水电站辅助系统设备状态监测算法及数据分析模型框架技术研究

付恩狄 欧泽波 张豪 莫理 张勇

摘要：文章简述水电站辅助系统的应用情况，并探讨可用的状态监测算法与数据分析问题。结合水电站日常对辅助系统设备的运维管理需要与作业习惯，注重基础引擎、数据分析与风险评估预警等。以供参考。

关键词：水电站;状态监测;数据分析

引言

辅助系统设备虽然不是直接产生电能的装置，但对稳定水电站运行，也有较大的作用。基于电力信息化系统，掌握设备工况，提炼出其运行特征。通过实时状态监测与数据分析，为设备提供可靠的管理保障。

一、辅助系统应用状况

现阶段，水电站设有计算机监控与诸多在线监测等，用于日常管理的辅助系统，可以不间断获取监测系统，支持所需决策处理。但对于比较分散、信息量大的监测数据，通常会出现无法获取的情况。目前，主要存在的系统应用问题是：使用者无法清楚地表达对于数据资源的需求方向，系统未配备相应的可用工具，导致需求描述上可能出现偏差。另外，现实应用中，即便使用者能够确定实际需要，但没有采取后续的处理，直接将数据输出，没能采取适宜的分析方式与辅助方法，导致监测数据无法直观反映设备的现实状态，过于表面[1]。

二、设备状态监测算法与数据分析模型框架

根据设备状态监测时出现的问题，选择运用机器学习，让所得数据对设备状态表述更为直观清楚，满足相关应用者的监测工作需要与运用习惯。对于故障检测，运用机器学习方法，可让应用者更准确地了解设备工作状态，并预警隐藏的异常风险，同时，基于状态分析结果，系统能自动从已有资料中，筛选出最佳的检修方案，方便快速处理。……