一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法与流程

本发明涉及抽水蓄能机组检修，具体涉及一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法。

背景技术：

1、随着风电、光伏等可再生能源在电力系统中装机容量的快速增加，电力系统迈向“风光荷储”一体化发展，其中，抽水蓄能承担了90％以上的电网级储能功能，但是抽水蓄能机组的启停频繁和工况多变，为运行维护带来了巨大的挑战。

2、事后维修、定期检修的抽水蓄能机组维护方式不能有效的预防突发性事故，不能满足电站安全可靠运行的要求。

技术实现思路

1、有鉴于此，本发明提供了一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法，以解决抽水蓄能机组维护方式不能满足电站安全可靠运行的要求的问题。

2、第一方面，本发明提供了一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法，该方法包括：

3、获取抽水蓄能机组状态对应的运行工况参数监测数据和振摆监测数据，对运行工况参数监测数据和振摆监测数据进行数据清洗，得到抽水蓄能机组状态数据集；

4、对抽水蓄能机组状态数据集进行健康状态初始化和检修状态初始化；

5、基于健康状态初始化和检修状态初始化后的抽水蓄能机组状态数据集，对神经网络模型进行训练，得到健康模型和检修模型；

6、采集抽水蓄能机组的实际运行监测数据，基于抽水蓄能机组的实际运行监测数据，利用健康模型和检修模型对抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态进行评价，得到抽水蓄能机组劣化度。

7、本实施例提供的一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法，通过对抽水蓄能机组状态数据集进行健康状态初始化和检修状态初始化，基于健康状态初始化和检修状态初始化后的抽水蓄能机组状态数据集，对神经网络模型进行训练，得到健康模型和检修模型，进而基于抽水蓄能机组的实际运行监测数据，利用健康模型和检修模型对抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态进行评价，得到抽水蓄能机组劣化度，通过引入检修状态能够有效反映抽水蓄能机组临近检修时的运行状态，在此基础上结合健康状态重新定义抽水蓄能机组劣化度，使抽水蓄能机组劣化度能够用于量化机组运行状态，实现了对抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价，进而利用抽水蓄能机组劣化度指导机组及时开展检修，保证了电站安全可靠运行。

8、在一种可选的实施方式中，对运行工况参数监测数据和振摆监测数据进行数据清洗，得到抽水蓄能机组状态数据集，包括：

9、统计运行工况参数监测数据和振摆监测数据中的无效数据，并剔除无效数据；

10、将剔除无效数据后的运行工况参数监测数据和振摆监测数据分别与异常阈值进行比较，得到异常数据，并清除异常数据；

11、获取清除异常数据后运行工况参数监测数据和振摆监测数据中的数据缺失时段，对数据缺失时段进行插值处理，得到插值处理后的运行工况参数监测数据和振摆监测数据；

12、基于插值处理后的运行工况参数监测数据和振摆监测数据构建抽水蓄能机组状态数据集。

13、本实施例提供的一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法，通过对运行工况参数监测数据和振摆监测数据进行无效数据的剔除、异常数据的清洗以及插值处理，为后续建立高精度的健康模型与检修模型奠定了基础，且为劣化状态评价降低了拟合误差因素的影响，提高了抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价精度。

14、在一种可选的实施方式中，基于健康状态初始化和检修状态初始化后的抽水蓄能机组状态数据集，对神经网络模型进行训练，得到健康模型和检修模型，包括：

15、基于抽水蓄能机组状态数据集确定综合相关系数，并基于综合相关系数筛选运行工况参数监测数据，得到模型训练数据；

16、基于健康状态初始化和检修状态初始化后的抽水蓄能机组状态数据集，确定模型训练数据中的健康状态数据和检修状态数据；

17、利用健康状态数据和检修状态数据分别对神经网络模型进行训练，得到健康模型和检修模型。

18、本实施例提供的一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法，基于综合相关系数筛选运行工况参数监测数据，得到模型训练数据，将模型训练数据作为神经网络模型的输入，并且利用健康状态数据和检修状态数据分别对神经网络模型进行训练，通过建立拟合运行工况参数与振摆监测量间映射关系的健康模型与检修模型，反映了抽水蓄能机组健康状态与检修状态下的运行特性，提高了对抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价的精度。

