【技術實現步驟摘要】
本專利技術涉及電廠運行，具體為一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統。
技術介紹
1、隨著電力行業的快速發展，電廠機組朝著大容量、高參數方向不斷演進，其結構和運行原理日益復雜。在這種情況下，保障電廠機組的安全、穩定和高效運行成為至關重要的問題。
2、而傳統的電廠機組監控，通過傳感器對電廠機組的各項參數進行采集，并將其傳輸到監控設備中，通過監控設備對各項參數進行對比和分析，從而了解電廠機組的運行狀態，防止電廠機組出現故障時，未能第一時間及時的提醒工作人員，從而影響電廠機組的使用壽命和整體的工作效率。
3、而考慮到故障的反饋通常都是通過實時對比進行提醒的，則容易導致工作人員第一時間接收到故障反饋時，并未能做好搶險或者維護的準備，仍需要花費大量的時間去針對故障的原因去選取合適的修理工具，導致在對電廠機組故障發生后的維護工作效率較低，耽誤電廠機組的正常運行效率。
技術實現思路
1、針對現有技術的不足，本專利技術提供了一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，解決了現有的電廠機組監控系統因故障反饋多通過實時對比提醒，工作人員接到反饋時往往沒做好搶險或維護準備，還需花大量時間選修理工具，導致電廠機組故障維護效率低的問題。
2、為實現以上目的，本專利技術通過以下技術方案予以實現：一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，包括監控采集模塊，所述監控采集模塊包括溫度傳感器、壓力傳感器、振動頻率傳感器、電流傳感器，通過將上述傳感器設備安裝在電廠機組上，
3、優選的，所述數據分析與處理模塊上連接有閾值模塊，所述閾值模塊儲存有針對電廠機組各項運行參數預先設定的閾值范圍，具體的閾值范圍包括：溫度參數閾值范圍、壓力參數閾值范圍、振動頻率參數閾值范圍和電流參數閾值范圍。
4、優選的，所述閾值模塊上連接有對比分析模塊，所述對比分析模塊將實時電廠機組的各項參數與閾值范圍進行對比，當發現有參數超出或者低于閾值范圍時，則啟動預設方案模塊，根據多組或者一組參數超出的整體數據判斷電廠機組的具體故障信息，所述對比分析模塊上連接有預設方案模塊，所述預設方案模塊中儲存有不同的故障方案，具體的故障方案包括：溫度異常故障方案；壓力異常故障方案：振動頻率異常故障方案；電流異常故障方案。
5、優選的，所述公式計算模塊中的具體計算公式包括：
6、一、故障概率預測公式：
7、
8、其中：p(a)是故障a的先驗概率，可通過歷史故障數據統計得到，具體為：某種故障在過去一年中的發生頻率；p(b|a)是在故障a發生的條件下，參數b出現當前取值情況的概率，通過對大量歷史故障案例中參數變化情況的分析得到。
9、p(b)是參數b出現當前取值情況的概率，通過全概率公式計算，通過實時監測參數b的值，并使用上述計算公式，計算出在當前參數狀態下故障a發生的概率。
10、優選的，所述公式計算模塊中的具體計算公式還包括：
11、二、故障時間預測公式：
12、1、計算其概率密度函數：
13、f(t)＝λe-λt,t≥0
14、2、計算未來時間t內發生故障的概率：
15、p(t≤t+t0|t>t0)＝1-e-λt
16、其中：
17、t：代表時間，在概率密度函數f(t)中，t是從機組開始運行后的連續時間變量，在故障概率計算中，t表示未來的預測時間；λ為故障率，是通過對歷史故障數據的統計分析得到的一個常數；t0代表機組已經運行的時間；f(t)是概率密度函數，用于描述故障時間t的分布情況；
18、p(t≤t+t0|t>t0)是一個條件概率，表示在機組已經運行了t0時間且尚未發生故障的情況下，在未來t時間內發生故障的概率。
19、優選的，所述公式計算模塊上連接有趨勢預測模塊，所述趨勢預測模塊利用公式計算模塊的計算結果，并根據當前的電流、電壓、溫度參數變化趨勢，預測在接下來的幾個小時內這些參數是否會超出正常范圍，以及出現的變化速率。
20、優選的，所述趨勢預測模塊中具體的預測公式為：
21、
22、其中：
