【技术实现步骤摘要】
本申请涉及水电站故障诊断，特别涉及一种抽水蓄能水电站动态故障分析方法及系统。
技术介绍
1、抽水蓄能水电站是电力系统中重要的调峰调频设备，其安全稳定运行对电网的安全性和可靠性具有重要影响。目前，水电站的故障诊断主要依赖于专家经验和静态阈值判断，存在以下技术问题：一是传统的单一阈值判断方法无法有效捕捉水电站系统的动态特性，导致故障诊断的准确性不足；二是现有的故障分析方法缺乏系统性的建模框架，难以准确识别故障类型并追溯故障根因；三是传统方法对历史数据的利用率较低，且模型无法随系统动态特性变化而自适应更新，使得故障诊断的实时性和可靠性受到影响。
技术实现思路
1、针对上述技术问题，本申请提供一种抽水蓄能水电站动态故障分析方法及系统。该方法结合pwa近似和分层置信学习技术，通过对状态空间进行自适应分割建立精确模型，同时利用置信上限约束确保学习过程的可靠性，实现了高效准确的故障诊断。
2、鉴于此，本申请提供一种抽水蓄能水电站动态故障分析方法及系统，解决了现有技术中水电站故障诊断准确性不足、缺乏系统性建模框架以及模型自适应性差的问题。
3、本申请实施例提供了一种抽水蓄能水电站动态故障分析方法，包括：采集水电站的多维状态参数，包括水轮机转速、导叶开度、水压和振动数据；建立分段仿射pwa近似模型，包括根据所述状态参数的变化率确定分割点，采用自适应网格划分算法对状态空间进行初始分割，并在每个分割区域内建立线性子系统模型；构建分层学习框架进行故障分析，所述分层学习框架包括特征提
4、可选地，所述建立分段仿射pwa近似模型的步骤包括：对水电站运行参数进行预处理，包括对水轮机转速进行归一化处理，对导叶开度信号进行中值滤波去噪，对水压数据进行插值修复，以及对振动数据进行滑动窗口统计特征计算；根据预处理后的参数计算系统动态特征，包括计算水轮机转速和导叶开度的一阶导数，分析水压变化的相关性，以及提取振动信号的周期性特征；基于所述动态特征确定空间分割，在参数变化剧烈区域采用较小网格，在变化平缓区域使用较大网格，并合并动态特性相似的相邻网格。
5、可选地，所述在特征提取层基于所述pwa近似模型计算状态偏差，提取时域和频域特征的步骤包括：计算水电站状态参数的统计特征，包括计算水轮机转速的均值和方差，分析导叶开度的偏度和峰度，以及计算水压参数的相关系数矩阵；提取水电站运行参数的趋势特征，包括计算水轮机转速变化率，检测导叶开度变化拐点，以及分析水压参数变化趋势；识别水电站参数的突变特征，包括检测振动信号异常点，计算水压突变幅度，以及记录参数突变持续时间；进行频域分析，包括计算振动信号的功率谱密度，分析水轮机转速的主要频率分量，以及统计各频带能量分布。
6、可选地，所述在故障识别层基于所述时域和频域特征计算故障置信度并进行故障类型判断的步骤包括：基于水电站参数特征的置信上限约束进行筛选，包括计算水轮机转速特征的置信区间，评估导叶开度特征的可靠性，以及分析水压和振动特征的置信度；构建水电站故障特征向量，包括组合时域和频域特征，对特征进行归一化处理，以及建立多尺度特征表示；进行故障模式匹配，包括计算与历史故障案例的相似度，基于置信度加权计算概率，以及输出故障类型判断结果。
7、可选地，通过增量学习算法对所述pwa近似模型和分层学习框架进行在线更新，具体包括采用递归最小二乘法更新线性子系统参数，基于系统动态特性自适应调整时间窗口大小，通过软标签传递方式将历史模型知识迁移到当前模型，根据模型预测性能动态调整各层的置信上限约束参数。
8、根据权利要求5所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述采用递归最小二乘法更新线性子系统参数的步骤包括：初始化水电站系统参数，包括设置机组转速、导叶开度、水压和振动参数的初始估计值；基于实时采集的新数据计算预测误差，包括比较实测值与模型预测值的偏差；更新模型参数，包括计算增益矩阵，更新参数估计值，以及引入遗忘因子降低历史数据权重。
9、可选地，所述通过软标签传递方式将历史模型知识迁移到当前模型的步骤包括：构建教师模型，包括选择水电站历史运行数据中性能最优的模型作为基础教师模型；训练学生模型，包括采用教师模型生成的水电站参数软标签进行训练，设置知识蒸馏温度参数，以及添加正则化约束；实现模型融合，包括设计基于水电站运行性能指标的渐进式知识迁移机制，采用指数滑动平均更新模型参数，以及动态调整新旧知识权重。
10、可选地，所述根据模型预测性能动态调整各层的置信上限约束参数的步骤包括：建立性能评估体系，包括评估水电站故障诊断的准确率、召回率，计算模型预测的置信区间，以及监控误报率和漏报率；构建多层级约束传递机制，包括设置各层基础置信度阈值，建立水电站参数特征层间约束映射关系，以及保持约束强度的一致性；执行自适应调整，包括基于滑动时间窗口计算性能指标，根据指标变化调整约束强度，以及在系统稳定时适当放松约束。
