【技術實現步驟摘要】
本申請涉及電氣設備狀態評價，更具體地，涉及一種火電廠電氣設備狀態評價方法及系統。
技術介紹
1、隨著火電廠電力系統規模的不斷擴大和電力市場的不斷發展，電力系統的安全性和可靠性問題逐漸凸顯，為了解決這些問題，對供電設備的運行健康狀態進行評估就變得很有必要性。結合設備的監測項實時分析設備當前的運行狀態，準確掌握設備的運行狀態和健康水平，及時發現和解決潛在的安全隱患和故障，確保設備的安全穩定運行，同時優化維修管理，延長設備的使用壽命，提高設備的運行效率，降低設備更換成本和維修成本。
2、隨著火電廠中的設備的結構也越來越復雜，對設備維護的精確性要求也隨之提高，修復故障所需要的時間成本和人力成本也不斷上升，電氣設備故障監測系統的升級迭代勢在必行。現有技術中由于是在設備出現故障后進行維護，會造成人力和時間成本損失，導致設備維護存在滯后性較大的技術問題。
技術實現思路
1、本專利技術提供一種火電廠電氣設備狀態評價方法及系統，用以解決現有技術中電氣設備維護滯后性較大的問題，包括：
2、獲取電氣設備的振動信號，根據電氣設備的振動信號對各電氣設備進行聚類分區；
3、獲取電氣設備的歷史故障數據，基于關聯規則算法挖掘歷史故障數據的強關聯規則；
4、獲取電氣設備的當前運行數據，根據電氣設備的當前運行數據及所處的聚類分區結合歷史故障數據的強關聯規則確定當前電氣設備的運行狀態參數；
5、獲取電氣設備運行時的環境溫度，根據環境溫度對運行狀態參數進行修正，
6、進一步地，所述根據電氣設備的振動信號對各電氣設備進行聚類分區，包括：
7、對電氣設備的振動信號進行預處理，對預處理后的振動信號進行快速傅里葉變換，得到振動信號頻譜圖；
8、根據電氣設備的振動信號頻譜圖確定故障參數，根據故障參數對電氣設備進行聚類，得到各電氣設備的聚類分區。
9、進一步地，所述根據電氣設備的振動信號頻譜圖確定故障參數，包括：
10、獲取振動信號頻譜圖中的峰值點，篩選出振動信號頻譜圖中峰值點大于第一預設閾值的峰值點，根據大于第一預設閾值的平均峰值點確定第一故障參數；
11、計算振動信號頻譜圖中的峰值點與相鄰谷值點的斜率絕對值，根據振動信號頻譜圖中全部斜率絕對值的方差確定第二故障參數；
12、獲取電氣設備的預設標準振動信號頻譜圖，計算電氣設備運行周期內振動信號頻譜圖與預設標準振動信號頻譜圖與坐標軸的面積值，根據振動信號頻譜圖與預設標準振動信號頻譜圖的面積差值確定第三故障參數；
13、對第一故障參數、第二故障參數及第三故障參數進行歸一化處理，根據預設比例將歸一化處理后的第一故障參數、第二故障參數及第三故障參數設定為第一長度、第二長度及第三長度；
14、將第一長度及第二長度分別作為下底面和上底面，將第三長度作為高，根據下底面、上底面和高構建圓臺，將圓臺的體積值設定為電氣設備的綜合故障參數。
15、進一步地，所述根據故障參數對電氣設備進行聚類，得到各電氣設備的聚類分區，包括：
16、根據電氣設備的綜合故障參數建立綜合故障參數數據集，設定初始k值，根據初始k值隨機選取綜合故障參數數據集的初始聚類中心；
17、計算綜合故障參數數據集中各綜合故障參數與k個初始聚類中心的歐氏距離，將綜合故障參數聚類到與初始聚類中心的歐氏距離最近的聚類分區；
18、計算各聚類分區內綜合故障參數的平均值，根據各聚類分區內綜合故障參數的平均值設定新的聚類中心；
19、重復迭代新的聚類中心，直至聚類中心不再發生變化，得到最終的k個電氣設備的聚類分區。
20、進一步地，所述基于關聯規則算法挖掘歷史故障數據的強關聯規則，包括：
21、獲取電氣設備的歷史運行數據及對應的故障類型，對電氣設備的歷史運行數據及對應的故障類型進行離散化處理，得到故障數據集；
22、基于關聯規則算法挖掘故障數據集的頻繁項集，根據故障數據集的頻繁項集確定強關聯規則。
23、進一步地，所述基于關聯規則算法挖掘故障數據集的頻繁項集，根據故障數據集的頻繁項集確定強關聯規則，包括：
24、設定最小支持度閾值，根據電氣設備的歷史運行數據及對應的故障類型挖掘支持度大于或等于最小支持度閾值的歷史運行數據；
25、設定最小置信度閾值，根據電氣設備的歷史運行數據及對應的故障類型在支持度大于或等于最小支持度閾值的歷史運行數據中挖掘置信度大于或等于最小置信度閾值的歷史運行數據，得到強關聯規則。
26、進一步地，根據電氣設備的當前運行數據及所處的聚類分區結合歷史故障數據的強關聯規則確定當前電氣設備的運行狀態參數，包括：
27、獲取電氣設備所處的聚類分區，對聚類分區的聚類中心進行歸一化處理，得到電氣設備的故障權重值；
28、獲取電氣設備的當前運行數據，根據當前運行數據在強關聯規則集中對應故障類型的置信度得到當前電氣設備各故障類型的故障概率；
