扰导致的停运。根据电力行业的规程，发电机组的停运分为计划停运和非计划停运两种类型。计划停运是预先安排的停机操作，通常用于设备检修或系统升级，旨在保障机组的长期安全稳定运行。非计划停运则是因突发故障或其他意外事件导致的非预期停运，这不仅会影响电力供应的稳定性，还可能对电力系统的整体安全造成威胁。
2、传统的机组停运监测和管理方法主要依赖人工巡检和数据记录。尽管这种方法在一定程度上能够满足基本的管理需求，但随着电力系统的复杂化和数据量的急剧增长，这种手动监控方式面临着严重的效率和准确性问题。
3、大量的数据需要人工采集和处理，这不仅耗时费力，还容易导致数据遗漏或错误，进而影响停运事件的及时报告和处理。
4、由于依赖人工填报，机组出现故障后的信息不能及时上传，可能导致调度和电力平衡受到不利影响，增加了电网运行的压力。
5、手工操作容易出现漏报或误报，导致监管部门无法准确掌握机组的真实运行情况，从而影响决策和后续措施的实施。
6、鉴于上述问题的存在，本专利技术提出了一种基于模型驱动的机组非停监督方法，旨在通过智能模型的构建和实时数据的自动化处理，克服传统方法的缺陷，实现对发电机组运行状态的精准监控和停运事件的自动分类与上报。
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：现有的发电机组停运监控方法存在人工监控效率低、信息反馈滞后以及数据准确性不足的问题，以及如何实现对发电机组运行状态进行实时监测和自动分类的优化问题。
3、为解决上述技术问题，本专利技术提供如下技术方案：一种基于模型驱动的机组非停监督方法，包括：
4、判断发电机出口断路器合闸状态并获取汽机转速信息；构建机组启停监督模型，判断机组运行状态；所述机组运行状态包括运行状态和停运状态；判断机组停机类型，基于机组停运类型构建机组停机台账。
5、作为本专利技术所述的基于模型驱动的机组非停监督方法的一种优选方案，其中：所述判断发电机出口断路器合闸状态包括通过多物理场仿真技术，对断路器的运行工况进行分析，在操作过程中易发生异常的关键部位布置传感器，实时监测应力数据、温度数据和电磁场数据；对断路器的外部环境进行分析，在易受到环境噪声和电磁干扰影响的区域布置传感器，监测环境噪声数据和电磁干扰数据；在断路器的邻近区域布置测点，检测电气系统中的共模噪声数据和振动数据；对不同测点的数据进行归一化处理，构建合闸状态评估模型，表示为，
6、，
7、，
8、，
9、，
10、，
11、，
12、，
13、，
14、其中，表示总热应力，表示基础应力，表示材料的热膨胀系数，表示杨氏模量，表示温度变化，表示电磁应力，表示内部电磁场强度，表示真空中的磁导率，表示总应力，表示噪声功率密度，表示环境噪声强度，表示声阻抗，表示电磁干扰功率密度，表示外部电磁干扰强度，表示电阻抗，表示外部干扰总功率密度，表示系统健康状态能量，表示共模噪声电压，表示振动加速度，表示断路器的质量，表示综合评估指标，表示最大允许应力，表示最大允许干扰功率密度，表示最大允许健康状态能量。
15、若＞预设状态判断阈值，判断断路器处于合闸状态，若≤预设状态判断阈值，判断断路器处于断开状态。
16、作为本专利技术所述的基于模型驱动的机组非停监督方法的一种优选方案，其中：所述获取汽机转速信息通过机械振动分析、转动惯量分析和热效应分析，确定汽机轴段的关键测点位置；所述机械振动分析利用有限元分析对汽机转子进行振动模式仿真，识别振动模态中的反节点和节点位置，选择振动模态节点布置测点；所述转动惯量分析计算转子沿轴向的转动惯量分布，识别惯量突变点，在惯量突变点布置测点；所述热效应分析通过热力学仿真，分析不同工况下的温度分布，识别温度梯度大于预设温度阈值的区域布置测点；在测点位置安装传感器，实时测量转速、振动和温度数据，并对数据进行预处理。
17、在数据预处理中，通过振动数据和温度数据对转速测量结果进行校正，表示为，
18、，
19、，
20、，
21、其中，表示测点校正后的转速值，表示测点的原始转速测量值，表示测点基于振动数据的校正系数，表示测点处的振动加速度，表示振动加速度的最大容许值，表示测点基于温度数据的校正系数，表示测点处的温度变化，表示温度变化的最大容许值。
22、构建转速融合分析模型，表示为，
23、，
24、其中，表示融合后的最终转速值，表示测点的权重，表示测点校正后的转速值，表示测点的数量，表示测点的编号；当＞最低运行转速阈值且断路器处于合闸状态，判断机组处于运行状态，否则判断机组处于停机状态。
25、作为本专利技术所述的基于模型驱动的机组非停监督方法的一种优选方案，其中：所述机组停机类型通过逻辑一、逻辑二、逻辑三和逻辑四进行判断；若逻辑一、逻辑二、逻辑三和逻辑四均满足预设标准，判断为计划停运；若逻辑四满足预设标准，但逻辑一、逻辑二和逻辑三任一逻辑未满足预设标准，判断为非计划停运。
26、作为本专利技术所述的基于模型驱动的机组非停监督方法的一种优选方案，其中：所述逻辑一是判断机组正常减负的运行压力下降速率；所述逻辑二是判断机组正常打闸停机的负荷允许状态；所述逻辑三是判断机组正常减负的允许负荷下降速率；所述逻辑四是判断机组跳闸状态。
