(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 20221084626 3.9 (22)申请日 2022.07.19 (71)申请人 重庆大唐国际彭水 水电开发有限公 司 地址 409699 重庆市彭水苗族土家族自治 县彭水县万足镇小河村 (72)发明人 董振　周奋强　孙红武　杨在鑫　 段美前　李正家　杨继兴　代潍斯　 熊中浩　周洋　赵巍　刘晓云　 黄仁泽　谢军　郑胜　魏江龙　 饶立波　彭立　赵刘飞　肖亮　 马小亮　刘晓松　唐疆富　 (74)专利代理 机构 北京中南长风知识产权代理 事务所(普通 合伙) 11674 专利代理师 穆丽红(51)Int.Cl. G06F 17/18(2006.01) G06Q 50/06(2012.01) (54)发明名称 基于非线性回归模型的电气参数趋势预警 及故障诊断方法 (57)摘要 本发明涉及一种基于非线性回归模型的电 气参数趋势预 警及故障诊断方法， 用于水电站有 功功率、 定子电压、 定子电流、 转子电压、 转子电 流的趋势预警和故障诊断分析， 包括： 获取机组 运行过程中分析对象 的强关联参数； 采集机组实 际运行过程中实际数据； 数据量覆盖规程中该型 号关联参数的最小和最大范围， 且同一组数据为 同一时刻； 对采集到的历史运行数据进行筛选， 去除数据中过渡状态的异常数据， 得到机组典型 稳态运行工况数据； 基于步骤3到的数据进行数 据建模， 通过比对多种回归分析方程结果， 最后 确定最优理论模型； 阈值 设定； 报警判断； 故障诊 断。 本发明能够实现水电站有功功率、 定子电压、 定子电流、 转子电压、 转子电流趋势预警和故障 诊断。 权利要求书2页 说明书8页 附图4页 CN 115455358 A 2022.12.09 CN 115455358 A 1.一种基于非线性回归模型的电气参数趋势预警及故障诊断方法， 其特征在于， 用于 水电站有功功 率、 定子电压、 定子电流、 转子电压、 转子电流的趋势预警和故障诊断分析， 包 括如下步骤： 步骤1， 获取机组运行 过程中分析对象的强关联参数； 步骤2， 采集机组实际运行过程中实际数据； 所述数据的数据量覆盖规程中该型号关联 参数的最小和最大 范围， 且同一组数据为同一时刻； 步骤3， 对采集到的历史运行数据进行筛选， 去除数据中过渡状态 的异常数据， 得到机 组典型稳态运行工况 数据； 步骤4， 基于步骤3到的数据进行数据建模， 通过比对多种回归分析方程结果， 最后确定 最优理论模型； 步骤5， 计算历史数据理论误差率e＝(n理论‑n实时)/n实时， 对误差率e进行统计分析得出阈 值； 步骤6， 实时计算同一时刻预测误差率e＝(n理论‑n实时)/n实时， 按照预设的报警阈值， 进行 参数模型的趋势预警； 步骤7， 基于专家经验诊断模型， 获取关联参数情况， 横向对比分析多参数故障发生时 状态， 判定故障方向和类型。 2.根据权利要求1所述的基于非线性回归模型的电气参数趋势预警及故障诊断方法， 其特征在于， 水电站有功 功率趋势预警和故障诊断分析步骤如下： 1)获取机组运行过程中， 有功功率强关联的参数， 包括有功功率、 导叶开度、 工作水头， 将有功功率， 导叶开度， 水头三个因素进行相关性分析， 验证关联参数 可信度； 2)采集机组实际运行过程中实际数据， 采集的数据量覆盖规程或实际运行中的有功功 率、 水头和导叶开度最小和 最大范围， 每一组有功功率对应的水头和导叶开度数据为同一 时刻； 3)将采集的数据中过渡状态的异常数据进行筛选和处理， 删除非平稳运行状态的数 值， 得到机组有功 功率， 水头， 导叶开度正常平稳运行状态范围数据； 4)采用二元回归分析方式建立有功功率特性模型， 根据回归系数估计值确定该模型有 功功率特性模型表达式为： P有功＝‑247.7+7.579*N开度‑4.046*H水头‑0.063*N开度^2+0.09031*N开度*H水头+0.03347*H水头^ 2； 其中， 因变量是有功 功率P有功， 自变量是导叶开度N开度和水头H水头； 5)将采集的N开度和H水头数据分别导入建立的有功功率特性模型公式， 计算出有功功率理 论值P理论,将其与同一时刻有功功率值P实时比对， 计算误差率e＝(P理论‑P实时)/P实时， 对误差率e 进行统计分析， 得到合适的阈值， 将阈值按照模 型统计误差率的百分位数98％来进 行设定， 四舍五入为 4％， 将一级预警阈值 L一级设置为4％， 二级预警阈值 L二级设置为4％*2； 6)将实时产生的同一时刻的N开度和H水头的数据带入有功功率特性模型生成有功功率理 论值P理论， 并计算误差率e＝(P理论‑P实时)/P实时， 按照预设的报警阈值， 对有功功率特性模型进 行机器自动预警； 7)有功功率测点预警后， 根据专家经验诊断模型， 自动判定拟故障方向的相应参数是 否正常， 若其中一个参数异常， 则判断该故障异常， 并向生产人员展示故障诊断过程。 3.根据权利要求2所述的基于非线性回归模型的电气参数趋势预警及故障诊断方法，权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115455358 A 2其特征在于， 步骤 6)中包括 连续报警设置， 即设置每次有功功率模型计 算的误差 率为e1,e2, e3,e4,e5,……en,如连续多次误差率均满足e》 L一级， 进行有功功率一级报警； 如其中任意一 个误差率e<L一级,则从该点开始重新计次数为0， 直到下一次出现e》 L一级则开始计数； 二级预 警设置方式与一级预警一 致， 阈值调整为 4％*2。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115455358 A 3