【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及机组检修，具体涉及水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法、系统及介质。
技术介绍
1、风闸系统是水轮发电机组机械制动系统的重要组成部分，其主要作用是提供制动转矩，机组低转速时能够快速停机，以防止机组在较低转速下长时间转动，或因水轮机导叶漏水使机组发生蠕动现象，造成烧瓦事故，同时还承担着检修时机组转动部分的油压顶起和支撑任务。
2、由于风闸制动系统需要与水轮发电机组的运作周期保持同步，因此一般情况下风闸制动系统除了发生故障时，都是随机组检修；然而风闸制动系统使用频繁，随着使用年限的增加，故障发生频次逐渐增大，维修时需要将机组部分顶起和支撑，频繁维修不仅增加作业任务，还直接影响水轮发电机组的正常运行。
技术实现思路
1、本专利技术所要解决的技术问题是：一般情况下风闸制动系统除了发生故障时，都是随机组检修；然而风闸制动系统使用频繁，随着使用年限和故障频次的增大，不仅增加作业任务，还直接影响水轮发电机组的正常运行；本方案提供水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法、系统及介质，采集风闸制动系统的特征数据对风闸制动系统进行状态估计，并根据状态估计结果和水电机组工作检修计划制定出风闸制动系统的检修策略，及时预见风闸制动系统的故障，结合水电机组工作检修计划制定好风闸制动系统的检修策略；在风闸制动系统存在故障风险时，使风闸制动系统的检修时间与水电机组的工作高峰时期错开；本方案一方面实现合理安排风闸制动系统的检修周期，避免频繁维修，减少工作量；另一方面结合水电机组工作检修计划
2、本专利技术通过下述技术方案实现：
3、本方案提供方水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，包括：
4、采集风闸制动系统的特征数据，并对所述特征数据进行预处理；所述特征数据包括：环境数据、运行状态数据、系统属性数据；
5、将预处理后的特征数据输入风闸制动系统健康状态量化模型中，计算出风闸制动系统的健康状态估计值；
6、基于健康状态估计值，结合水电机组工作检修计划制定出风闸制动系统的检修时间策略。
7、本方案工作原理：由于风闸制动系统需要与水轮发电机组的运作周期保持同步，因此一般情况下风闸制动系统除了发生故障时，都是随机组检修；然而风闸制动系统使用频繁，随着时间、环境和负载等的变化，受元件老化、风闸平台机械磨损及负载冲击等因素的影响，同时风闸油回路油源质量较差将导致油回路发卡、制动器内部密封圈磨损，，故障发生频次逐渐增大，维修时需要机组停机并将机组部分顶起和支撑，频繁维修增加作业任务，还直接影响水轮发电机组的正常运行；鉴于此，本方案水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法、系统及介质，采集风闸制动系统的特征数据对风闸制动系统进行状态估计，并根据状态估计结果和水电机组工作检修计划制定出风闸制动系统的检修策略，及时预见风闸制动系统的故障，结合水电机组工作检修计划制定好风闸制动系统的检修策略；在风闸制动系统存在故障风险时，使风闸制动系统的检修时间与水电机组的工作高峰时期错开；本方案一方面实现合理安排风闸制动系统的检修周期，避免频繁维修，减少工作量；另一方面结合水电机组工作检修计划，错开水电机组的工作高峰时期，保障了水电机组的稳定性。
8、另外，本方案还提供了一种新的技术构思：本方案基于风闸制动系统的环境数据、运行状态数据和系统属性数据等多维度方向对风闸制动系统进行状态估计；相比于传统从运行状态数据单一维度维度，本方案的状态估计方法更精准，尤其使针对持续性的梅雨季节、高海拔地区的等环境比较极端的情形，风闸制动系统发生故障频率的概率更高，因为风闸制动系统中的制动气罐、制动管路容易受到环境湿度、环境气压的影响，产生水汽、锈蚀堵塞制动管路及风闸进气孔，造成气流流通不畅，进而导致风闸在停机扯闸时发卡。基于风闸制动系统的环境数据、运行状态数据和系统属性数据等多维度方向对风闸制动系统进行状态估计，能够预先掌握风闸制动系统的健康状态，及时预警检修。
9、进一步优化方案为，所述采集风闸制动系统的特征数据，并对所述特征数据进行预处理，包括方法：
10、采集风闸制动系统的环境数据、运行状态数据和系统属性数据；所述环境数据包括：环境湿度超量△w、温度超量△t和气压超量△p；运行状态数据包括：风闸动作指令与风闸动作差额的平均值j、风闸动作总次数m；系统属性数据包括：检修总次数n、金属制动管路段的内表面积s；
11、对环境数据、运行状态数据和系统属性数据进行归一化处理得到环境表示量、运行状态表示量和系统属性表示量。
12、进一步优化方案为，对环境数据、运行状态数据和系统属性数据进行归一化处理得到环境表示量、运行状态表示量和系统属性表示量，包括方法：
13、环境表示量u根据下式计算：
14、运行状态表示量h根据下式计算：h＝jm/(j+m)；
15、系统属性表示量x根据下式计算：x＝ns/(n+s)
16、其中，f表示环境归一化系数。
