【技術實現步驟摘要】
本專利技術屬于云平臺綜合診斷系統領域，具體涉及一種基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統。
技術介紹
1、隨著電力行業的快速發展，電廠設備的管理和維護變得越來越復雜和重要。傳統的設備管理方式主要依賴于人工巡檢和定期維護，這種方式不僅效率低下，而且難以及時發現設備潛在的故障風險，導致設備故障率高、維護成本高、運行效率低等問題。
2、近年來，隨著大數據、人工智能和云計算技術的迅猛發展，基于這些技術的智能診斷系統逐漸應用于電廠設備管理中。通過對設備運行數據的實時監測和分析，智能診斷系統能夠及時發現設備的異常狀態，提供早期預警，幫助管理人員采取預防性維護措施，從而提高設備的運行可靠性和經濟性。
技術實現思路
1、本專利技術為了解決上述現有技術中存在的問題，本專利技術提供了一種基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，旨在通過綜合展示、設備健康度評估、智能預警、故障診斷等功能模塊，實現對電廠設備的全面監控和智能管理。該系統利用先進的人工智能和機器學習算法，結合電廠專業知識和歷史數據，構建高保真的數字孿生模型，對設備運行狀態進行實時監測和分析，提供準確的預警和故障診斷信息，幫助管理人員及時發現和處理設備故障，降低設備故障率，提高電廠的運行效率和經濟效益。
2、本專利技術采用的具體技術方案是：
3、本專利技術提供了一種基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，包括以下功能模塊：
4、數據展示模塊，用于平臺接入發電設備數量、測點數量、模
5、3d顯示模塊，用于3d展示全廠總貌，重點設備關聯預警和健康指標的展示；
6、實時參數模塊，用于機組運行主要參數和主要經濟性指標的展示；
7、統計模塊，用于機組設備健康綜合指標信息、機組健康度統計信息、機組預警統計信息的展示。
8、還包括智能預警模塊，該模塊基于機組主機和輔機設備工作機理和運維方式，選擇設備參數或者計算表征特征參數，采用人工智能和機器學習算法，通過對歷史數據學習訓練，構建基于運行數據的數字孿生智能預警監測模型，實現對設備狀態的故障早期預警。
9、所述智能預警模塊能夠實時輸出符合當前工況條件的合理基準值、殘差、相似度，并跟隨工況變化而動態變化。
10、還包括設備健康評估模塊，該模塊根據機組關鍵設備不同部件的狀態預警和多種狀態信息，提取一種或者多種物理健康指標，或多種指標融合為一個虛擬健康/性能指標，實現對設備運行狀態信息的準確表達。
11、還包括鍋爐受熱面智能預警與分析模塊，該模塊根據鍋爐受熱面的運行特點，選擇受熱面參數或者計算表征特征參數，采用人工智能和機器學習算法，通過對歷史數據學習訓練，對受熱面壁溫和出入口狀態參數預測，實現對鍋爐運行中受熱面異常狀態進行預警。
12、還包括工況性能分析與故障診斷模塊，該模塊包括風機工況故障診斷、磨煤機工況分析與故障診斷、空預器故障診斷、汽輪機故障診斷、給水泵工況分析與故障診斷、加熱器故障診斷、凝結水泵故障診斷。
13、還包括設備運行數據資產管理模塊，該模塊根據設備數據，采用數據預處理算法結合電廠專業知識，刪除設備異常數據，構建設備運行正常數據樣本庫。
14、還包括關聯性分析模塊，該模塊對接入系統設備測點實時數據進行關聯分析，衡量設備參數之間變化趨勢的相關性，并進行排序。
15、還包括知識庫管理模塊，該模塊提供知識庫導入快捷功能，實現快速將現場的常見故障種類、現象、故障的解決方案導入知識庫。
16、還包括預警信息處理與推送模塊，該模塊提供預警信息處理功能和預警與故障信息推送功能。
17、還包括統計分析模塊，該模塊支持數據以趨勢圖方式展示，支持多參數同時查詢功能，并提供設備運行時長統計功能。
18、還包括預警配置與模型管理模塊，該模塊提供預警模型閾值高低限、殘差高低限的在線修改功能，支持用戶自定義數據預處理配置。
19、本專利技術的有益效果是：
20、本專利技術提供了一種基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，旨在通過綜合展示、設備健康度評估、智能預警、故障診斷等功能模塊，實現對電廠設備的全面監控和智能管理。該系統利用先進的人工智能和機器學習算法，結合電廠專業知識和歷史數據，構建高保真的數字孿生模型，對設備運行狀態進行實時監測和分析，提供準確的預警和故障診斷信息，幫助管理人員及時發現和處理設備故障，降低設備故障率，提高電廠的運行效率和經濟效益。還能夠對設備的運行數據進行深度分析，提供科學的決策支持，幫助管理人員優化設備的運行和維護策略，延長設備的使用壽命，降低維護成本，實現電廠設備管理的智能化和高效化。
