【技術(shù)實(shí)現(xiàn)步驟摘要】
本專利技術(shù)涉及水電站檢測，具體涉及一種水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法及系統(tǒng)。
技術(shù)介紹
1、水電站的開機(jī)流程是一個(gè)高度復(fù)雜的過程，涉及到眾多設(shè)備的協(xié)同工作和多個(gè)環(huán)節(jié)的精確控制。現(xiàn)有的解決水電站開機(jī)流程問題的方法通常側(cè)重于將開機(jī)流程分解為一系列基于設(shè)備特性和運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)來確定的開機(jī)步驟，每個(gè)步驟通常由一組關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)通過特定耦合關(guān)系來判斷是否能順利進(jìn)行，在此基礎(chǔ)上，引申出一系列問題：
2、(1)水電站開機(jī)流程的異常中斷可能由不止一種故障導(dǎo)致，如軸瓦溫度異常、并網(wǎng)不成功、升不起電壓等，現(xiàn)有分析方法通常是按照時(shí)間順序報(bào)告事件或者依靠運(yùn)維人員查閱詳細(xì)日志記錄、實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù)人工篩選事件，沒有能力自動(dòng)識(shí)別和判斷事件之間的非線性耦合關(guān)系，無法快速精準(zhǔn)定位導(dǎo)致此次開機(jī)失敗的源頭事件；
3、(2)對(duì)找到的具體事件，現(xiàn)有技術(shù)只能分析實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，無法從歷史數(shù)據(jù)準(zhǔn)確分析出具體是由設(shè)備故障、操作失誤、外部環(huán)境因素哪方面導(dǎo)致并據(jù)此給出決策建議，此外還缺少預(yù)測性分析能力，無法提前預(yù)警潛在的故障；
4、(3)現(xiàn)有技術(shù)生成的分析報(bào)告的內(nèi)容與樣式較單一，可視化程度較低，缺少用戶實(shí)際需要的水電站的關(guān)鍵技術(shù)參數(shù)、深入的專業(yè)見解等，無法達(dá)到用戶心中理想的報(bào)告樣式，影響用戶感受。
技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路
1、根據(jù)上述現(xiàn)有技術(shù)中提到的缺陷，本專利技術(shù)提供了一種水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法及系統(tǒng)。
2、為實(shí)現(xiàn)上述目的，本專利技術(shù)提供了以下技術(shù)方案：
3、第一方面，本專利技術(shù)提供的一
4、s1、根據(jù)涉及的不同設(shè)備，將整個(gè)開機(jī)流程劃分為多個(gè)流程步驟，對(duì)每個(gè)步驟設(shè)置狀態(tài)監(jiān)測點(diǎn)和超時(shí)報(bào)警點(diǎn)，實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)流程，當(dāng)監(jiān)測到流程異常中斷，則自動(dòng)觸發(fā)系統(tǒng)進(jìn)行分析診斷；
5、s2、掃描監(jiān)測的各個(gè)步驟狀態(tài)點(diǎn)，定位導(dǎo)致流程中斷的異常步驟，讀取異常步驟下屬的所有關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)點(diǎn)及數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的耦合邏輯；
6、s3、讀取相關(guān)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，利用邏輯耦合分析方法，找出所有導(dǎo)致流程異常的不符合邏輯的數(shù)據(jù)點(diǎn)，記錄下來，找出此次流程時(shí)間范圍內(nèi)，沒有動(dòng)作記錄的數(shù)據(jù)點(diǎn)即為導(dǎo)致此次流程異常中斷的源頭事件；
7、s4、追溯此前歷史開機(jī)流程數(shù)據(jù)，分析過去的開機(jī)流程日志，尋找與當(dāng)前故障前后數(shù)據(jù)變化相匹配的事件記錄，判斷當(dāng)前故障類型及根源；
8、s5、使用專家追溯分析方法，制定針對(duì)性的維護(hù)和修復(fù)策略模塊，輸入源頭事件和故障類型，生成針對(duì)性的解決建議和預(yù)防措施；
9、s6、構(gòu)建報(bào)表生成模型，將故障分析統(tǒng)計(jì)結(jié)果總結(jié)到報(bào)告中。