23、表示在t+1時刻機組運行參數的預測值；yt是在t時刻機組運行參數的實際觀測值；是在t時刻對機組運行參數的預測值，α是平滑常數，取值范圍在(0,1)之間；通過結合當前時刻t的實際觀測值yt和預測值按照給定的平滑常數α計算得到，用于對運行參數未來的變化趨勢進行預測。
24、優選的，所述公式計算模塊上連接有趨勢預測模塊，所述趨勢預測模塊利用公式計算模塊的計算結果，并根據當前的電流、電壓、溫度參數變化趨勢，預測在接下來的幾個小時內這些參數是否會超出正常范圍，以及出現的變化速率。
25、優選的，所述趨勢預測模塊上連接有風險評估模塊，所述風險評估模塊根據公式計算模塊和對趨勢預測模塊的結論對電廠機組運行面臨的風險進行全面評估。
26、優選的，所述交互模塊上連接有用戶界面模塊，所述用戶界面模塊為用戶提供平臺，通過平臺對系統信息進行顯示，所述用戶界面模塊上連接有報警與通知模塊，所述報警與通知模塊將對比分析模塊及時的發送給工作人員。
27、本專利技術提供了一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統。具備以下有益效果：
28、1、本專利技術通過設置預測模塊，并根據機組歷史參數和故障信息，運用故障概率預測公式和故障時間預測公式進行計算，預測未來故障發生時間。這些預測功能使工作人員能提前了解機組可能出現的故障，提前做好預防性維護計劃，從而在出現故障時，第一時間攜帶工具進行搶險，提高電廠機組的整體效率。
29、2、本專利技術通過多種傳感器構成的監控采集模塊，全面采集電廠機組的各項參數，并將數據傳輸至中央控制模塊，再由數據分析與處理模塊進行分析。這種多參數實時監測的方式，相比傳統單一的監控方式，能夠更全面、準確地掌握機組運行狀態，避免因部分參數遺漏導致的故障監測盲點，有效提高故障預警的及時性和準確性。
30、3、本專利技術使用特殊的計算公式，通過代入各項歷史參數，并進行計算，從而得出的預測結本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，包括監控采集模塊，所述監控采集模塊包括溫度傳感器、壓力傳感器、振動頻率傳感器、電流傳感器，通過將上述傳感器設備安裝在電廠機組上，從而對電廠機組的各項參數進行采集和監測，并將采集和監測到的各項參數數值傳輸到中央控制模塊中，所述監控采集模塊上連接有中央控制模塊，所述中央控制模塊作為整個系統的核心，協調各個模塊之間的工作流程和數據交互，同時接收來自監控采集模塊采集到的各種參數，并協調數據分析與處理模塊對參數進行讀取，所述中央控制模塊上連接有數據分析與處理模塊，所述數據分析與處理模塊中設置有預設的閾值，在接收實時電廠機組的各項參數后，將參數與閾值進行對比，從而判斷電廠機組的運行狀態，所述數據分析與處理模塊上連接有預測模塊，所述預測模塊根據機組歷史參數和故障信息，使用公式進行計算，從而對機組的故障問題進行預測，起到預警的效果，所述數據分析與處理模塊上連接有交互模塊，所述交互模塊將實時電廠機組的運行狀態和預測結論發送給工作人員。
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述數據
3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述閾值模塊上連接有對比分析模塊，所述對比分析模塊將實時電廠機組的各項參數與閾值范圍進行對比，當發現有參數超出或者低于閾值范圍時，則啟動預設方案模塊，根據多組或者一組參數超出的整體數據判斷電廠機組的具體故障信息，所述對比分析模塊上連接有預設方案模塊，所述預設方案模塊中儲存有不同的故障方案，具體的故障方案包括：溫度異常故障方案；壓力異常故障方案：振動頻率異常故障方案；電流異常故障方案。
4.根據權利要求1所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述預測模塊上連接有數據整理模塊，所述數據整理模塊對電廠機組長時間工作下的參數和故障問題、故障時間節點進行整理，并將整理的數據傳輸到公式計算模塊中，所述數據整理模塊上連接有公式計算模塊，所述公式計算模塊使用特殊的公式，代入數據整理模塊整理和收集的各項參數，對電廠機組的故障問題和故障時間進行預測。