19、在一种可选的实施方式中，基于抽水蓄能机组状态数据集确定综合相关系数，并基于综合相关系数筛选运行工况参数监测数据，得到模型训练数据，包括：

20、基于抽水蓄能机组状态数据集确定运行工况参数监测数据和振摆监测数据之间的第一相关系数和各运行工况参数监测数据之间的第二相关系数；

21、基于第一相关系数和第二相关系数计算各运行工况参数监测数据对应的综合相关系数，并基于综合相关系数确定平均相关系数；

22、将综合相关系数与平均相关系数进行比较，当综合相关系数大于平均相关系数，则选取综合相关系数对应的运行工况参数监测数据作为模型训练数据。

23、本实施例提供的一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法，通过运行工况参数监测数据和振摆监测数据之间的第一相关系数和各运行工况参数监测数据之间的第二相关系数计算综合相关系数，进而将综合相关系数与平均相关系数进行比较，选取综合相关系数对应的运行工况参数监测数据作为模型训练数据，实现了对模型训练数据的准确筛选，提高了健康模型和检修模型的拟合精度。

24、在一种可选的实施方式中，基于抽水蓄能机组的实际运行监测数据，利用健康模型和检修模型对抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态进行评价，得到抽水蓄能机组劣化度，包括：

25、对抽水蓄能机组的实际运行监测数据进行数据清洗，得到待评价过程中的实际振摆监测数据和实际运行工况参数监测数据；

26、基于待评价过程中的实际振摆监测数据和实际运行工况参数监测数据，利用状态更新策略重新训练健康模型和检修模型；

27、将待评价过程中的实际运行工况参数监测数据分别输入重新训练后的健康模型和检修模型中，得到健康状态和检修状态下的理论振摆监测数据；

28、将健康状态和检修状态下的理论振摆监测数据与待评价过程中的实际振摆监测数据进行比较，基于比较结果得到抽水蓄能机组劣化度。

29、本实施例提供的一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法，利用状态更新策略对健康模型和检修模型进行更新，提升了健康模型和检修模型对机组真实健康运行状况和临近检修时运行状况的代表性，降低人为筛选带来的干扰因素，提高了抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价的可靠性；并且，利用健康模型和检修模型对抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态进行评价，使得的抽水蓄能机组劣化度能够定量描述抽水蓄能机组运行状态距离需要进行检修时状态的远近，进而指导状态检修。

30、在一种可选的实施方式中，还包括：

31、将抽水蓄能机组劣化度与预设阈值进行比较，基于比较结果对抽水蓄能机组的运行状态进行评判，得到抽水蓄能机组状态检修信号。

32、本实施例提供的一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法，通过将抽水蓄能机组劣化度与预设阈值进行比较，得到抽水蓄能机组状态检修信号，以抽水蓄能机组劣化度作为机组检修的指导，评判抽水蓄能机组是否需要及时开展检修或是否需要进行检修前的相应准备，实现了对抽水蓄能机组的及时检修，保证了抽水蓄能机组的安全运行。

33、第二方面，本发明提供了一种用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价装置，该装置包括：

34、数据清洗模块，用于获取抽水蓄能机组状态对应的运行工况参数监测数据和振摆监测数据，对运行工况参数监测数据和振摆监测数据进行数据清洗，得到抽水蓄能机组状态数据集；

35、初始化模块，用于对抽水蓄能机组状态数据集进行健康状态初始化和检修状态初始化；

36、训练模块，用于基于健康状态初始化和检修状态初始化后的抽水蓄能机组状态数据集，对神经网络模型进行训练，得到健康模型和检修模型；

37、评价模块，用于采集抽水蓄能机组的实际运行监测数据，基于抽水蓄能机组的实际运行监测数据，利用健康模型和检修模型对抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态进行评价，得到抽水蓄能机组劣化度。

38、第三方面，本发明提供了一种计算机设备，包括：存储器和处理器，存储器和处理器之间互相通信连接，存储器中存储有计算机指令，处理器通过执行计算机指令，从而执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法。

39、第四方面，本发明提供了一种计算机可读存储介质，该计算机可读存储介质上存储有计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法。

40、第五方面，本发明提供了一种计算机程序产品，包括计算机指令，计算机指令用于使计算机执行上述第一方面或其对应的任一实施方式的用于抽水蓄能机组状态检修的定量劣化状态评价方法。