【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及电厂管理，尤其涉及一种基于历史数据的电站预警方法、电子设备及系统。
技术介绍
1、电厂作为现代社会能源供应的核心设施，其发电设备的安全稳定运行直接关系到电力供应的可靠性和国家经济的平稳运行。因此，对电厂发电设备进行安全预警具有极其重要的意义。
2、首先，发电设备是电厂的心脏，一旦出现故障或事故，不仅会导致电力供应中断，还可能引发火灾、爆炸等严重后果，对人员生命安全和财产安全构成巨大威胁。通过安全预警系统，可以实时监测设备的运行状态，及时发现潜在的安全隐患，从而采取预防措施，避免事故的发生。其次，发电设备通常处于高温、高压、强电磁场等恶劣环境下运行，这些环境因素会加速设备的老化和损坏。安全预警系统能够通过对设备运行数据的分析，预测设备的寿命和维修周期，为设备的维护和管理提供科学依据，延长设备的使用寿命，降低维修成本。
3、综上所述，对电厂发电设备进行安全预警是确保电力供应安全、稳定、可靠的重要手段。它不仅能够预防事故的发生，保障人员生命安全和财产安全，还能够提高设备的运行效率和经济效益，为电力行业的可持续发展做出贡献。因此，电厂应高度重视发电设备的安全预警工作，不断完善预警机制，提升预警能力，确保电厂的安全稳定运行，但现有技术往往仅依靠传感设备的原始的监控数据进行预警，如温度和压力，往往不够及时。
4、有鉴于此，提出本专利技术。
技术实现思路
1、本专利技术的目的在于提供一种基于历史数据的电站预警方法、电子设备及系统，本方案为两阶段的
2、本专利技术提供了一种基于历史数据的电站预警方法，所述方法的步骤包括：
3、获取发电机组在每个时间点拍摄的热成像图，确定每个热成像图确定对应的负载强度值；
4、基于当前时间点前的连续多个时间点对应的负载强度值计算负载均值，基于负载均值判定是否进行预警；
5、若基于负载均值判定不进行预警，则记录该负载均值，并基于当前时间点前的连续多个时间点对应的负载强度值构建负载波动向量，基于负载波动向量计算负载波动值；
6、基于所述负载波动值和负载均值计算负载损耗值，基于负载损耗值判定是否进行预警。
7、采用上述方案，本方案为两阶段的处理方式，由于发电机组在负载越大时，发电机组各个位置的温度也会变化，当持续出现温度升高时，则容易出现故障，则在第一阶段的处理中，基于负载均值判定发电机组是否持续处于高负载状态，若持续处于高负载状态则进行预警；若在第一阶段处理中判定不需要进行预警，则进入第二阶段处理，在第二阶段处理中，基于负载均值和负载波动向量进行计算，其中负载波动向量体现发电机组在一段时间内负载的波动情况，由于突然增加负载强度也容易出现故障，因此，本方案通过第二阶段处理进一步进行判断，本方案能够对传感器的数据进行进一步的挖掘计算，提高预警的及时性。
8、在本专利技术的一些实施方式中，在确定每个热成像图确定对应的负载强度值的步骤中，基于预训练的第一卷积神经网络模型计算每个热成像图对应的负载强度值。
9、在本专利技术的一些实施方式中，在基于当前时间点前的连续多个时间点对应的负载强度值计算负载均值，基于负载均值判定是否进行预警的步骤中，计算当前时间点前连续多个时间点对应的负载强度值的平均值，作为负载均值，将所述负载均值与预设的负载阈值比较，确定是否进行预警。
10、采用上述方案，本方案的第一阶段处理中，通过一段时间的负载均值进行判断，当负载均值较大时，则发出预警，以表示发电机组的危险状态，在该状态下发电机组易出现故障。
11、在本专利技术的一些实施方式中，基于当前时间点前的连续多个时间点对应的负载强度值构建负载波动向量的步骤包括：
12、将时间作为横轴，负载强度作为纵轴构建坐标系，在坐标系中标定每个时间点对应的负载强度值的位置；
13、采用直线顺序连接各个每个时间点对应的负载强度值的位置，得到折线图；
14、基于所述折线图构建负载波动向量。
15、在本专利技术的一些实施方式中，在基于所述折线图构建负载波动向量的步骤中，计算相邻两个时间点对应的负载强度值的位置之间的直线的斜率，将斜率值均作为负载波动向量一个维度的值，构建所述负载波动向量。
16、采用上述方案，本方案在第二阶段处理中，基于多个时间点的负载强度值构建折线图，折现图中每两个相邻时间点之间的直线的斜率体现了在该两个时间点时发电机组的波动，本方案将全部的斜率值构建为负载波动向量，所述负载波动向量体现了发电机组一段时间内的连续波动，保证后续计算的准确度。
17、在本专利技术的一些实施方式中，在基于负载波动向量计算负载波动值的步骤中，将所述负载波动向量输入到预训练的第二卷积神经网络模型中，所述第二卷积神经网络模型输出负载波动值。
18、在本专利技术的一些实施方式中，在基于所述负载波动值和负载均值计算负载损耗值，基于负载损耗值判定是否进行预警的步骤中，基于所述负载波动值和负载均值进行加权计算，得到负载损耗值，将所述负载损耗值与预设的负载健康阈值比较，确定是否进行预警。
19、在本专利技术的一些实施方式中，在基于所述负载波动值和负载均值进行加权计算，得到负载损耗值的步骤中，基于如下公式计算负载损耗值：
20、
21、其中，表示负载损耗值，α表示负载波动值，表示负载均值，a1和a2分别表示负载波动值和负载均值对应的权重值。
22、采用上述方案，本方案在第二阶段的计算中，一方面将发电机组在一段时间的负载波动进行计算，确定负载波动值，另一方面将负载波动值与负载均值进行联合计算，联合计算发电机组的健康程度，提高对发电机组的健康程度确定的准确度，当发电机组健康度较低时保证及时对发电机组进行预警。
