电解水制氢设备用安全监控系统及设备及监控分析方法与流程

本发明涉及电解水制氢，尤其涉及一种电解水制氢设备用安全监控系统及设备及监控分析方法。

背景技术：

1、电解水制氢设备是实现电解水制氢所用设备的总称，随着智能化手段的不断进步，电解水制氢设备面临的风险和故障点更多且更复杂，对电解水制氢设备可靠性进行实时动态的评估和预测是必要的。

2、如果电解水制氢设备包含的传感器、无线通信、数据准确性、报警预警功能、均衡功能等部件功能的可用性没有进行有效评估，一旦制氢设备发生问题时将会造成更严重的后果。

3、目前，现有技术对于电解水制氢设备的可靠性分析更多的集中在发现异常点和解决异常点，对电解水制氢设备的可靠性评估主要基于设备发生的历史异常信息进行统计和归纳，评估结果准确性不高。

技术实现思路

1、为解决现有技术存在的不足，本发明目的之一在于提供一种电解水制氢设备用安全监控分析方法，包括：

2、步骤1 对电解水制氢设备进行分析，获取每一个电解水制氢设备运行过程中的运行参数和环境参数，并基于运行参数和环境参数分析得到参数逻辑结构和各个电解水制氢设备的异常数据。

3、步骤2 通过参数逻辑结构计算各个电解水制氢设备异常概率一。

4、步骤3 对各个电解水制氢设备的异常数据进行分析以确定各个电解水制氢设备的性能变化曲线。

5、步骤4 基于各个电解水制氢设备的性能变化曲线生成各个电解水制氢设备的异常概率二。

6、步骤5 基于各个电解水制氢设备的异常概率一和异常概率二分析得到电解水制氢设备当前状态的性能指标，并通过性能指标评估电解水制氢设备的当前状态。

7、进一步的，步骤1所述运行参数包括电解水制氢设备的额定功率、容量、电压以及产氢量。

8、步骤1所述环境参数包括温度、湿度和运行音量。

9、进一步的，步骤1所述基于所需参数分析得到参数逻辑结构的方法为：按照电解水制氢设备各个参数之间的关系创建参数逻辑结构。

10、所述参数逻辑结构包括不同的连接族，每个连接族包含数个节点参数，每个节点参数对应一种或者数种关联关系。

11、每组参数之间的关联关系表示该参数有一定概率引起另一个参数变化。

12、进一步的，步骤1所述基于所需参数分析得到各个电解水制氢设备的异常数据的方法为：将采集的多个参数逐一进行分类，从而得到多个参数中的异常数据。

13、所述逐一进行分类具体为：通过各个参数的阈值范围或者经验值范围，对每一个参数进行判断，确定在阈值范围或者经验值范围内的参数为正常数据，而不在在阈值范围或者经验值范围内的参数确定为异常数据。

14、进一步的，步骤2具体包括：

15、步骤2.1 按照异常模式发生时长与部件运行时长的比值计算故障树底层的各个异常模式对应的异常率。

16、步骤2.2 通过参数逻辑结构每一个族的各个参数对应的异常数据计算该族对应的各个节点参数的异常概率，根据关联的参数由少到多的节点参数顺序按照加权求和算法计算该族的异常概率，即针对每一个族的异常概率一。

17、进一步的，步骤3所述对各个电解水制氢设备的异常数据进行分析以确定各个电解水制氢设备的性能变化曲线的方法包括：

18、步骤3.1 将所述各个电解水制氢设备的异常数据作为模型构建数据，结合bp神经网络模型构建异常识别模型。

19、步骤3.2 对异常识别模型进行模型训练，直至模型收敛并满足准确度要求。

20、步骤3.3 设置监测时段，获取监测时段内各个电解水制氢设备的运行参数和环境参数，分别构建：运行参数/环境参数—时间的各电解水制氢设备的各参数的性能变化曲线a。

21、步骤3.4 利用异常识别模型识别监测时段内各个电解水制氢设备的运行参数和环境参数相对异常阈值的变化异常程度。

22、步骤3.5 捕捉各电解水制氢设备性能变化曲线a中状态变化异常程度大于异常阈值的性能变化曲线部分，得到性能变化曲线b。获取所述性能变化曲线b对应时间节点的工作时长和工作时长内的实时参数值。

23、步骤3.6 基于参数逻辑结构对性能变化曲线b对应时间节点的工作时长和工作时长内的实时参数值进行加权得到各个时间节点的各个电解水制氢设备的电解水制氢设备状态值。

24、步骤3.7 基于各个时间节点的各个电解水制氢设备的电解水制氢设备状态值，构建对应电解水制氢设备在监测时段内的各个电解水制氢设备的性能变化曲线。

25、进一步的，步骤3.2所述模型训练的方法包括：

26、将所述异常数据随机划分为训练数据集、验证数据集和测试数据集，并利用所述训练数据集、验证数据集和测试数据集对所述异常识别模型进行训练、验证和测试，直至模型收敛并满足准确度要求。

27、进一步的，步骤3.2所述模型训练还包括：对训练出的异常识别模型进行准确度测试，具体包括：

28、步骤3.2.1 调用样本关联，将所述异常数据样本对应的参数代入所述异常识别模型进行测试。

29、步骤3.2.2 观察所述异常识别模型是否能够识别出异常数据参数，以此作为训练测试结果。

30、步骤3.2.3 根据训练测试结果生成异常识别模型的反馈约束，通过所述反馈约束对所述异常识别模型进行调整优化。

31、进一步的，若所述异常识别模型识别出负样本的准确度较低，则向训练数据集中增加异常数据样本的数量并继续模型训练，至模型收敛并满足准确度要求后停止向训练数据集中增加异常数据样本的动作。

