一种组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统的制作方法

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1.本发明涉及火力发电技术领域，尤其涉及一种组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统。

背景技术：

2.现有dcs和sis系统报警方式单一，无法满足监盘人员需要。大多为监盘人员直接监护，该方式需要监盘人员需具备扎实的专业技术功底，且现场采集的数据仅靠运行人员进行判断分析，受主观因素影响较大，而且对人员的整体素质要求很高。因此，导致监盘人员负担大，数据记录滞后，预警效率低，误报概率大，现有专家知识无法固化等问题。

技术实现要素：

3.本发明的目的是提供一种组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统，提供监控指标灵活组态工具、多种指标预警模式、诊断规则工具，具有灵活配置的特点，可减低运行人员工作量，提高运行监控和设备管理技术水平，及时发现设备异常、降低现场人员运行监盘和异常分析工作量，解决现有dcs和sis系统报警方式单一，以单变量、固定阈值报警为主，无法满足现场运行人员需求的问题，同时减轻监盘人员工作量。
4.本发明提供了一种组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统，数据采集模块、数据存储处理模块、数据建模模块、基础配置模块、查询显示模块、智能监盘模块；
5.所述数据采集模块用于从sis系统秒级采集机组设备运行的实时数据和历史数据；
6.所述数据存储处理模块包括数据预处理模块、智能预警模块及故障诊断模块；其中，
7.所述数据预处理模块用于将采集的历史数据进行数据清洗、数据筛选并进行预处理以备建模使用，以及对实时数据坏点、死点进行判断；
8.所述智能预警模块用于根据基础配置的数据处理方法和规则对数据进行相应计算并给出预警信息并对智能监盘预警结果存储，以便查询显示模块调用数据；
9.所述故障诊断模块用于对故障诊断规则、建议处理方式进行存储，形成专家库以便故障报警模块调用；
10.所述数据建模模块包括动态阈值分析模块、规律特性监测模块和大数据分析模块；其中，
11.所述动态阈值分析模块用于采用正态分布法计算同负荷下参数点的上下限值；利用线性回归算法和非线性回归算法，通过对历史数据的分析、建模得到动态阈值；
12.所述规律特性监测模块用于计算数据变化的趋势和不同时间段数据变化的变化速率；
13.所述大数据分析模块用于对复杂的参数进行相应指标模型的构建；采用非线性建模和神经网络算法进行故障参数建模；
14.所述基础配置模块用于机组配置、监控系统配置、监控设备配置、监控测点配置、监控指标配置和故障规则配置；
15.所述查询显示模块用于机组实时告警、指标实时监控、指标状态月报、实施故障诊断、故障报警统计；
16.所述智能监盘模块用于按时间先后顺序实时显示预警信息和故障信息，以使监盘人员通过监盘屏幕能快速了解异常信息和导致异常的原因、时间，并提供手动消除异常报警操作。
17.进一步地，所述机组配置包括机组id、机组名称、额定负荷、负荷点号、停机判定，后台计算程序通过配置的停机判定信息自动判定是否停止后续计算；
18.所述监控系统配置用于系统配置，包括在机组层级下配置相关系统；监控设备配置；
19.所述监控设备配置包括在监控的系统层级下配置相关设备，包括设备名称、所属系统、是否参与故障诊断；
20.所述监控测点配置包括单点配置测点所属机组、名称、点号，采用模板进行批量导入；
21.所述监控指标配置用于配置标准指标、变化指标、计算组合指标、固定限值报警、函数限值报警、同负荷限值报警、趋势报警，通过配置趋势监控周期和趋势达到百分比相结合降低误报率；
22.所述故障规则配置用于诊断建议与触发条件的配置，并给出故障处置建议。
23.进一步地，所述机组实时告警实现显示各机组告警信息，包括各机组的系统数量，出现报警灯信息的系统数量；
24.所述指标实时监控是针对基础配置模块配置的指标进行监控，包括实时值、指标上下限、趋势、变化率，并查询自定义时间段指标的历史曲线；
25.所述指标状态月报为按自定义时间查询统计指标异常情况；
26.所述实时故障诊断提供故障实时监测，对发生故障的设备、故障类型，故障处置建议进行展示，并查询故障指标的历史明细。
27.借由上述方案，通过组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统，可减低运行人员工作量，提高运行监控和设备管理技术水平，及时发现设备异常、降低现场人员运行监盘和异常分析工作量，适用于电厂设备的状态监测、预警及故障诊断的管理需要。涵盖锅炉、汽机、化环、电气等主设备设备及重要辅机的设备管理，实现对设备运行状态进行全周期监测。
28.上述说明仅是本发明技术方案的概述，为了能够更清楚了解本发明的技术手段，并可依照说明书的内容予以实施，以下以本发明的较佳实施例并配合附图详细说明如后。
附图说明