23、本专利技术另一方面涉及一种电子设备，其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现前述基于历史数据的电站预警方法的步骤。
24、本专利技术另一方面还涉及一种基于历史数据的电站预警系统，该系统包括计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该系统实现所述方法所实现的步骤。
25、综上所述，本专利技术具有以下有益效果：
26、1、本方案为两阶段的处理方式，在第一阶段的处理中，基于负载均值判定发电机组是否持续处于高负载状态，若持续处于高负载状态则进行预警；若在第一阶段处理中判定不需要进行预警，则进入第二阶段处理，在第二阶段处理中，基于负载均值和负载波动向量进行计算，判定是否进行预警，能够对传感器的数据进行进一步的挖掘计算，提高预警的及时性；
27、2、本方案的第一阶段处理中，本文档来自技高网...
【技术保护点】
1.一种基于历史数据的电站预警方法，其特征在于，所述方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：在确定每个热成像图确定对应的负载强度值的步骤中，基于预训练的第一卷积神经网络模型计算每个热成像图对应的负载强度值。
3.根据权利要求1所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：在基于当前时间点前的连续多个时间点对应的负载强度值计算负载均值，基于负载均值判定是否进行预警的步骤中，计算当前时间点前连续多个时间点对应的负载强度值的平均值，作为负载均值，将所述负载均值与预设的负载阈值比较，确定是否进行预警。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：基于当前时间点前的连续多个时间点对应的负载强度值构建负载波动向量的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：在基于所述折线图构建负载波动向量的步骤中，计算相邻两个时间点对应的负载强度值的位置之间的直线的斜率，将斜率值均作为负载波动向量一个维度的值，构建所述负载波动向量。
6.根据权利
7.根据权利要求1所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：在基于所述负载波动值和负载均值计算负载损耗值，基于负载损耗值判定是否进行预警的步骤中，基于所述负载波动值和负载均值进行加权计算，得到负载损耗值，将所述负载损耗值与预设的负载健康阈值比较，确定是否进行预警。
8.根据权利要求7所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：在基于所述负载波动值和负载均值进行加权计算，得到负载损耗值的步骤中，基于如下公式计算负载损耗值：
9.一种电子设备，其特征在于：其上存储有计算机程序，该计算机程序被处理器执行时以实现如权利要求1-8任一项所述的基于历史数据的电站预警方法的步骤。
10.一种基于历史数据的电站预警系统，其特征在于：该系统包括计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有计算机指令，所述处理器用于执行所述存储器中存储的计算机指令，当所述计算机指令被处理器执行时该系统实现所述权利要求1-8任一项所述的基于历史数据的电站预警方法所实现的步骤。
...【技术特征摘要】
1.一种基于历史数据的电站预警方法，其特征在于，所述方法的步骤包括：
2.根据权利要求1所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：在确定每个热成像图确定对应的负载强度值的步骤中，基于预训练的第一卷积神经网络模型计算每个热成像图对应的负载强度值。
3.根据权利要求1所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：在基于当前时间点前的连续多个时间点对应的负载强度值计算负载均值，基于负载均值判定是否进行预警的步骤中，计算当前时间点前连续多个时间点对应的负载强度值的平均值，作为负载均值，将所述负载均值与预设的负载阈值比较，确定是否进行预警。
4.根据权利要求1-3任一项所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：基于当前时间点前的连续多个时间点对应的负载强度值构建负载波动向量的步骤包括：
5.根据权利要求4所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：在基于所述折线图构建负载波动向量的步骤中，计算相邻两个时间点对应的负载强度值的位置之间的直线的斜率，将斜率值均作为负载波动向量一个维度的值，构建所述负载波动向量。
6.根据权利要求1所述的基于历史数据的电站预警方法，其特征在于：在基于负...
【专利技术属性】
技术研发人员：陈敏，曾学文，刘卫国，黄秀华，钟波，郑文伟，
申请(专利权)人：国家能源集团江西电力有限公司万安水力发电厂，
类型：发明
国别省市：
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