32、进一步的，步骤4具体包括：

33、步骤4.1 基于各个电解水制氢设备的性能变化曲线获取各个电解水制氢设备发生异常的时间节点信息。

34、步骤4.2 将各个电解水制氢设备发生异常的时间节点信息输入仿真系统，执行预设次数的蒙特卡洛模拟，得到仿真系统在预设次数内发生异常的异常次数。

35、步骤4.3 通过式pf＝nf/n分别计算各个电解水制氢设备的异常概率二。式中pf表示电解水制氢设备在指定异常时刻内的异常概率二，n表示指定异常时刻内电解水制氢设备的总模拟次数，nf表示在总模拟次数内的总异常次数。

36、进一步的，步骤4.1所述获取各个电解水制氢设备发生异常的时间节点信息包括：

37、步骤4.1.1 获取各个电解水制氢设备的异常数据进行分析，从而确定各个电解水制氢设备用于表示异常数据随时间变化规律的性能变化曲线c。

38、步骤4.1.2 从性能变化曲线c上确定各个电解水制氢设备的异常数据位置对应的时间节点。

39、步骤4.1.3 以异常数据位置自高而低对应的时间节点作为输出的各个电解水制氢设备发生异常的时间节点信息。

40、进一步的，步骤4.1.1所述性能变化曲线c的获取方法为：对获取的各个电解水制氢设备的异常数据中同一电解水制氢设备的异常数据进行拟合，建模得到满足异常数据的分布函数，并将该分布函数作为该电解水制氢设备的性能变化曲线c。

41、进一步的，步骤4.1所述获取各个电解水制氢设备发生异常的时间节点信息后取均值，得到电解水制氢设备整体的平均异常时刻，并以平均异常时刻作为输出的各个电解水制氢设备发生异常的时间节点信息。

42、进一步的，步骤5所述基于各个电解水制氢设备的异常概率一和异常概率二计算电解水制氢设备当前状态的性能指标的方法为：按照每个电解水制氢设备可能出现的异常情况将对应的异常概率一和异常概率二通过异常概率一和异常概率二各自的重要度系数进行加权平均处理，得到性能指标。

43、进一步的，所述性能指标（p）=a*异常概率一（p1）+b*异常概率二（p2）。其中，a和b为重要度系数，取值范围均为0-1且a+b=1。a和b的数值为预先设置。

44、进一步的，a和b的数值设置方式为，以a=b=0.5为界限，如果：

45、当前电解水制氢设备异常数据之间关系比较复杂或者紧密时，则设置a的数值高于b的数值。

46、当前电解水制氢设备异常数据关系简单且主要为单独变化时，则设置b的数值高于a的数值。

47、当前电解水制氢设备异常数据相关性与单独性差异不大时，则设置a的数值与b的数值相同或者相近。

48、进一步的，周期性的执行步骤1至步骤5，以重新对电解水制氢设备的可靠性进行评估。

49、进一步的，所述电解水制氢设备用安全监控分析方法还包括：

50、步骤6 针对各个电解水制氢设备不同的性能指标，调整电解水制氢设备的参数。

51、进一步的，步骤6 具体包括：

52、步骤6.1 在模拟多个电解水制氢设备在各个异常时刻内对应的异常情况时，调整仿真电解水制氢设备的输入参数。

53、步骤6.2 统计电解水制氢设备的输入参数调整后的性能指标变化量。

54、步骤6.3 根据性能指标变化量的大小确定仿真电解水制氢设备中容易发生异常的参数。

55、本发明的目的之二在于提供一种电解水制氢设备用安全监控系统，包括：

56、异常数据采集模块，用于执行上述电解水制氢设备用安全监控分析方法中步骤1的方法。

57、曲线拟合模块，用于执行上述电解水制氢设备用安全监控分析方法中步骤3的方法。

58、异常概率计算模块，执行上述电解水制氢设备用安全监控分析方法中步骤2和步骤4的方法。

59、性能指标分析模块，执行上述电解水制氢设备用安全监控分析方法中步骤5的方法。

60、参数调整模块，执行上述电解水制氢设备用安全监控分析方法中步骤6的方法。

61、本发明的目的之三在于提供一种电解水制氢设备用安全监控设备，包括处理器和存储器，其中：

62、处理器通过运行存储在存储器中的非暂态软件程序、指令以及模块，从而执行处理器的各种功能应用以及数据处理，以实现上述电解水制氢设备用安全监控分析方法中的方法步骤。

63、存储器包括存储程序区和存储数据区。所述存储程序区用于存储操作系统、至少一个功能所需要的应用程序。所述存储数据区用于存储处理器所创建的数据。

64、本发明至少具有以下有益效果之一：

65、1.本发明通过特定的方法步骤，可在电解水制氢设备安装到电解水制氢车间之后还能对电解水制氢设备性能指标进行准确评估。

66、2.本发明可以周期执行评估步骤，能够定期对电解水制氢设备的核心功能发生异常的时间进行预测，及时在电解水制氢设备快发生异常的时候对电解水制氢设备进行实地考察或更换，进而能够避免诸如隔膜发生了问题没有准确被探测造成严重后果。