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    基于機器學(xué)習(xí)的輔助系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測算法及數(shù)據(jù)分析模型框架分析

    2022-02-08 12:42:13姚明亮周萬竣高菘張龍浩陳遠(yuǎn)政
    科海故事博覽·上旬刊 2022年2期
    關(guān)鍵詞:狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)分析

    姚明亮 周萬竣 高菘 張龍浩 陳遠(yuǎn)政

    摘 要 隨著社會的發(fā)展,人們生活水平不斷提高,機器學(xué)習(xí)的推行已在多領(lǐng)域中開展。本文以輔助系統(tǒng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測算法及數(shù)據(jù)分析模型為主要內(nèi)容,首先簡要介紹了項目情況及內(nèi)容,其次說明了對相關(guān)模型進行開發(fā)的意義,最后結(jié)合機器學(xué)習(xí)特點,圍繞模型框架構(gòu)建展開了討論,內(nèi)容涉及開發(fā)分析模型、系統(tǒng)功能分析兩個方面,供相關(guān)人員參考。

    關(guān)鍵詞 水電站輔助設(shè)備 機器學(xué)習(xí)技術(shù) 數(shù)據(jù)分析 狀態(tài)監(jiān)測

    中圖分類號:TP18 文獻(xiàn)標(biāo)識碼:A 文章編號:1007-0745(2022)02-0025-03

    作為融合多領(lǐng)域內(nèi)容的學(xué)科,機器學(xué)習(xí)是一類從數(shù)據(jù)中自動分析獲得規(guī)律,并利用規(guī)律對未知數(shù)據(jù)進行預(yù)測的算法?,F(xiàn)階段,機器學(xué)習(xí)已在諸多領(lǐng)域得到應(yīng)用,其優(yōu)勢也逐漸為人們所熟知,圍繞基于機器學(xué)習(xí)所延伸出模型展開討論是大勢所趨。

    1 項目概況

    近幾年,國內(nèi)水電站均已引入互聯(lián)網(wǎng)監(jiān)控系統(tǒng),同時根據(jù)自身情況開發(fā)了多個輔助系統(tǒng),例如在線監(jiān)測系統(tǒng),由此來達(dá)到對海量監(jiān)測數(shù)據(jù)進行采集的目的。由于水電站內(nèi)監(jiān)測信息往往極為分散,僅憑借現(xiàn)有技術(shù)無法使數(shù)據(jù)獲取效率達(dá)到用戶預(yù)期,這一問題主要表現(xiàn)在以下方面。

    一是用戶無法做到準(zhǔn)確表達(dá)自身對信息的需求,開發(fā)可幫助用戶對自身需求加以表達(dá);二是即便用戶能夠?qū)ψ陨硇枨蠹右员磉_(dá),若將沒有經(jīng)過處理的海量信息直接呈現(xiàn)在用戶眼前,多數(shù)用戶均難以做到自行選擇適合的分析方法,快速消化海量信息并對其進行直觀表達(dá)[1]。

    本項目主要是以機器學(xué)習(xí)為前提,對監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)的算法和分析監(jiān)測所得數(shù)據(jù)的模型框架進行研究,具體工作包括以下內(nèi)容:一是以水電廠所安裝輔助設(shè)備為依據(jù),圍繞監(jiān)測和數(shù)據(jù)分析技術(shù)展開討論,對技術(shù)方案進行確定;二是結(jié)合水電廠所提出監(jiān)控需求,對狀態(tài)監(jiān)測所涉及模型進行研究,例如數(shù)據(jù)通訊模型,結(jié)果輸出模型等;三是招標(biāo)方利用投標(biāo)方所提供設(shè)備,對軟件進行研發(fā)并安裝,通過現(xiàn)場調(diào)試的方式,確保軟件可發(fā)揮出應(yīng)有作用。