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1.一種基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，包括以下功能模塊：
2.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括智能預警模塊，該模塊基于機組主機和輔機設備工作機理和運維方式，選擇設備參數或者計算表征特征參數，采用人工智能和機器學習算法，通過對歷史數據學習訓練，構建基于運行數據的數字孿生智能預警監測模型，實現對設備狀態的故障早期預警。
3.根據權利要求2所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，所述智能預警模塊能夠實時輸出符合當前工況條件的合理基準值、殘差、相似度，并跟隨工況變化而動態變化。
4.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括設備健康評估模塊，該模塊根據機組關鍵設備不同部件的狀態預警和多種狀態信息，提取一種或者多種物理健康指標，或多種指標融合為一個虛擬健康/性能指標，實現對設備運行狀態信息的準確表達。
5.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括鍋爐受熱面
6.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括工況性能分析與故障診斷模塊，該模塊包括風機工況故障診斷、磨煤機工況分析與故障診斷、空預器故障診斷、汽輪機故障診斷、給水泵工況分析與故障診斷、加熱器故障診斷、凝結水泵故障診斷。
7.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括設備運行數據資產管理模塊，該模塊根據設備數據，采用數據預處理算法結合電廠專業知識，刪除設備異常數據，構建設備運行正常數據樣本庫。
8.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括關聯性分析模塊，該模塊對接入系統設備測點實時數據進行關聯分析，衡量設備參數之間變化趨勢的相關性，并進行排序。
9.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括知識庫管理模塊，該模塊提供知識庫導入快捷功能，實現快速將現場的常見故障種類、現象、故障的解決方案導入知識庫。
10.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括預警信息處理與推送模塊，該模塊提供預警信息處理功能和預警與故障信息推送功能。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，包括以下功能模塊：
2.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括智能預警模塊，該模塊基于機組主機和輔機設備工作機理和運維方式，選擇設備參數或者計算表征特征參數，采用人工智能和機器學習算法，通過對歷史數據學習訓練，構建基于運行數據的數字孿生智能預警監測模型，實現對設備狀態的故障早期預警。
3.根據權利要求2所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，所述智能預警模塊能夠實時輸出符合當前工況條件的合理基準值、殘差、相似度，并跟隨工況變化而動態變化。
4.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括設備健康評估模塊，該模塊根據機組關鍵設備不同部件的狀態預警和多種狀態信息，提取一種或者多種物理健康指標，或多種指標融合為一個虛擬健康/性能指標，實現對設備運行狀態信息的準確表達。
5.根據權利要求1所述的基于大智慧多融合云平臺的發電系統智能診斷系統，其特征在于，還包括鍋爐受熱面智能預警與分析模塊，該模塊根據鍋爐受熱面的運行特點，選擇受熱面參數或者計算表征特征參數，采用人工智能和機器學習算法，通過對歷史數據學習訓練，對受熱面壁溫和出入口狀態...
【專利技術屬性】
技術研發人員：崔曉輝，張洪力，馬孝棟，邵云昶，尚志強，劉名聲，張健，張玉朋，滕飛，田志剛，
申請(專利權)人：內蒙古大板發電有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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