29.图1是本发明组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统的结构框图。
具体实施方式
30.下面结合附图和实施例，对本发明的具体实施方式作进一步详细描述。以下实施
例用于说明本发明，但不用来限制本发明的范围。
31.参图1所示，本实施例提供了一种组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统，数据采集模块、数据存储处理模块、数据建模模块、基础配置模块、查询显示模块、智能监盘模块；
32.数据采集模块用于从sis系统秒级采集机组设备运行的实时数据和历史数据；
33.数据存储处理模块包括数据预处理模块、智能预警模块及故障诊断模块；其中，数据预处理模块用于将采集的历史数据进行数据清洗、数据筛选并进行预处理以备建模使用，以及对实时数据坏点、死点进行判断；智能预警模块用于根据基础配置的数据处理方法和规则对数据进行相应计算并给出预警信息并对智能监盘预警结果存储，以便查询显示模块调用数据；故障诊断模块用于对故障诊断规则、建议处理方式进行存储，形成专家库以便故障报警模块调用；
34.数据建模模块包括动态阈值分析模块、规律特性监测模块和大数据分析模块；其中，动态阈值分析模块用于采用正态分布法计算同负荷下参数点的上下限值；利用线性回归算法和非线性回归算法，通过对历史数据的分析、建模得到动态阈值；规律特性监测模块用于计算数据变化的趋势和不同时间段数据变化的变化速率；大数据分析模块用于对复杂的参数进行相应指标模型的构建；采用非线性建模和神经网络算法进行故障参数建模；
35.基础配置模块用于机组配置、监控系统配置、监控设备配置、监控测点配置、监控指标配置和故障规则配置；
36.查询显示模块用于机组实时告警、指标实时监控、指标状态月报、实施故障诊断、故障报警统计；
37.智能监盘模块用于按时间先后顺序实时显示预警信息和故障信息，以使监盘人员通过监盘屏幕能快速了解异常信息和导致异常的原因、时间，并提供手动消除异常报警操作。
38.在本实施例中，机组配置包括机组id、机组名称、额定负荷、负荷点号、停机判定等内容，后台计算程序通过配置的停机判定信息自动判定是否停止后续计算；监控系统配置提供系统配置功能，可在机组层级下配置相关系统，例如汽水系统、风烟系统等；监控设备配置；监控设备配置可以在监控的系统层级下配置相关设备，包括设备名称、所属系统、是否参与故障诊断等内容；监控测点配置：可以单点配置测点所属机组、名称、点号等内容，也可以采用模板进行批量导入；监控指标配置是智能监盘预警和故障诊断系统最重要的基础配置模块，在此模块可以配置标准指标、变化指标、计算组合指标、固定限值报警(根据后台数据建模模块计算的上下限获取)、函数限值报警(根据后台数据建模模块提供的模型)同负荷限值报警(根据后台数据建模模块提供的模型)趋势报警等，通过配置趋势监控周期和趋势达到百分比相结合降低误报率；故障规则配置实现诊断建议与触发条件的配置，并给出故障处置建议。该模块结合数据建模模块及基础配置模块实现了人工智能算法和专家规则相结合进行预警、诊断，并在故障发生时给监盘人员给提供处置建议。
39.在本实施例中，所述机组实时告警实现显示各机组告警信息，包括各机组的系统数量，出现报警灯信息的系统数量；指标实时监控是针对基础配置模块配置的指标进行监控，包括实时值、指标上下限、趋势、变化率，并查询自定义时间段指标的历史曲线；指标状态月报为按自定义时间查询统计指标异常情况；实时故障诊断提供故障实时监测，对发生
故障的设备、故障类型，故障处置建议进行展示，并查询故障指标的历史明细。
40.该系统配置灵活、可不断更新优化，一是提供了监控指标灵活组态工具，预置十余种常见函数，运行人员可根据实际需求灵活配置监控指标(如端差、流量差值等)；二是提供了多种指标预警模式，包括固定限值、函数限值、同工况限值、变化率、神经网络预测等，运行人员可灵活选用并直接配置模型参数；三是提供了诊断规则工具，不需编写程序代码即可实现诊断逻辑的配置。
41.该系统从sis系统每30秒钟取一次实时数据，根据事先配置好的测点、指标监测模型和监测规则进行运算，运算结果符合报警规则时给出指标报警提示，同时对已经报警的历史数据进行存储，方便统计、分析机组、设备报警情况；系统根据事先配置好故障诊断规则、逻辑结合根据指标监测结果进行机组设备的故障预警、诊断，并给出诊断处理建议。
42.该系统采集sis系统数据，进行数据存储、清洗，大数据建模；以大数据挖掘+ai智能建模技术，构建设备参数、指标模型，根据模型设置智能阈值，实现设备参数自适应预警；融合人工智能单参数残差报警和专家知识，实现智能能算法+专家规则的联合报警，对设备异常进行智能报警；采用线性回归算法计算变化速率并运行持续时间相结合，针对参数变化过快和变负荷过程中的误报进行屏蔽；建立故障诊断专家规则库，配合故障诊断模块进行故障诊断、处理；形成可配置组态工具，进行灵活更改诊断模型和规则，提高运行监控和设备管理技术水平，及时发现设备异常、降低现场人员运行监盘和异常分析工作量。
43.以上所述仅是本发明的优选实施方式，并不用于限制本发明，应当指出，对于本技术领域的普通技术人员来说，在不脱离本发明技术原理的前提下，还可以做出若干改进和变型，这些改进和变型也应视为本发明的保护范围。

