【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電廠發電設備維修，特別涉及電廠設備壽命評估方法。
技術介紹
1、核電設備的預測性維護，是指通過連續監測和預測核電廠系統/設備狀態和故障，實現對于維修時機和維修對象的預測和精準決策，避免設備突發故障導致非計劃停機，最大化利用設備使用壽命，減少維修所需備件貯存規模。剩余壽命評估是實施設備預測性維護的核心關鍵技術。
2、核級發電設備在安裝前均需要通過鑒定試驗，確定其鑒定有效壽命。由于初始的鑒定壽命存在較大的裕量，評估結果往往過于保守。當前通用的鑒定試驗方法僅適用于新設備的出廠試驗階段，導致許多核級發電設備的磨損還沒有真正的到達壽命終點就被迫更換，存在對設備過度老化處理現象。
技術實現思路
1、為克服目前的發電設備的磨損還沒有真正的到達壽命終點就被迫更換，存在對設備過度老化處理現象的技術問題，本專利技術提供了電廠設備壽命評估方法。
2、本專利技術提供了電廠設備壽命評估方法，其包括以下步驟：
3、s1：使用傳感器采集發電設備的運行數據和環境參數的信息，并生成設備的工作狀態和運行參數的歷史記錄數據；
4、s2：將多份歷史記錄數據錄入監測平臺中，并進行數據平滑的預處理操作；
5、s3：基于ai神經網絡對預處理后的歷史記錄數據進行訓練和建模，得到預測設備使用壽命的預測模型；
6、s4：傳感器將新采集到發電設備運行數據和環境參數的信息錄入預測模型中，并通過預測模型識別發電設備的運行數據和環境參數之間的差異，得到發電
7、s5：根據預測結果，制定發電設備的維護和維修的計劃。
8、進一步地，所述s2中，歷史記錄數據的預處理操作還包括使用滑動窗口的方式提取歷史記錄數據的時序特征。
9、進一步地，提取時序特征包括如下步驟：
10、s21：在時間序列數據的起始位置創建窗口，窗口用于捕獲數據的具體特征和分析目標的信息；
11、s22：在窗口中計算所需的時間序列特征，完成計算后將窗口逐步移動至時間序列數據的末尾；
12、s23：將提取的特征整合成一個新的數據集。
13、進一步地，所述s3還包括如下步驟：
14、s31：將歷史記錄數據分為訓練集和測試集，并按照80/20的比例進行劃分；
15、s32：將訓練集中有助于預測設備壽命的特征進行特征數據提取，并通過z-score標準化進行特征數據的縮放；
16、s33：將特征數據輸入到ai神經網絡中進行訓練，并使用測試集對訓練好的模型進行評估；
17、s34：根據模型評估結果對模型進行優調。
18、進一步地，所述s33步驟和s34步驟可以重復進行，直至預測模型滿足預期的性能。
19、進一步地，所述s3步驟中，還可以使用線性回歸和決策樹的深度學習算法建立預測模型。
20、進一步地，所述傳感器發電設備的運行數據包括電壓、電流和功率的參數，環境參數包括溫度和濕度。
21、進一步地，所述電廠設備壽命評估方法還包括根據預測結構制定發電設備的運行策略。
22、進一步地，根據發電設備的所述運行策略建立發電設備的管理信息系統，實現對發電設備的全面管理。
23、進一步地，根據設備的歷史記錄數據和預測結果，對設備進行定期檢查和重新評估，及時調整和更新設備的維護計劃和管理策略。
24、與現有技術相比，本專利技術提供的電廠設備壽命評估方法，具有以下優點：
25、1、電廠設備壽命評估方法，通過傳感器收集發電設備的運行數據和環境參數，為預測模型的建立和分析提供數據支持。通過機器學習技術建立發電設備的壽命預測模型，并根據預測結果進行發電設備的維護和維修計劃，可以避免出現發電設備的過度老化處理現象。
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1.電廠設備壽命評估方法，用于發電設備，其特征在于：包括以下步驟：
2.如權利要求1所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述S2中，歷史記錄數據的預處理操作還包括使用滑動窗口的方式提取歷史記錄數據的時序特征。
3.如權利要求2所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述提取時序特征包括如下步驟：
4.如權利要求1所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述S3還包括如下步驟：
5.如權利要求4所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述S33步驟和S34步驟可以重復進行，直至預測模型滿足預期的性能。
6.如權利要求1所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述S3步驟中，還可以使用線性回歸和決策樹的深度學習算法建立預測模型。
7.如權利要求1所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述傳感器發電設備的運行數據包括電壓、電流和功率的參數，環境參數包括溫度和濕度。
8.如權利要求1所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述電廠設備壽命評估方法還包括根據預測結構制定發電設備的運行策略。
9.如權利要
10.如權利要求9所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：根據設備的歷史記錄數據和預測結果，對設備進行定期檢查和重新評估，及時調整和更新設備的維護計劃和管理策略。
...【技術特征摘要】
1.電廠設備壽命評估方法，用于發電設備，其特征在于：包括以下步驟：
2.如權利要求1所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述s2中，歷史記錄數據的預處理操作還包括使用滑動窗口的方式提取歷史記錄數據的時序特征。
3.如權利要求2所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述提取時序特征包括如下步驟：
4.如權利要求1所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述s3還包括如下步驟：
5.如權利要求4所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述s33步驟和s34步驟可以重復進行，直至預測模型滿足預期的性能。
6.如權利要求1所述電廠設備壽命評估方法，其特征在于：所述s3步驟中，還可以使用線性...
【專利技術屬性】
技術研發人員：李利民，喬溢，薛豐，董為虎，
申請(專利權)人：國能惠州熱電有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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