10、在一些實(shí)施例中，步驟s1中，對(duì)每個(gè)步驟設(shè)置超時(shí)報(bào)警點(diǎn)，當(dāng)超過限定時(shí)間，步驟內(nèi)所有條件經(jīng)過耦合邏輯運(yùn)算后還不滿足開機(jī)條件時(shí)，則判定為流程異常中斷，自動(dòng)觸發(fā)系統(tǒng)進(jìn)行分析診斷。
11、在一些實(shí)施例中，步驟s3中，找出導(dǎo)致流程異常中斷的源頭事件的流程包括：
12、s31、追溯歷史數(shù)據(jù)，查找每個(gè)開機(jī)流程步驟超時(shí)報(bào)警點(diǎn)最后一次動(dòng)作時(shí)間，經(jīng)過時(shí)間前后比較得出最后一次超時(shí)報(bào)警點(diǎn)的步驟，并記錄此時(shí)間為流程結(jié)束時(shí)間endtime；
13、s32、將流程結(jié)束時(shí)間往前10分鐘記作假定開始時(shí)間，在歷史數(shù)據(jù)中查找從假定開始時(shí)間到流程結(jié)束時(shí)間時(shí)間內(nèi)開機(jī)流程異常中斷的時(shí)間，記為流程開始時(shí)間starttime；
14、s33、使用耦合邏輯分析方法，對(duì)異常步驟關(guān)聯(lián)的所有耦合條件進(jìn)行分析，找出源頭事件。
15、在一些實(shí)施例中，步驟s33中，所述耦合邏輯分析方法包括以下步驟：
16、s331、開始并遍歷異常步驟下的具體步驟，獲取每個(gè)具體步驟所對(duì)應(yīng)的字符串；
17、s332、將字符串轉(zhuǎn)換為邏輯關(guān)系式，并將邏輯關(guān)系式按照其中的與邏輯和或邏輯拆分為具體的由多個(gè)變量經(jīng)過復(fù)雜耦合邏輯計(jì)算的多變量邏輯關(guān)系式；
18、s333、從外至內(nèi)逐層對(duì)每個(gè)變量進(jìn)行實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)獲取及邏輯判斷，建立變量數(shù)值關(guān)系表，記錄計(jì)算過程中所有不符合邏輯的數(shù)據(jù)點(diǎn)，若未到最內(nèi)層，則暫時(shí)將不滿足邏輯的狀態(tài)記為正確狀態(tài)，使運(yùn)算過程正常往下直至抵達(dá)最內(nèi)層，找出所有導(dǎo)致流程異常的不符合邏輯的數(shù)據(jù)點(diǎn)，記錄下來；
19、s334、查詢歷史數(shù)據(jù)中，從下達(dá)開機(jī)流程指令開始starttime到流程異常中斷endtime這段時(shí)間內(nèi)，所有被記錄的不合邏輯點(diǎn)的動(dòng)作時(shí)間記錄，沒有動(dòng)作時(shí)間記錄的點(diǎn)即為源頭事件點(diǎn)。
20、在一些實(shí)施例中，步驟s5中，所述故障類型包括設(shè)備故障、操作失誤、環(huán)境因素或磨損。
21、在一些實(shí)施例中，步驟s5中，所述專家追溯分析方法包括：
22、s51、創(chuàng)建關(guān)聯(lián)具體數(shù)據(jù)點(diǎn)和狀態(tài)切換時(shí)間限值的參數(shù)表；所述參數(shù)表包括長期關(guān)注的數(shù)據(jù)點(diǎn)及其各自對(duì)應(yīng)動(dòng)作時(shí)間的警戒值t0和限值t1，其中，t1>t0>0；
23、s52、查詢源頭事件在此前開機(jī)失敗過程中從下達(dá)開機(jī)流程命令到源頭事件點(diǎn)動(dòng)作所用時(shí)間，即計(jì)算異常流程時(shí)間errtimelong：errtimelong＝流程異常中斷endtime-下達(dá)開機(jī)流程令開始starttime，運(yùn)用人工智能算法，剔除異常值，獲取相對(duì)平均值t；
24、s51、將源頭事件點(diǎn)與參數(shù)表相對(duì)應(yīng)，根據(jù)計(jì)算異常流程時(shí)間判斷故障類型：
25、若t≥t1，則判斷此次故障類型為設(shè)備故障；
26、若t<t1但t≥t0，且前n次開機(jī)流程中狀態(tài)切換所用時(shí)間逐步增長，則判斷此次故障類型可能為環(huán)境影響或材料疲勞；
27、若t<t0，則判斷此次故障類型為操作失誤的偶然事件。
28、在一些實(shí)施例中，若參數(shù)表中未查詢到源頭事件點(diǎn)，則追溯歷史數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)實(shí)際開機(jī)次數(shù)k；
29、若k>10，則將開機(jī)次數(shù)k視為10，若0<k<10，則k＝實(shí)際開機(jī)次數(shù)；
30、追溯歷史數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)在過去的k次開機(jī)過程中，從下達(dá)開機(jī)流程命令到源頭事件動(dòng)作之間的時(shí)間，比較k次的時(shí)間長短，找出最大值與最小值，算出限值區(qū)間范圍range：[最小值-(最大值-最小值)*5％，最大值+(最大值-最小值)*5％]；