29、將電氣設備的故障權重值與各故障類型的故障概率相乘后相加，得到各電氣設備的運行狀態參數。
30、進一步地，所述根據環境溫度對運行狀態參數進行修正，包括：
31、計算電氣設備運行時的環境溫度與電氣設備內部實時溫度的差值，根據環境溫度與電氣設備內部實時溫度的差值繪制溫度差值變化曲線，篩選出溫度差值變化曲線中大于第四預設閾值的溫度差值；
32、計算大于第二預設閾值的溫度差值在溫度差值變化曲線中的占比，將大于第二預設閾值的溫度差值在溫度差值變化曲線中的占比與預設標準占比的比值作為運行狀態修正系數；
33、將運行狀態修正系數與電氣設備的運行狀態參數相乘，得到修正后的運行狀態參數。
34、進一步地，所述根據修正后的運行狀態參數確定電氣設備的評價等級，包括：
35、獲取預設運行狀態標準值，計算電氣設備的運行狀態參數與預設運行狀態標準值的差值，判斷電氣設備的運行狀態參數與預設運行狀態標準值的差值是否大于第三預設閾值；
36、若電氣設備的運行狀態參數與預設運行狀態標準值的差值大于第三預設閾值，則將第一等級作為電氣設備的評價等級；
37、若電氣設備的運行狀態參數與預設運行狀態標準值的差值小于或等于第三預設閾值，則判斷電氣設備的運行狀態參數與預設運行狀態標準值的差值是否大于第四預設閾值；
38、若電氣設備的運行狀態參數與預設運行狀態標準值的差值大于第四預設閾值，則將第二等級作為電氣設備的評價等級；
39、若電氣設備的運行狀態參數與預設運行狀態標準值的差值小于或等于第四預設閾值，則將第三等級作為電氣設備的評價等級。
40、為了實現上述目的，本專利技術還提供了一種火電廠電氣設備狀態評價系統，包括：
41、聚類模塊，用于獲取電氣設備的振本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述根據電氣設備的振動信號對各電氣設備進行聚類分區，包括：
3.根據權利要求2所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述根據電氣設備的振動信號頻譜圖確定故障參數，包括：
4.根據權利要求3所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述根據故障參數對電氣設備進行聚類，得到各電氣設備的聚類分區，包括：
5.根據權利要求4所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述基于關聯規則算法挖掘歷史故障數據的強關聯規則，包括：
6.根據權利要求5所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述基于關聯規則算法挖掘故障數據集的頻繁項集，根據故障數據集的頻繁項集確定強關聯規則，包括：
7.根據權利要求6所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，根據電氣設備的當前運行數據及所處的聚類分區結合歷史故障數據的強關聯規則確定當前電氣設備的運行狀態參數，包括：
8.根據權利要求
9.根據權利要求8所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述根據修正后的運行狀態參數確定電氣設備的評價等級，包括：
10.一種火電廠電氣設備狀態評價系統，其特征在于，包括：
...【技術特征摘要】
1.一種火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述根據電氣設備的振動信號對各電氣設備進行聚類分區，包括：
3.根據權利要求2所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述根據電氣設備的振動信號頻譜圖確定故障參數，包括：
4.根據權利要求3所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述根據故障參數對電氣設備進行聚類，得到各電氣設備的聚類分區，包括：
5.根據權利要求4所述的火電廠電氣設備狀態評價方法，其特征在于，所述基于關聯規則算法挖掘歷史故障數據的強關聯規則，包括：
6.根據權利要求5所述的火...
【專利技術屬性】
技術研發人員：陳欽楓，王楚鴻，肖愷升，許燊鑫，方錚，溫博林，劉宇沁，劉傲男，
申請(專利權)人：華能廣東能源開發有限公司海門電廠，
類型：發明
國別省市：
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