技术特征：

1.一种组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统，其特征在于，数据采集模块、数据存储处理模块、数据建模模块、基础配置模块、查询显示模块、智能监盘模块；所述数据采集模块用于从sis系统秒级采集机组设备运行的实时数据和历史数据；所述数据存储处理模块包括数据预处理模块、智能预警模块及故障诊断模块；其中，所述数据预处理模块用于将采集的历史数据进行数据清洗、数据筛选并进行预处理以备建模使用，以及对实时数据坏点、死点进行判断；所述智能预警模块用于根据基础配置的数据处理方法和规则对数据进行相应计算并给出预警信息并对智能监盘预警结果存储，以便查询显示模块调用数据；所述故障诊断模块用于对故障诊断规则、建议处理方式进行存储，形成专家库以便故障报警模块调用；所述数据建模模块包括动态阈值分析模块、规律特性监测模块和大数据分析模块；其中，所述动态阈值分析模块用于采用正态分布法计算同负荷下参数点的上下限值；利用线性回归算法和非线性回归算法，通过对历史数据的分析、建模得到动态阈值；所述规律特性监测模块用于计算数据变化的趋势和不同时间段数据变化的变化速率；所述大数据分析模块用于对复杂的参数进行相应指标模型的构建；采用非线性建模和神经网络算法进行故障参数建模；所述基础配置模块用于机组配置、监控系统配置、监控设备配置、监控测点配置、监控指标配置和故障规则配置；所述查询显示模块用于机组实时告警、指标实时监控、指标状态月报、实施故障诊断、故障报警统计；所述智能监盘模块用于按时间先后顺序实时显示预警信息和故障信息，以使监盘人员通过监盘屏幕能快速了解异常信息和导致异常的原因、时间，并提供手动消除异常报警操作。2.根据权利要求1所述的组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统，其特征在于，所述机组配置包括机组id、机组名称、额定负荷、负荷点号、停机判定，后台计算程序通过配置的停机判定信息自动判定是否停止后续计算；所述监控系统配置用于系统配置，包括在机组层级下配置相关系统；监控设备配置；所述监控设备配置包括在监控的系统层级下配置相关设备，包括设备名称、所属系统、是否参与故障诊断；所述监控测点配置包括单点配置测点所属机组、名称、点号，采用模板进行批量导入；所述监控指标配置用于配置标准指标、变化指标、计算组合指标、固定限值报警、函数限值报警、同负荷限值报警、趋势报警，通过配置趋势监控周期和趋势达到百分比相结合降低误报率；所述故障规则配置用于诊断建议与触发条件的配置，并给出故障处置建议。3.根据权利要求1所述的组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统，其特征在于，所述机组实时告警实现显示各机组告警信息，包括各机组的系统数量，出现报警灯信息的系统数量；所述指标实时监控是针对基础配置模块配置的指标进行监控，包括实时值、指标上下
限、趋势、变化率，并查询自定义时间段指标的历史曲线；所述指标状态月报为按自定义时间查询统计指标异常情况；所述实时故障诊断提供故障实时监测，对发生故障的设备、故障类型，故障处置建议进行展示，并查询故障指标的历史明细。

技术总结

本发明涉及一种组态化的火电厂智能监盘预警及故障诊断系统，数据采集模块从SIS系统秒级采集机组设备运行的实时数据和历史数据；数据存储处理模块包括数据预处理模块、智能预警模块及故障诊断模块；数据建模模块包括动态阈值分析模块、规律特性监测模块和大数据分析模块；基础配置模块用于机组配置、监控系统配置、监控设备配置、监控测点配置、监控指标配置和故障规则配置；查询显示模块用于机组实时告警、指标实时监控、指标状态月报、实施故障诊断、故障报警统计；智能监盘模块用于顺序实时显示预警信息和故障信息。本发明可减低运行人员工作量，提高运行监控和设备管理技术水平，及时发现设备异常、降低现场人员运行监盘和异常分析工作量。常分析工作量。常分析工作量。