    2 模型開發(fā)意義

    研究表明,將機器學(xué)習(xí)技術(shù)與設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測充分結(jié)合,可確保對設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)進行如實反映,與用戶對設(shè)備進行監(jiān)測及使用的習(xí)慣相符。將相關(guān)技術(shù)用于檢測設(shè)備故障的工作中,可降低用戶對設(shè)備健康狀態(tài)進行分析的難度,通過及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備所存在危險因素并發(fā)出異常告警的方式,將設(shè)備出現(xiàn)故障的概率降至最低,另外,用戶還可以借助相關(guān)技術(shù),及時獲取設(shè)備風(fēng)險評估以及狀態(tài)評價的結(jié)果,確保自身所選擇檢測策略能夠發(fā)揮出應(yīng)有作用。

    3 模型構(gòu)建框架分析

    對檢修設(shè)備狀態(tài)的輔助模型進行研究,借助電力信息平臺對設(shè)備運行工況及狀態(tài)信息進行獲取,結(jié)合大數(shù)據(jù)所具有內(nèi)在規(guī)律,對設(shè)備狀態(tài)演變所具有的關(guān)聯(lián)性和未來發(fā)展趨勢進行研究,構(gòu)建相應(yīng)的模型框架。本項目所需構(gòu)建模型較多,主要有評價設(shè)備狀態(tài)的模型,基于設(shè)備狀態(tài)進行動態(tài)告警的模型,評估設(shè)備風(fēng)險的模型,對設(shè)備檢修方案與手段進行優(yōu)選的模型。

    3.1 開發(fā)分析模型

    3.1.1 狀態(tài)建模

    以空壓機系統(tǒng)、壓油裝置及排水系統(tǒng)等輔助設(shè)備所對應(yīng)狀態(tài)評價導(dǎo)則為依據(jù),對設(shè)備狀態(tài)模型進行構(gòu)建,確保輔助設(shè)備狀態(tài)量規(guī)則可得到量化處理。

    3.1.2 監(jiān)測預(yù)警

    結(jié)合輔助設(shè)備所涉及評價特征量相關(guān)歷史數(shù)據(jù),對設(shè)備狀態(tài)發(fā)展趨勢及規(guī)律進行分析,利用圖表或其他載體對分析結(jié)果進行直觀展示,確保用戶能夠及時發(fā)現(xiàn)輔助設(shè)備所存在問題。與此同時,根據(jù)設(shè)備狀態(tài)發(fā)展趨勢,參考現(xiàn)有算法對相應(yīng)動態(tài)閾值范圍進行生成,以實時采集所得設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)為依據(jù),對超出閾值上線的數(shù)據(jù)發(fā)布相應(yīng)的超標(biāo)告警信息[2]。

    3.1.3 狀態(tài)評價

    對設(shè)備歷史狀態(tài)的變化數(shù)據(jù)進行獲取,參考相關(guān)數(shù)據(jù)對設(shè)備狀態(tài)的變化情況進行分析,通過圖表等方式對分析所得結(jié)論進行直觀展示,為用戶盡快發(fā)現(xiàn)并解決問題提供便利。結(jié)合設(shè)備狀態(tài)相關(guān)特征量還有現(xiàn)行評價規(guī)則,針對設(shè)備實時狀態(tài)給出具體的評分。結(jié)合健康評價導(dǎo)則及相關(guān)信息,參考狀態(tài)評分對設(shè)備各階段健康狀態(tài)所處等級加以確定。

    3.1.4 風(fēng)險評估

    嚴(yán)格按照評價導(dǎo)則與有關(guān)規(guī)定,對設(shè)備可能存在的危險因素、潛在危險所造成損失等數(shù)據(jù)進行識別,確保風(fēng)險評估工作需要運用到的各項規(guī)則及要素得到完善。在此基礎(chǔ)上,結(jié)合固化后評估規(guī)則與要素,對設(shè)備實際風(fēng)險值、風(fēng)險等級信息進行計算,確保檢修決策的制定及日后檢修工作的開展具有理論基礎(chǔ)。

