【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，尤其是涉及一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法。
技術介紹
1、水輪發電機是一種利用水流能轉化為電能的設備，其定子鐵芯是發電機的核心部件之一。定子鐵芯的溫度分布對發電機的運行穩定性和壽命具有重要影響。因此，對水輪發電機定子鐵芯溫度分布的分析方法的研究具有重要意義。
2、傳統的水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法主要基于經驗公式方法。經驗公式是根據實驗數據或理論推導得出的經驗規律，可以用于初步估算定子鐵芯的溫度分布情況。然而，由于水輪發電機的工作條件復雜多變，不同型號的水輪發電機可能存在較大的差異，因此經驗公式的準確性存在一定的局限性。
3、另一種常用的方法是有限元模擬。有限元模擬是通過建立數學模型，將定子鐵芯劃分為多個小單元，并結合邊界條件和材料特性進行數值計算，以獲得定子鐵芯的溫度分布情況。這種方法能夠較為準確地模擬定子鐵芯的溫度分布，但需要耗費大量的計算資源和時間。
4、近年來，隨著傳感器技術和數據處理技術的發展，基于傳感器數據的水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法逐漸受到關注。該方法通過在定子鐵芯上布置多個溫度傳感器，實時采集定子鐵芯的溫度數據，通過工業互聯網平臺，將所有水電站設備的時序數據匯聚到數據庫，并通過技術中臺提供的數據分析算法進行處理和分析，以獲得定子鐵芯的溫度分布情況。這種方法具有實時性、準確性高等優點，能夠更好地監測和控制水輪發電機的運行狀態。
技術實現思路
1、本專利技術的主要
2、為解決上述技術問題，本專利技術所采用的技術方案是：一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，包括以下步驟：
3、s1、在定子鐵芯上布置多個溫度傳感器；
4、s2、通過數據采集裝置實時采集定子鐵芯的溫度數據；
5、s3、對采集到的溫度數據進行處理和存儲；
6、s4、通過工業互聯網平臺，將鐵芯溫度時序數據匯聚到數據庫，然后定期對機組的工況參數和運行狀態參數進行數據預處理；
7、s5、通過數據分析算法對處理后的溫度數據進行分析；
8、s6、根據分析結果生成定子鐵芯溫度分布圖和溫度變化趨勢圖；
9、s7、根據鐵芯溫度分布和變化趨勢，診斷發出預警事件和異常事件；
10、s8、根據預警事件人工確定、異常事件專題分析給出結論及處理建議，最后根據前面的統計和分析提出設備運行維修建議，包括設備運行建議和設備維修建議。
11、優選方案中，溫度傳感器通過有線或無線方式與數據采集裝置連接。
12、優選方案中，數據處理步驟包括數據濾波、去噪、校準處理步驟。
13、優選方案中，所述數據分析算法包括溫度分布特征提取、溫度變化趨勢預測分析步驟；
14、所有機組各鐵芯溫度采用中位數分析；
15、利用工業互聯網平臺，計算所有機組的鐵芯溫度的當前分析時間段內溫度中位數，將多臺機組的鐵芯溫度中位數進行對比分析，同時加入環比、同比分析，從而可以分析鐵芯的整體溫度與電站其他同型號機組/不同型號/相鄰/不相鄰機組的差異；
16、該項分析不僅有利于發現部件整體溫度變化情況而且有利于發現不同機組部件之間整體溫度差異，對差異較大的部件后續可進行人工分析等專題分析。
17、優選方案中，溫度分布特征提取的分析算法為采用奇異值分解與小波變換相結合的方法，該步驟包括：
18、a1、首先，對所有機組的鐵芯溫度數據進行收集和整理，形成溫度數據集，其中表示第臺機組在不同時間點的溫度值集合，為機組總數，為時間點數；
19、對溫度數據集構成的矩陣進行奇異值分解，，其中和是正交矩陣，是對角矩陣，其對角線上的元素為奇異值。選取前個較大的奇異值對應的左奇異向量和右奇異向量構成新的矩陣和，則溫度分布特征矩陣；
20、a2、然后，對于每個傳感器采集的溫度時間序列，使用小波變換來進一步提取局部特征；設溫度隨時間的變化為，小波系數計算公式為：
21、；
22、其中是平均溫度，是小波基函數，是小波系數，和分別是尺度和平移參數；
23、a3、將小波系數與奇異值分解得到的特征矩陣相結合，得到最終的溫度分布特征矩陣，其中是一個權重函數，用于調整小波系數在特征矩陣中的貢獻。
24、優選方案中，鐵芯溫度采用中位數分析，溫度中位數計算方法為：
25、b1、計算所有機組在當前分析時間段內的溫度中位數，首先將所有機組的溫度數據合并為一個集合，其中為所有溫度數據的總數，
26、然后對進行排序，若為奇數，則中位數；若為偶數，則中位數；
27、b2、?對于每臺機組，計算其在當前分析時間段內的溫度中位數，同樣對每臺機組的溫度數據進行排序，按照奇數和偶數情況分別計算中位數；
28、公式：，；其中，是所有機組的溫度中位數，是第臺機組的溫度中位數，表示按升序排列后位于第位置的溫度值，是所有溫度數據的總數，是第臺機組的溫度數據總數；