27、作为本专利技术所述的基于模型驱动的机组非停监督方法的一种优选方案，其中：所述判断机组正常减负的运行压力下降速率包括从sis数据库获取锅炉侧主蒸汽压力值；计算锅炉侧主蒸汽压力30分钟内压力下降的速率；若压力下降的速率≤0且压力下降的速率绝对值≤电厂运行降压率；判断逻辑一满足预设标准，若任一条件未满足，判断逻辑一未满足预设标准；所述判断机组正常打闸停机的负荷允许状态包括从sis数据库获取机组负荷值，计算机组负荷10分钟的平均值，当平均值小于额定负荷的15%判断为逻辑二满足预设标准，否则判断逻辑二未满足预设标准；所述判断机组正常减负的允许负荷下降速率包括从sis数据库获取机组负荷值；计算机组负荷30分钟内降负荷的速率；若降负荷的速率≤0且降负荷的速率绝对值≤电厂运行降负荷率；判断逻辑三满足预设标准，若任一条件未满足判断逻辑三未满足预设标准；所述判断机组跳闸状态包括从sis数据库读取汽轮机跳闸信号和锅炉主燃料跳闸信号，若汽轮机跳闸信号和锅炉主燃料跳闸信号均显示跳闸，判断为逻辑四满足预设标准，否则判断逻辑四未满足预设标准。
28、作为本专利技术所述的基于模型驱动的机组非停监督本文档来自技高网
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【技术保护点】
1.一种基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述判断发电机出口断路器合闸状态包括通过多物理场仿真技术，对断路器的运行工况进行分析，在操作过程中易发生异常的关键部位布置传感器，实时监测应力数据、温度数据和电磁场数据；
3.如权利要求1或2所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述获取汽机转速信息，通过机械振动分析、转动惯量分析和热效应分析，确定汽机轴段的关键测点位置；
4.如权利要求1或2所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述机组停机类型，其通过逻辑一、逻辑二、逻辑三和逻辑四进行判断；
5.如权利要求4所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述逻辑一是判断机组正常减负的运行压力下降速率；
6.如权利要求5所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述判断机组正常减负的运行压力下降速率，包括，
7.如权利要求5或6所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述判断机组正常打闸停机的负荷允许状态，包括，
8.如权利要求5或6所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述判断机组正常减负的允许负荷下降速率，包括，
9.如权利要求5或6所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述判断机组跳闸状态，包括，
10.如权利要求1、2、5或6任一所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述构建机组停机台账，包括，
11.一种基于模型驱动的机组非停监督系统，其特征在于：包括，
12.一种计算机设备，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所述的基于模型驱动的机组非停监督方法的步骤。
13.一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所述的基于模型驱动的机组非停监督方法的步骤。
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【技术特征摘要】
1.一种基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述判断发电机出口断路器合闸状态包括通过多物理场仿真技术，对断路器的运行工况进行分析，在操作过程中易发生异常的关键部位布置传感器，实时监测应力数据、温度数据和电磁场数据；
3.如权利要求1或2所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述获取汽机转速信息，通过机械振动分析、转动惯量分析和热效应分析，确定汽机轴段的关键测点位置；
4.如权利要求1或2所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述机组停机类型，其通过逻辑一、逻辑二、逻辑三和逻辑四进行判断；
5.如权利要求4所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述逻辑一是判断机组正常减负的运行压力下降速率；
6.如权利要求5所述的基于模型驱动的机组非停监督方法，其特征在于：所述判断机组正常减负的运行压力下降速率，包括，
【专利技术属性】
技术研发人员：陈松，谭燕，陈褔兵，袁存发，康建辉，何招亮，江家杰，
申请(专利权)人：朗坤智慧科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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