    3.1.5 檢修建議

    將壓油裝置和其他設(shè)備所適用的檢修方案導(dǎo)入對應(yīng)模型,生成相應(yīng)的檢修方案庫,為用戶選擇檢修策略提供支持。若檢修策略所涉及因素較多或存在多名決策用戶,則可通過模糊決策或其他算法,對符合多屬性決策特點的檢修策略庫進行構(gòu)建。

    3.1.6 立方分析模型

    通過對檢修策略、設(shè)備檢測和風(fēng)險評估等數(shù)據(jù)進行實時監(jiān)控及多維度分析的方式,獲得構(gòu)建分析多維數(shù)據(jù)所用立方模型需要的參數(shù),具體包括監(jiān)控度量和規(guī)則、計算頻率、維度成員以及監(jiān)控路徑。

    3.1.7 計算多維數(shù)據(jù)

    借助立方分析模型使源數(shù)據(jù)得到實時同步,在定期對源數(shù)據(jù)進行清洗并處理的基礎(chǔ)上,利用分析模型對源數(shù)據(jù)進行轉(zhuǎn)換,同時將度量計算所得結(jié)果存儲在對應(yīng)數(shù)據(jù)庫內(nèi)[3]。

    3.2 系統(tǒng)功能分析

    3.2.1 硬件

    本項目對硬件所提出要求如表1所示。

    3.2.2 數(shù)據(jù)集成

    經(jīng)由計算中心對SCADA設(shè)備模擬量和開關(guān)量數(shù)據(jù)進行獲取。從數(shù)據(jù)中心處獲取監(jiān)測數(shù)據(jù),生產(chǎn)管理設(shè)備臺賬以及歷史運維信息。

    3.2.3 圖表功能

    全部圖表都支持導(dǎo)出數(shù)據(jù)和查看列表,對于海量數(shù)據(jù)列表,用戶可選擇分批對其進行導(dǎo)出。統(tǒng)計圖支持多選及單選,在用戶做出選擇后,過濾可能干擾數(shù)據(jù)看板的因素,通過圖表聯(lián)動的方式,確保數(shù)據(jù)價值可得到充分實現(xiàn)。關(guān)于散點圖,用戶可利用套索工具對多邊形區(qū)域進行選擇。由控制臺負(fù)責(zé)對系統(tǒng)進行管理,管理內(nèi)容包括但不限于系統(tǒng)配置、用戶權(quán)限更改和調(diào)取操作日志。

    3.2.4 數(shù)據(jù)看板

    其一,新增多維分析引擎,確保數(shù)據(jù)虛擬立方存儲能夠和對應(yīng)邏輯間形成映射,結(jié)合界面數(shù)據(jù)看板,將相關(guān)操作轉(zhuǎn)換成sql查詢,保證立方查詢以及數(shù)據(jù)結(jié)果得到組裝。其二,任一主題數(shù)據(jù)看板均能夠進行全局查詢過濾的操作,由系統(tǒng)向用戶提供相應(yīng)的查詢面板,用戶可根據(jù)自身需求對過濾器選項做出選擇,與此同時,數(shù)據(jù)看板對圖表和數(shù)據(jù)進行實時刷新。對于用戶所勾選查詢條件,系統(tǒng)將在數(shù)據(jù)面板上方進行顯示,為用戶掌握數(shù)據(jù)看板所對應(yīng)數(shù)據(jù)條件提供便利。其三,若相同數(shù)據(jù)看板所對應(yīng)圖表的分析維度存在內(nèi)在關(guān)聯(lián),用戶只需操作某個圖表,其他圖表及數(shù)據(jù)便會自動刷新。其四,用戶可全屏查看數(shù)據(jù)看板,在全屏狀態(tài)下,系統(tǒng)能夠?qū)g覽器菜單和無關(guān)工具欄隱藏,確保用戶能夠全身心投入到對主題業(yè)務(wù)進行分析的過程中。