11、可选地，所述基于系统动态特性自适应调整时间窗口大小的步骤包括：初始化窗口参数，包括根据水电站机组最大响应时间设置基础窗口长度，设定采样数据的滑动步长，以及配置数据缓存大小；执行自适应调整，包括统计水电站故障发生频率，在正常工况下采用较大窗口，在故障工况下缩小窗口提高响应速度；进行数据质量控制，包括检测并剔除异常数据点，对机组运行数据进行平滑滤波，以及计算数据的可靠性指标。
12、本申请实施例还提供一种计算机装置，所述计算机装置包括：至少一个处理器；以及，与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行上述抽水蓄能水电站动态故障分析的方法。
13、本申请实施例还提供一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质存储计算机指令，该计算机指令用于使计算机执行上述抽水蓄能水电站动态故障分析的方法。
14、本申请实施例还提供一种计算机程序产品，包括计算机指令，其特征在于，该计算机指令被处理器执行时实现上述抽水蓄能水电站动态故障分析的方法的步骤。
15、本申请具备以下技术效果：
16、通过建立分段仿射pwa近似模型，能够准确描述水电站系统的动态特性，提高了故障诊断的准确性；
17、构建了特征提取层、故障识别层和原因推理层的分层学习框架，实现了从故障特征提取到根因分析的系统性建模，提高了故障诊断的可靠性；...
【技术保护点】
1.一种抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述建立分段仿射PWA近似模型的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述在特征提取层基于所述PWA近似模型计算状态偏差，提取时域和频域特征的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述在故障识别层基于所述时域和频域特征计算故障置信度并进行故障类型判断的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述采用递归最小二乘法更新线性子系统参数的步骤包括：
7.根据权利要求5所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述通过软标签传递方式将历史模型知识迁移到当前模型的步骤包括：
8.根据权利要求5所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述根据模型预测性能动态调
9.根据权利要求5所述的一种抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述基于系统动态特性自适应调整时间窗口大小的步骤包括：
10.一种抽水蓄能水电站动态故障分析系统，其特征在于，所述系统包括处理器和存储器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1-9任一项所述的方法。
...【技术特征摘要】
1.一种抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，包括以下步骤：
2.根据权利要求1所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述建立分段仿射pwa近似模型的步骤包括：
3.根据权利要求1所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述在特征提取层基于所述pwa近似模型计算状态偏差，提取时域和频域特征的步骤包括：
4.根据权利要求1所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，所述在故障识别层基于所述时域和频域特征计算故障置信度并进行故障类型判断的步骤包括：
5.根据权利要求1所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，其特征在于，还包括：
6.根据权利要求5所述的抽水蓄能水电站动态故障分析方法，...
【专利技术属性】
技术研发人员：叶力，俞家良，于亚雄，杨荣，白剑飞，李青，徐开炜，刘欢，万波，严汉秋，胡文兴，高玥颖，梁业全，梁宇杨，邓娅婷，骆树生，林芷薇，袁健航，张博宁，叶芯榕，陈春阳，黄湘威，王嘉乐，齐晨晓，张伦昌，陶醉，张家弟，孟飞，谭笑，隋海建，赵子清，郭禹廷，
申请(专利权)人：南方电网调峰调频发电有限公司检修试验分公司，
类型：发明
国别省市：
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