5.根據權利要求4所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述公式計算模塊中的具體計算公式包括：
6.根據權利要求4所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述公式計算模塊中的具體計算公式還包括：
7.根據權利要求4所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述公式計算模塊上連接有趨勢預測模塊，所述趨勢預測模塊利用公式計算模塊的計算結果，并根據當前的電流、電壓、溫度參數變化趨勢，預測在接下來的幾個小時內這些參數是否會超出正常范圍，以及出現的變化速率。
8.根據權利要求7所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述趨勢預測模塊中具體的預測公式為：
9.根據權利要求7所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述趨勢預測模塊上連接有風險評估模塊，所述風險評估模塊根據公式計算模塊和對趨勢預測模塊的結論對電廠機組運行面臨的風險進行全面評估。
10.根據權利要求1所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述交互模塊上連接有用戶界面模塊，所述用戶界面模塊為用戶提供平臺，通過平臺對系統信息進行顯示，所述用戶界面模塊上連接有報警與通知模塊，所述報警與通知模塊將對比分析模塊及時的發送給工作人員。
...【技術特征摘要】
1.一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，包括監控采集模塊，所述監控采集模塊包括溫度傳感器、壓力傳感器、振動頻率傳感器、電流傳感器，通過將上述傳感器設備安裝在電廠機組上，從而對電廠機組的各項參數進行采集和監測，并將采集和監測到的各項參數數值傳輸到中央控制模塊中，所述監控采集模塊上連接有中央控制模塊，所述中央控制模塊作為整個系統的核心，協調各個模塊之間的工作流程和數據交互，同時接收來自監控采集模塊采集到的各種參數，并協調數據分析與處理模塊對參數進行讀取，所述中央控制模塊上連接有數據分析與處理模塊，所述數據分析與處理模塊中設置有預設的閾值，在接收實時電廠機組的各項參數后，將參數與閾值進行對比，從而判斷電廠機組的運行狀態，所述數據分析與處理模塊上連接有預測模塊，所述預測模塊根據機組歷史參數和故障信息，使用公式進行計算，從而對機組的故障問題進行預測，起到預警的效果，所述數據分析與處理模塊上連接有交互模塊，所述交互模塊將實時電廠機組的運行狀態和預測結論發送給工作人員。
2.根據權利要求1所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述數據分析與處理模塊上連接有閾值模塊，所述閾值模塊儲存有針對電廠機組各項運行參數預先設定的閾值范圍，具體的閾值范圍包括：溫度參數閾值范圍、壓力參數閾值范圍、振動頻率參數閾值范圍和電流參數閾值范圍。
3.根據權利要求2所述的一種基于大數據的電廠機組運行狀態智能監控系統，其特征在于，所述閾值模塊上連接有對比分析模塊，所述對比分析模塊將實時電廠機組的各項參數與閾值范圍進行對比，當發現有參數超出或者低于閾值范圍時，則啟動預設方案模塊，根據多組或者一組參數超出的整體數據判斷電廠機組的具體故障信息，所述對比分析模塊上連接有預設方案模塊，所述預設方案模塊中儲存有不同的故障方案，具體的故障方案包括：溫度異常故障方案；壓力異常故障方案：振動頻...
【專利技術屬性】
技術研發人員：王曉東，胡凱鵬，劉文梅，王云濤，柴澤民，張金生，龍智海，陳廣棟，
申請(專利權)人：河北大唐國際王灘發電有限責任公司，
類型：發明
國別省市：
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