    4 配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)檢修的具體應(yīng)用

    第一步是檢修變壓器的狀態(tài)。配電網(wǎng)系統(tǒng)當(dāng)中變壓器的作用就是負(fù)責(zé)所有的交流變電及輸配電工作。繞組、鐵芯、油箱三部分構(gòu)件共同組成了變壓器,一旦變壓器出現(xiàn)故障,除了會使供電能耗增加以外,還容易引起供電癱瘓的問題,導(dǎo)致所有的電力生產(chǎn)工作均需要承受較高的安全風(fēng)險。所以,在檢修變壓器的狀態(tài)時,應(yīng)該先對設(shè)備運行的聲音、引線狀態(tài)以及絕緣狀態(tài)例行檢測。絕緣檢測的過程中應(yīng)該重點檢測內(nèi)部的受潮情況、老化情況和破損情況,此環(huán)節(jié)的檢測可以通過老化試驗或者油簡化試驗的途徑來實現(xiàn)。檢修變壓器狀態(tài)時,需特別重視引線檢測環(huán)節(jié)。導(dǎo)致引導(dǎo)燒斷、開焊、線柱松動等變壓器故障問題發(fā)生的原因在于引線故障,且這種現(xiàn)象往往也會造成變壓器運行不穩(wěn)定。對設(shè)備運行聲音進行檢測時,應(yīng)結(jié)合聲音異常狀態(tài)作出判斷。如果變壓器在正常運行狀態(tài)下時,一般可以聽到“嗡嗡”的聲音,此間運行聲音具有很強的節(jié)奏感,且聲音比較均勻。如遇檢測聲音比較溫柔的狀況時則意味著變壓器存有異常性故障問題。比如,零件在發(fā)生松動時,會使變壓器的運行負(fù)荷加重,此時就能檢測到異常的聲響。再比如,現(xiàn)有一電廠在檢測變壓器性能狀態(tài)時,發(fā)現(xiàn)變壓器高壓側(cè)存有接地故障,并且接地面積相對較大,致使消弧線圈處在一種過量補償沒有辦法滿足的狀態(tài)。只要故障發(fā)生,檢修工作人員基本沒有辦法對發(fā)生的位置進行明確,這樣就會增加線路故障判定的難度。檢修時,工作人員會先對變壓器的外部鐵芯及鐵軛進行檢查,具體查驗接地的痕跡以及具體破損的狀況,緊跟著再查驗夾件的變形問題與位移問題,如遇鐵芯太熱而燒毀線圈時,應(yīng)該及時更換鐵芯,使變壓器恢復(fù),緊接著便是檢修隔離開關(guān)的狀態(tài)。在設(shè)備運行當(dāng)中檢修隔離開關(guān)狀態(tài)時,因隔離開關(guān)在運行過程中容易出現(xiàn)的故障比較多,因此工作人員需要采取一些比較現(xiàn)代化的技術(shù)手段,分析找到隔離開關(guān)保養(yǎng)或運行當(dāng)中存在的問題。不僅如此,工作人員還需要對隔離設(shè)備的運行狀態(tài)作出客觀評價,同時評估開關(guān)的運行狀態(tài)。經(jīng)綜合實踐診斷檢修管理建立行成科學(xué)性較強的管理系統(tǒng),同時再建立起相應(yīng)的設(shè)備狀態(tài)評估機制,保證隔離開關(guān)時常處于可控狀態(tài)。迫于這種情況下,工作人員便能及時發(fā)現(xiàn)安全隱患,并對隔離開關(guān)的故障部位進行具體定位,保證整體線路正常工作。例如,現(xiàn)有一電站應(yīng)用的是SPVT-550/4000型號的隔離開關(guān),氣體絕緣與配網(wǎng)設(shè)備組合,而隔離開關(guān)僅屬于此設(shè)備的附屬部件。運行期間隔離開關(guān)容易出現(xiàn)切換把手接觸不良的問題,導(dǎo)致隔離開關(guān)控制回路斷線。經(jīng)反復(fù)切換幾次之后進行就地切換把手,就可以使隔離開關(guān)正常工作。鑒于配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測工作的特殊性,工作人員使用在線監(jiān)測或離線監(jiān)測方法能及時發(fā)現(xiàn)并找到故障問題所在。另外在線檢測需要借助輔助信息系統(tǒng)來完成,系統(tǒng)會根據(jù)設(shè)備電壓電流的相關(guān)信息,實時檢測設(shè)備運行狀態(tài)。應(yīng)用紅外線檢測設(shè)備能夠?qū)⒃O(shè)備的運行狀態(tài)實時反映出來,并且還能全面檢測一次設(shè)備,最終獲取到一次設(shè)備內(nèi)的結(jié)構(gòu)信息及運行溫度信息。借助油液分析儀、振動檢測儀可以有效地提升設(shè)備的在線監(jiān)測技術(shù)水平,提高設(shè)備的狀態(tài)監(jiān)測效果。