31、若異常時(shí)間在限值區(qū)間范圍內(nèi)，判斷k次開機(jī)過程中，從下令到該點(diǎn)實(shí)際動(dòng)作的時(shí)間是否逐步變長，若逐步變長，則故障類型為環(huán)境因素或磨損，若沒有逐步變長，則故障類型為環(huán)境因素；若異常時(shí)間不在限值區(qū)間范圍內(nèi)，則故障類型為設(shè)備故障。
32、第二方面，一種水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析系統(tǒng)，包括：
33、狀態(tài)監(jiān)測模塊：用于實(shí)時(shí)監(jiān)控整個(gè)開機(jī)流程中的各個(gè)步驟和關(guān)鍵數(shù)據(jù)點(diǎn)；
34、超時(shí)報(bào)警模塊：用于判定為流程異常中斷，并自動(dòng)觸發(fā)系統(tǒng)進(jìn)行分析診斷；
35、故障分析診斷模塊：掃描監(jiān)測的各個(gè)步驟狀態(tài)點(diǎn)，定位導(dǎo)致流程中斷的具體失敗步驟，并讀取該步驟下屬的所有關(guān)聯(lián)數(shù)據(jù)點(diǎn)及數(shù)據(jù)點(diǎn)之間的耦合邏輯；
36、歷史數(shù)據(jù)追溯與分析模塊：用于對(duì)源頭事件進(jìn)行歷史追溯本文檔來自技高網(wǎng)...
【技術(shù)保護(hù)點(diǎn)】
1.一種水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，步驟S1中，對(duì)每個(gè)步驟設(shè)置超時(shí)報(bào)警點(diǎn)，當(dāng)超過限定時(shí)間，步驟內(nèi)所有條件經(jīng)過耦合邏輯運(yùn)算后還不滿足開機(jī)條件時(shí)，則判定為流程異常中斷，自動(dòng)觸發(fā)系統(tǒng)進(jìn)行分析診斷。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，步驟S3中，找出導(dǎo)致流程異常中斷的源頭事件的流程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，步驟S33中，所述耦合邏輯分析方法包括以下步驟：
5.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，步驟S5中，所述故障類型包括設(shè)備故障、操作失誤、環(huán)境因素或磨損。
6.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，步驟S5中，所述專家追溯分析方法包括：
7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，若參數(shù)表中未查詢到源頭事件點(diǎn)，則追溯歷史數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)實(shí)際開機(jī)次數(shù)K
8.一種水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-7任意一項(xiàng)所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，包括：
...【技術(shù)特征摘要】
1.一種水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，包括以下步驟：
2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，步驟s1中，對(duì)每個(gè)步驟設(shè)置超時(shí)報(bào)警點(diǎn)，當(dāng)超過限定時(shí)間，步驟內(nèi)所有條件經(jīng)過耦合邏輯運(yùn)算后還不滿足開機(jī)條件時(shí)，則判定為流程異常中斷，自動(dòng)觸發(fā)系統(tǒng)進(jìn)行分析診斷。
3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，步驟s3中，找出導(dǎo)致流程異常中斷的源頭事件的流程包括：
4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的水電站自動(dòng)開機(jī)流程異常的分析方法，其特征在于，步驟s33中，所述耦合邏輯分析方法包括以下...
【專利技術(shù)屬性】
技術(shù)研發(fā)人員：張東峰，張舸，程建，王橋智，郭潔，時(shí)有松，楊旋，何宏江，遲海龍，李見輝，李銀斌，陳加威，
申請(專利權(quán))人：中國長江電力股份有限公司，
類型：發(fā)明
國別省市：
還沒有人留言評(píng)論。發(fā)表了對(duì)其他瀏覽者有用的留言會(huì)獲得科技券。