[发明专利]一种抽水蓄能机组轴系劣化评估方法及装置

说明书

本发明提供了一种抽水蓄能机组轴系劣化评估方法及装置，属于机组故障预测与健康管理领域，方法具体为：利用实时运行过程中的状态量信号，结合核密度估计计算过程概率密度函数；结合健康概率密度函数获取劣化度，其并与各采样点的权重相乘后求和，获取机组轴系融合劣化度；支持结合预警劣化度阈值生成不同程度预警信号；获取健康概率密度函数和各采样点的权重方法为：将抽水蓄能机组轴系历史多测点多通道数据，按抽水蓄能机组状态量进行过程划分；根据候选健康样本的均值和标准差进行非支配排序，获取健康样本；结合核密度估计，计算各采样点的健康概率密度函数；将健康样本合成健康样本集，结合主成分分析获取权重。本发明具有很高的应用价值。

技术领域

本发明属于机组故障预测与健康管理领域，更具体地，涉及一种抽水蓄能机组轴系劣化评估方法及装置。

背景技术

随着经济社会发展，电网用电量及峰谷差不断加大，在当前储能技术中，抽水蓄能技术发展成熟、储能量大、存储效率高、抽水蓄能机组在电网中不仅起到调峰调频的作用，更起到紧急事故备用、调相、黑启动等功能。对抽水蓄能机组进行故障预测与健康管理，是机组安全稳定经济运行的重要保证。轴系是抽水蓄能机组的重要部位，其劣化情况严重影响机组健康。因此，通过建模评估机组轴系劣化情况，并在此基础上提出抽水蓄能机组轴系劣化评估及预警方法，对保证机组高效运行、降低安全事故发生率和保证电网稳定具有重要意义。

现有的机组轴系劣化度评估方法中，有的在生成劣化度时没有考虑到样本随机性的影响，对每次过程中仅生成确定性数据评估，具有偶然性；有的采用参数估计方法，假定特征信号服从威布尔分布和高斯分布等，不仅需要先验条件，在样本分布复杂的情况下不能很好反映实际分布特性；在求取轴系劣化度时往往仅考虑单测点单通道数据，存在以点代面的错误；采用离线评估方法，仅仅给出久远历史参考，实际工程应用价值较差。

发明内容

针对现有技术的缺陷，本发明的目的在于提供一种抽水蓄能机组轴系劣化评估方法及装置，旨在解决现有的机组轴系劣化度评估方法由于存在以下问题：(1)不考虑样本随机性，每次过程中仅生成确定性数据；(2)采用的采样参数估计方法通常需要先验条件，在样本分布复杂的情况下无法反映实际分布特性；(3)在求取轴系劣化度时往往仅考虑单测点单通道数据，会存在以点代面的错误；因此，现有的机组轴系劣化度评估方法的应用价值不高的问题。

为实现上述目的，一方面，本发明提供了一种抽水蓄能机组轴系劣化评估方法，包括以下步骤：

利用抽水蓄能机组实时运行过程中的状态量信号，结合核密度估计方法，计算各采样点的过程概率密度函数；

计算各采样点的健康概率密度函数和所述过程概率密度函数的Wasserstein距离，作为各采样点的劣化度；

将实时运行过程中各采样点的权重与劣化度相乘后求和，获取机组轴系融合劣化度；

其中，获取所述健康概率密度函数和各采样点的权重的方法为：

结合抽水蓄能机组状态量，将抽水蓄能机组轴系历史多测点多通道数据进行过程划分，获取候选健康样本；

根据各采样点对应候选健康样本的均值和标准差，对采样点中的候选健康样本进行非支配排序，获取各采样点的目标健康样本；

采用非参数估计中的核密度估计方法，结合目标健康样本，计算所述各个采样点的健康概率密度函数；

将各个采样点的目标健康样本构成健康样本集后，对所述健康样本集采用主成分分析方法，获取各个采样点的权重。优选地，抽水蓄能机组轴系劣化评估方法还包括以下步骤：

结合机组资料确定融合预警劣化度阈值；

对比机组轴系融合劣化度与融合预警劣化度阈值的大小，判断是否提供预警信号以及预警信号的类别；