    5 基于機器學(xué)習(xí)的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)新型自動檢修方法的搭建

    在建構(gòu)基于機器學(xué)習(xí)的配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)新型自動檢修方法時,其主要內(nèi)容包括:安獵執(zhí)行條目文件當(dāng)中有關(guān)配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)運行的數(shù)據(jù)需保持并列以及順序結(jié)合的連接狀態(tài)。為確保在所有的自動檢修工作中這些數(shù)據(jù)始終能處于良好的連接狀態(tài),要求在對語義匹配結(jié)果進行檢修的前提下,及時調(diào)整并確認(rèn)安獵執(zhí)行條目文件當(dāng)中的文件。基于機器學(xué)習(xí)理論的影響,配網(wǎng)設(shè)備在運行過程中應(yīng)該根據(jù)物理鏈路連接請求來生成傳輸數(shù)據(jù),一些安獵執(zhí)行條目文件當(dāng)中節(jié)點會連接根節(jié)點,同時也會釋放其間的目的信息到配網(wǎng)運行環(huán)境中去,促使具體的操作模塊能夠感知到數(shù)據(jù)檢修的可行性。調(diào)整安獵執(zhí)行條目文件時應(yīng)該以根節(jié)點當(dāng)作起始,在配網(wǎng)環(huán)境下的語義匹配結(jié)果達(dá)到運行數(shù)據(jù)的發(fā)展需求時,調(diào)整并處理文件便可以借助判斷安獵執(zhí)行條目文件中物理鏈路連接請求存在的方式來完成。在數(shù)據(jù)檢修的過程中,最后一個環(huán)節(jié)便是確認(rèn)文件,若配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)運行數(shù)據(jù)連接頻率比較穩(wěn)定,那么就可以在確認(rèn)操作安獵執(zhí)行條目文件以后,再搭建起基于機器學(xué)習(xí)配網(wǎng)設(shè)備狀態(tài)的自動檢修方法。

    6 結(jié)論

    本文強調(diào)以電力信息平臺為依托,對設(shè)備運行工況及狀態(tài)信息進行獲取,在明確設(shè)備狀態(tài)發(fā)展方向和演變規(guī)律的基礎(chǔ)上,從監(jiān)測設(shè)備狀態(tài)和分析監(jiān)測數(shù)據(jù)的角度出發(fā),圍繞基于機器學(xué)習(xí)的模型框架構(gòu)建展開了討論,旨在使用戶能夠快速制定檢修決策,確保設(shè)備可長期處于安全且穩(wěn)定的運行狀態(tài),同時為設(shè)備退役決策的制定提供理論依據(jù)。

    參考文獻(xiàn):

    [1] 曹錦標(biāo),鄒國斌,周俊武.基于機器學(xué)習(xí)模型的選礦過程狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷[J].冶金自動化,2019(04): 13-19.

    [2] 陳菲,付忠廣,鄭玲.基于機器學(xué)習(xí)的監(jiān)控大數(shù)據(jù)防沖突檢測仿真[J].計算機仿真,2019,36(04):475-479.

    [3] 張樹興,蔣紅衛(wèi).知識與數(shù)據(jù)驅(qū)動機器學(xué)習(xí)模型的參數(shù)可辨識性理論分析與研究[J].科技創(chuàng)新與應(yīng)用,2020, 301(09):20-21.

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