17、进一步优化方案为，所述将预处理后的特征数据输入风闸制动系统健康状态量化模型中，计算出风闸制动系统的健康状态估计值，包括方法：
18、将预处理后的特征数据作为新样本集与旧样本集融合得到组合样本集，将组合样本集划分成训练集、测试集和验证集；
19、基于训练集和测试集构建出风闸制动系统健康状态量化模型；
20、将验证集输入已构建好的风闸制动系统健康状态量化模型中，得到验证分类结果；
21、计算验证分类结果与风闸制动系统正常状态之间的马氏距离，将马氏距离归一化求取风闸制动系统的健康状态估计值。
22、进一步优化方案为，所述基于训练集和测试集构建出风闸制动系统健康状态量化模型，包括方法：
23、将训练集输入多源融合网络中提取出高维融合特征；
24、基于最邻近均值分类器，考虑新样本集的综合损失实现高维融合特征进行健康状态分类；
25、根据健康状态分类结果调整各健康状态分类的旧样本数据。
26、进一步优化方案为，所述考虑新样本集的综合损失，包括方法：
27、以当前训练损失分和旧样本训练损失共同组成风闸制动系统健康状态量化模型的损失函数l：
28、
29、其中，a表示组合样本集；n表示健康状态总数；β1表示第一示性函数；β2表示第二示性函数；y1i(x)表示第i个健康状态的信样本集在当前风闸制动系统健康状态量化模型的输出；y0i表示第i个健康状态的旧样本集在旧风闸制动系统健康状态量化模型上的输出。
30、进一步优化方案为，所述将马氏距离归一化求取风闸制动系统的健康状态估计值，包括方法：
31、根据下式计算风闸制动系统的健康状态估计值g：
32、
33、其中，d表示验证分类结果与风闸制动系统正常状态之间的马氏距离，b表示归一化参数本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，所述采集风闸制动系统的特征数据，并对所述特征数据进行预处理，包括方法：
3.根据权利要求2所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，对环境数据、运行状态数据和系统属性数据进行归一化处理得到环境表示量、运行状态表示量和系统属性表示量，包括方法：
4.根据权利要求2所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，所述将预处理后的特征数据输入风闸制动系统健康状态量化模型中，计算出风闸制动系统的健康状态估计值，包括方法：
5.根据权利要求4所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，所述基于训练集和测试集构建出风闸制动系统健康状态量化模型，包括方法：
6.根据权利要求5所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，所述考虑新样本集的综合损失，包括方法：
7.根据权利要求4所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，
8.根据权利要求7所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，所述基于健康状态估计值，结合水电机组工作检修计划制定出风闸制动系统的检修策略，包括方法：
9.水电机组风闸制动系统检修计划的确定系统，用于实现权利要求1-8任意一项所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，所述系统包括：
10.一种计算机可读介质，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可实现如权利要求1-8中任意一项所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法。
...【技术特征摘要】
1.水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，所述采集风闸制动系统的特征数据，并对所述特征数据进行预处理，包括方法：
3.根据权利要求2所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，对环境数据、运行状态数据和系统属性数据进行归一化处理得到环境表示量、运行状态表示量和系统属性表示量，包括方法：
4.根据权利要求2所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，所述将预处理后的特征数据输入风闸制动系统健康状态量化模型中，计算出风闸制动系统的健康状态估计值，包括方法：
5.根据权利要求4所述的水电机组风闸制动系统检修计划的确定方法，其特征在于，所述基于训练集和测试集构建出风闸制动系统健康状态量化模型，包括方法：
【专利技术属性】
技术研发人员：李金，田志鹏，周济，王东，叶飞宏，陈宇豪，肖茹双，
申请(专利权)人：国网四川省电力公司映秀湾水力发电总厂，
类型：发明
国别省市：
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