29、公式的用處在于通過計算中位數，更準確地反映溫度數據的中心趨勢，抵抗異常值的影響。
30、優選方案中，鐵芯溫度采用中位數分析，多臺機組的鐵芯溫度中位數進行對比分析，中位數對比分析方法為：
31、c1、進行對比分析，計算差異值，同時進行環比和同比分析，環比分析是與上一個時間段的溫度中位數進行比較，計算環比增長率；
32、同比分析是與去年同期的溫度中位數進行比較，計算同比增長率；
33、c2、采用標準化差值來衡量兩組數據之間的差異程度，計算公式為：
34、；
35、其中是第組數據的中位數，是所有中位數的平均值，是標準差；
36、上述公式的用處在于通過對比分析和標準化差值，了解某臺機組相對于平均水平的偏離程度，發現潛在的問題機組。
37、優選方案中，根據部件整體溫度變化情況對不同機組部件之間整體溫度趨勢進行預測，預測方法包括：
38、d1、結合基于核函數的支持向量回歸和?arima?模型進行溫度變化趨勢預測，采用高斯核函數，其中是核參數，將溫度時間序列數據映射到高維特征空間，在高維特征空間中進行線性回歸，
39、d2、算法構造優化：，subject?to，，，其中和是回歸系數，和是松弛變量，是懲罰參數，是不敏感損失參數，是將輸入數據映射到高維特征空間的函數；
40、d3、通過求解步驟d2優化問題，得到回歸函數，用于初步預測未來時間點的溫度值；
41、d4、同時，使用?arima?模型對溫度序列進行進一步的趨勢預測，溫度序列為，arima?模型的表達式為：，其中是預測的溫度值，是均值項，是自回歸部分，是差分階數，是白噪聲過程；
42、d5、?最后，將?svr本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：溫度傳感器通過有線或無線方式與數據采集裝置連接。
3.根據權利要求1所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：數據處理步驟包括數據濾波、去噪、校準處理步驟。
4.根據權利要求1所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：所述數據分析算法包括溫度分布特征提取、溫度變化趨勢預測分析步驟；
5.根據權利要求4所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：溫度分布特征提取的分析算法為采用奇異值分解與小波變換相結合的方法，該步驟包括：
6.根據權利要求4所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：鐵芯溫度采用中位數分析，溫度中位數計算方法為：
7.根據權利要求5所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：鐵芯溫度采用中位數分析，多臺機組的鐵芯溫度中位數進行對比分析，中位數對比分析方法為：
8.根據權利要求4所述一種水輪
9.根據權利要求4所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：件整體溫度變化情況而且有利于發現不同機組部件之間整體溫度差異，整體溫度差異分析方法包括：
10.根據權利要求1所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：述溫度傳感器的位置根據定子鐵芯的結構特點和溫度分布規律進行合理布置。
...【技術特征摘要】
1.一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：包括以下步驟：
2.根據權利要求1所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：溫度傳感器通過有線或無線方式與數據采集裝置連接。
3.根據權利要求1所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：數據處理步驟包括數據濾波、去噪、校準處理步驟。
4.根據權利要求1所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：所述數據分析算法包括溫度分布特征提取、溫度變化趨勢預測分析步驟；
5.根據權利要求4所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法，其特征是：溫度分布特征提取的分析算法為采用奇異值分解與小波變換相結合的方法，該步驟包括：
6.根據權利要求4所述一種水輪發電機定子鐵芯溫度分布分析方法...
【專利技術屬性】
技術研發人員：徐鉻，李友平，張春輝，湯正陽，王俊青，徐波，周志軍，司漢松，毛業棟，武永恒，
申請(專利權)人：中國長江電力股份有限公司，
類型：發明
國別省市：
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