一种基于多维数据融合的水电机组故障诊断方法及系统

本发明涉及数据处理领域，特别涉及一种基于多维数据融合的水电机组故障诊断方法及系统。

背景技术：

1、水轮发电机组的运行状态是否安全可靠，直接关系到水电站能否安全经济提供可靠的电力，也直接关系到水电站本身的安全。随着科技发展，水轮发电机组的故障诊断正由人工诊断到智能诊断、由离线诊断到在线诊断、由现场诊断到远程诊断逐渐发展。

2、目前，水电站已普遍装备了计算机监控、机组状态监测、水情水调、继电保护等系统，水电站积累了大量的机组运行、检修、试验及故障等数据。虽然，这些数据反应了机组的实时状态，但这些数据具有多而杂的特点，在实际故障诊断研究工作中未得到充分利用，往往导致分析效果不佳。

3、因此，需要提供一种基于多维数据融合的水电机组故障诊断方法及系统，用于提高水电机组故障诊断的准确度。

技术实现思路

1、本发明提供一种基于多维数据融合的水电机组故障诊断系统，包括：样本分析模块，用于获取多个样本水电机组的历史运行信息，并基于所述多个样本水电机组的历史运行信息，建立多个故障画像；数据采集模块，用于采集待诊断水电机组的实时运行信息；数据处理模块，用于基于所述待诊断水电机组的实时运行信息，建立所述待诊断水电机组的实时运行画像；故障诊断模块，用于基于所述待诊断水电机组的实时运行画像及所述多个故障画像，确定所述待诊断水电机组的状态信息。

2、进一步地，所述样本分析模块基于所述多个样本水电机组的历史运行信息，建立多个故障画像，包括：获取所述多个样本水电机组的结构信息及运行参数信息，对所述多个样本水电机组进行聚类，确定多个样本水电机组簇，建立多个样本水电机组簇画像；对于每个所述样本水电机组簇，基于所述样本水电机组簇包括的多个样本水电机组的历史运行信息，建立所述样本水电机组簇对应的多个故障画像。

3、进一步地，所述样本分析模块获取所述样本水电机组的历史运行信息，包括；获取所述样本水电机组的历史故障信息，基于所述样本水电机组的历史故障信息，确定多个故障模拟方案；获取所述样本水电机组的模拟模型在所述多个故障模拟方案的故障信息，其中，所述故障信息包括所述样本水电机组的模拟模型的发电量信息及多个位置处的特征信息，所述特征信息为振动信息和/或温度信息。

4、进一步地，所述数据采集模块包括至少一个振动采集单元、至少一个温度采集单元及至少一个水轮机流量采集单元；所述数据采集模块采集待诊断水电机组的实时运行信息，包括；基于所述待诊断水电机组的结构信息及运行参数信息，建立所述待诊断水电机组的待诊断水电机组画像；计算所述待诊断水电机组的待诊断水电机组画像与所述多个样本水电机组簇画像之间的第一画像相似度，从所述样本水电机组簇中确定目标样本水电机组簇；基于所述样本水电机组簇包括的每个所述样本水电机组的模拟模型在所述多个故障模拟方案的故障信息，确定数据采集方案，其中，所述数据采集方案至少包括每个振动采集单元的安装位置和每个温度采集单元的安装位置；基于所述数据采集方案，采集所述待诊断水电机组的实时运行信息。

5、进一步地，所述数据处理模块基于所述待诊断水电机组的实时运行信息，建立所述待诊断水电机组的实时运行画像，包括：对所述待诊断水电机组的实时运行信息进行去噪及补全处理，生成补全后的实时运行信息；基于所述补全后的实时运行信息，建立所述待诊断水电机组的实时运行画像。

6、进一步地，所述数据处理模块对所述待诊断水电机组的实时运行信息进行去噪及补全处理，生成补全后的实时运行信息，包括：基于所述样本水电机组簇包括的每个所述样本水电机组的模拟模型在所述多个故障模拟方案的故障信息，确定任意两个振动采集单元之间的第一噪声关联度、任意两个温度采集单元之间的第二噪声关联度、任意一个振动采集单元与任意一个所述温度采集单元之间的第三噪声关联度，建立第三噪声关联度图谱；对于每个所述振动采集单元，建立对应的振动去噪模型，并所述样本水电机组簇包括的每个所述样本水电机组的模拟模型在所述多个故障模拟方案的故障信息训练所述振动去噪模型，基于所述第三噪声关联度图谱，确定所述振动采集单元关联的至少一个振动采集单元和/或至少一个温度采集单元，通过所述振动去噪模型基于所述振动采集单元关联的至少一个振动采集单元采集的数据和/或至少一个温度采集单元采集的数据，对所述振动采集单元采集的数据进行去噪及补全；对于每个所述温度采集单元，建立对应的温度去噪模型，并所述样本水电机组簇包括的每个所述样本水电机组的模拟模型在所述多个故障模拟方案的故障信息训练所述温度去噪模型，基于所述第三噪声关联度图谱，确定所述温度采集单元关联的至少一个振动采集单元和/或至少一个温度采集单元，通过所述温度去噪模型基于所述温度采集单元关联的至少一个振动采集单元采集的数据和/或至少一个温度采集单元采集的数据，对所述温度采集单元采集的数据进行去噪及补全。

