本文介绍了一种基于实时数据挖掘技术的用于评估水力发电冷库机组设备状态的模型，该模型可以对状态进行定量评估水电冷库设备安全性的评估。备的移动点对水电冷库进行精确维护。现有系统的基础上，结合海量实时数据提取技术，正在开发“水电制冷机组主要设备潜在故障的智能分析和预警系统”。
立，现有的水电制冷库通过统一平台得到充分利用。单元的运行数据积累了在重新设计冷库单元时获得的知识和经验，从而将被动故障的后处理模式逐步转变为更加主动的故障预防模式，从而可以预防故障不仅可以充分利用系统中的现有投资，还可以确保最佳的生产和安全性。智能的维护具有明显的积极优势。术目标如下：系统以定量和直观的方式显示涡轮机和发电机的当前安全状态，自动预警涡轮机和发电机的潜在故障，自动检测潜在故障点之间的相关性冷库，定量描述潜在测量点的偏差变化；离线自动化设备监控分析报告。“国电大渡河水电中央冷库智能预警系统分析与故障智能故障分析”采用获得专利的实时数据提取算法“超级球“和”相似曲线”预警技术基于iEM专利实现关键目标实时数据挖掘，建模，智能状态分析和潜在故障预警设备。系统基于现有控制系统和信息系统，采用离线数据采集和集中分析架构，从离线水电存储单元收集运行数据，并执行根据统一的标准格式进行分析。些分析的结果通过网页和报告自动传输。染。据接口。统数据接口采用文本模式，并以Excel或CSV格式从离线现场设备获取操作数据。于评估水电制冷存储单元状态的数据模型。系统使用大量的历史数据和经验设备数据来创建离线数据模型，以评估水力发电机组的安全性。
线智能分析设备。系统运行时，状态评估数据模型自动将设备的当前状态与相同操作条件下的状态之间的相似度进行划分，并给出分析结果定量。显示设备的当前安全状态时，系统还会对与导致设备更改状态的点相关联的点进行排序，并在当前操作状态下生成实时预测值，以用于设备的每个测量点。在设备故障的预警。在相同的运行条件下设备的状态偏离安全状态时，系统会自动触发预警，并对潜在故障进行关联和顺序分析。电制冷储能单元状态评估模型的原理。于评估水力存储单元中关键和重要设备状态的数据模型基于iEM系统的“超级球”模型技术，该技术会结合系统数据自动生成。场大规模运营。了设备主体参数外，数据模型还包括支持过程的作业的相关参数。
统自动对上述数据进行排序，并选择最能反映设备参数之间的耦合和操作规则的数据，以创建“超级球”模型。图中的绿色状态点对应于设备数据模型的状态点，这些状态点的分布反映了设备海量运行数据的参数之间的耦合和相关性。压动力存储单元和设备在各种运行条件下的历史运行规则。在故障的预警原则。电冷库运行时，系统会自动将实时数据与设备的实时状态点合并，并比较和计算与系统中每个状态点的相似度。
电冷库机组状态数据模型。设备的实时状态与相同运行条件下的历史状态相似时，表示冷藏单元的安全状态为正常。则，这意味着冷库的当前安全状态与所有历史操作条件都不相同。冷藏库的当前运行状态时，系统会通过从0到100％的定量曲线自动表示冷藏库的当前状态与相同运行条件下的状态之间的相似度。
所有历史和相同的运行条件下，冷库都偏离安全状态，因此在发出各种设备参数警报之前，冷库安装系统会发出潜在故障的预警。期分析设备故障的原理。系统运行期间，当冷库单元偏离安全运行条件的历史状态时，系统会自动触发潜在故障的预警。发出警告的同时，系统会自动指示相关的测量点顺序，这些顺序会导致冷库更改状态并针对早期潜在故障执行自动相关分析。动早期故障关联分析支持两种模式：一种是针对典型缺陷的关联规则的定义，即，预警会自动与已定义的规则关联典型故障是对标准缺陷数据模型的分析，即自动计算设备与每个典型故障模式之间的相似度并将其分类。警分析系统为冷藏单元中的每个设备提供相似度状态变化曲线，范围从0到100％。
描述了冷库设备的当前安全状态，即相似度接近100％。表明，冷藏单元的设备的操作状态越安全，反之，冷库安装则意味着冷藏单元的设备的状态越差。
统为冷藏库各设备提供相似状态变化监测线，当冷藏库设备的相似度变化小于从相似性监视线可以看出，在所有历史工作条件下，冷藏单元中的设备均已偏离安全性。态，系统会自动发出潜在故障的预警。警系统在对测量点进行分类的同时提供预警，从而使冷藏库中的设备相似性低于预警监控线。
如，当冷藏单元中设备的振动持续增加时，系统会自动检测设备的振动变化并发出潜在故障的预警。据影响的大小对触发警报的相关措施进行分类和发出，以便相关人员可以对其进行分析并做出决策。警系统通过相似曲线监视设备的总体运行状态，但是它也具有监视设备所有单参数测量点的故障和异常的功能。单个参数失败或测量点异常变化时，预警系统可以自动向用户询问故障点或异常参数点，并提供参数当前状态的实时预测值。数。户可以使用规则关联管理模块为存储单元定义潜在故障规则的关联。置后，显示屏如下图所示：当设备处于预警状态时，警报系统会提示您关联故障规则，以指示潜在的故障发展趋势。户。导实践表明，借助海量实时数据挖掘技术，“水电蓄能器主要设备潜在故障的智能分析和预警系统”正在不断发展。施中，利用现有水力发电机组的运行数据以及从冷藏库维护中获得的知识和经验，它可以有效地将相对被动的故障模式转换为故障模式。加主动地预防故障，不仅可以充分利用现有系统的投资，还可以为水电公司的安全生产和更明智的维护带来积极而显着的收益。
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