7、进一步地，所述故障诊断模块基于所述待诊断水电机组的实时运行画像及所述多个故障画像，确定所述待诊断水电机组的状态信息，包括：基于每个所述振动采集单元在当前诊断周期内的多个诊断时间点采集的数据和每个所述温度采集单元在当前诊断周期内的多个诊断时间点采集的数据，确定所述待诊断水电机组的第一异常值；基于所述待诊断水电机组在所述当前诊断周期的发电量信息及所述目标样本水电机组簇包括的至少一个样本水电机组的历史发电量信息，确定所述待诊断水电机组的第二异常值；基于所述第一异常值和所述第二异常值，判断所述待诊断水电机组是否处于异常状态；当判断所述待诊断水电机组处于异常状态时，基于所述待诊断水电机组的实时运行画像及所述目标样本水电机组簇对应的多个故障画像，确定所述待诊断水电机组的状态信息。

8、进一步地，所述故障诊断模块基于所述待诊断水电机组在所述当前诊断周期的发电量信息及所述目标样本水电机组簇包括的至少一个样本水电机组的历史发电量信息，确定所述待诊断水电机组的第二异常值，包括：基于每个所述水轮机流量采集单元在当前诊断周期内的多个诊断时间点采集的数据及所述目标样本水电机组簇包括的至少一个样本水电机组的历史发电量信息，确定参考发电量；基于所述待诊断水电机组在所述当前诊断周期的发电量信息及所述参考发电量，确定所述待诊断水电机组的第二异常值。

9、进一步地，所述当判断所述待诊断水电机组处于异常状态时，基于所述待诊断水电机组的实时运行画像及所述目标样本水电机组簇对应的多个故障画像，确定所述待诊断水电机组的状态信息，包括：基于所述待诊断水电机组的实时运行画像与所述目标样本水电机组簇对应的多个故障画像之间的第二画像相似度；基于所述第二画像相似度，确定所述待诊断水电机组的状态信息。

10、本发明提供一种基于多维数据融合的水电机组故障诊断方法，包括：获取多个样本水电机组的历史运行信息；基于所述多个样本水电机组的历史运行信息，建立多个故障画像；采集待诊断水电机组的实时运行信息；基于所述待诊断水电机组的实时运行信息，建立所述待诊断水电机组的实时运行画像；基于所述待诊断水电机组的实时运行画像及所述多个故障画像，确定所述待诊断水电机组的状态信息。

11、相比于现有技术，本发明提供的一种基于多维数据融合的水电机组故障诊断方法及系统，至少具备以下有益效果：

12、1、基于多个样本水电机组的历史运行信息，建立多个故障画像，为后续诊断待诊断水电机组的状态信息提供样本数据支持，进一步地，基于待诊断水电机组的实时运行信息，建立待诊断水电机组的实时运行画像，对多维数据融合，提高了水电机组故障诊断的准确度。

13、2、通过对多个样本水电机组进行聚类，确定多个样本水电机组簇，使得相似的样本水电机组的历史运行信息进行统一分析，差异较大的样本水电机组的历史运行信息分开进行分析，从而使得建立的样本水电机组簇对应的多个故障画像更加准确。

14、3、通过获取样本水电机组簇对应的模拟模型在多个故障模拟方案的故障信息，为建立样本水电机组簇对应的多个故障画像补充了有效数据，提高了样本水电机组簇对应的多个故障画像的精准度；

15、4、基于样本水电机组簇包括的每个样本水电机组的模拟模型在多个故障模拟方案的故障信息，确定数据采集方案，可以有效减少采集的待诊断水电机组的实时运行信息中的无效信息，提高水电机组的故障诊断效率；

16、5、通过振动去噪模型基于振动采集单元关联的至少一个振动采集单元和/或至少一个温度采集单元，通过振动去噪模型基于振动采集单元关联的至少一个振动采集单元采集的数据和/或至少一个温度采集单元采集的数据，对振动采集单元采集的数据进行去噪及补全，从多维数据进行数据去噪及补全，通过温度去噪模型基于温度采集单元关联的至少一个振动采集单元采集的数据和/或至少一个温度采集单元采集的数据，对温度采集单元采集的数据进行去噪及补全，提高了数据去噪及补全的准确度；

17、6、先基于每个振动采集单元在当前诊断周期内的多个诊断时间点采集的数据和每个温度采集单元在当前诊断周期内的多个诊断时间点采集的数据，确定待诊断水电机组的第一异常值，基于待诊断水电机组在当前诊断周期的发电量信息及目标样本水电机组簇包括的至少一个样本水电机组的历史发电量信息，确定待诊断水电机组的第二异常值，并基于第一异常值和第二异常值，对待诊断水电机组在当前诊断周期是否发生异常进行预判，在预判发生异常后，再确定待诊断水电机组的故障状态，相比于每次都直接基于待诊断水电机组的实时运行画像及目标样本水电机组簇对应的多个故障画像，确定待诊断水电机组的状态信息，减少了无效的画像对比流程。