本發(fā)明涉及了水力發(fā)電機(jī)故障診斷，具體涉及了一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)。

背景技術(shù)：

1、隨著全球?qū)η鍧嵞茉葱枨蟮牟粩嘣黾?，水力發(fā)電作為一種重要的可再生能源技術(shù)，受到了廣泛關(guān)注和應(yīng)用。然而，水力發(fā)電機(jī)組作為水電站的核心設(shè)備，其運(yùn)行狀態(tài)直接影響到整個(gè)發(fā)電系統(tǒng)的效率和穩(wěn)定性。傳統(tǒng)的水力發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障檢測(cè)方法主要依賴于定期維護(hù)和人工檢查，往往存在實(shí)時(shí)性差、效率低、檢測(cè)精度不足等問(wèn)題，無(wú)法滿足現(xiàn)代化電力系統(tǒng)對(duì)高效可靠運(yùn)行的要求。

2、在此背景下，復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論作為研究系統(tǒng)整體特性和動(dòng)態(tài)行為的重要工具，逐漸應(yīng)用于各類工業(yè)系統(tǒng)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析中。復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)能夠通過(guò)節(jié)點(diǎn)和邊的拓?fù)浣Y(jié)構(gòu)，揭示系統(tǒng)中各組成部分的相互關(guān)系和影響程度，為故障檢測(cè)和傳播分析提供了全新的視角和方法。

3、近年來(lái)，隨著傳感器技術(shù)和數(shù)據(jù)采集技術(shù)的進(jìn)步，水力發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行數(shù)據(jù)能夠被更加高效、準(zhǔn)確地采集和傳輸。這為基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的狀態(tài)評(píng)估與故障分析提供了可靠的數(shù)據(jù)基礎(chǔ)。然而，在實(shí)際應(yīng)用中，如何將復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)理論與水力發(fā)電機(jī)狀態(tài)監(jiān)測(cè)有機(jī)結(jié)合，實(shí)現(xiàn)對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)的實(shí)時(shí)評(píng)估和故障預(yù)測(cè)，仍然面臨著諸多挑戰(zhàn)和技術(shù)難題。

技術(shù)實(shí)現(xiàn)思路

1、本發(fā)明所要解決的技術(shù)問(wèn)題在于針對(duì)上述現(xiàn)有技術(shù)中的不足，提供了一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法、系統(tǒng)、設(shè)備及介質(zhì)，解決了當(dāng)前水輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)無(wú)法有效實(shí)時(shí)評(píng)估和精準(zhǔn)故障預(yù)測(cè)問(wèn)題。

2、本發(fā)明的目的是由以下技術(shù)方案實(shí)現(xiàn)的：

3、第一方面，本發(fā)明提供了一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法，包括：

4、基于實(shí)際水輪發(fā)電機(jī)組構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，將水輪發(fā)電機(jī)組的各個(gè)部件作為所述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的節(jié)點(diǎn)，根據(jù)各節(jié)點(diǎn)之間的特征的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)連邊，得到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的鄰接矩陣，所述特征包括數(shù)據(jù)相關(guān)性和位置鄰近度；

5、根據(jù)設(shè)置在實(shí)際水輪發(fā)電機(jī)組的各部件的傳感器實(shí)時(shí)獲取運(yùn)行數(shù)據(jù)，所述運(yùn)行數(shù)據(jù)包括溫度、壓力、電流、電壓以及振動(dòng)頻率中的至少一種；

6、根據(jù)所述運(yùn)行數(shù)據(jù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)；

7、基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)參考值進(jìn)行對(duì)比，基于比較結(jié)果，利用統(tǒng)計(jì)分析法識(shí)別網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)異常情況。

8、作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述將水輪發(fā)電機(jī)組的各個(gè)部件作為所述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的節(jié)點(diǎn)，根據(jù)各節(jié)點(diǎn)之間的特征的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)連邊，得到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的鄰接矩陣，具體包括：

9、水輪發(fā)電機(jī)組的上導(dǎo)軸承、下導(dǎo)軸承、水導(dǎo)軸承、推力軸承及其支架、定子及其機(jī)座、頂蓋以及各類軸瓦作為復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的節(jié)點(diǎn)；

10、利用皮爾遜相關(guān)系數(shù)法計(jì)算各節(jié)點(diǎn)之間的溫度、振動(dòng)、壓力和電流的數(shù)據(jù)相關(guān)性；利用歐式距離計(jì)算兩節(jié)點(diǎn)在實(shí)際水輪發(fā)電機(jī)組中的物理距離，確定節(jié)點(diǎn)之間的位置鄰近度；根據(jù)數(shù)據(jù)相關(guān)性、位置鄰近度以及數(shù)據(jù)相關(guān)性、位置鄰近度的權(quán)重系數(shù)，得到綜合權(quán)重系數(shù)；將綜合權(quán)重系數(shù)超過(guò)設(shè)定閾值的兩個(gè)節(jié)點(diǎn)建立連邊。

11、作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，根據(jù)所述運(yùn)行數(shù)據(jù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，所述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)包括節(jié)點(diǎn)度值、網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)、節(jié)點(diǎn)間的平均路徑長(zhǎng)度；

12、所述節(jié)點(diǎn)度值用于表示一個(gè)節(jié)點(diǎn)與其他節(jié)點(diǎn)的連接數(shù)，節(jié)點(diǎn)的度值計(jì)算方式為：

13、

14、其中， ki為節(jié)點(diǎn) vi的度值， aij表示復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的鄰接矩陣中第i行第j列的元素，當(dāng)節(jié)點(diǎn) vi與節(jié)點(diǎn) vj之間有邊連接，則 aij=1，否則， aij=0；

15、所述網(wǎng)絡(luò)聚類系數(shù)根據(jù)所有節(jié)點(diǎn)的聚類系數(shù)進(jìn)行平均后得到，所述節(jié)點(diǎn) vi的聚類系數(shù)計(jì)算表達(dá)式為：

16、

17、其中， ci為節(jié)點(diǎn) vi的聚類系數(shù)， ei表示與節(jié)點(diǎn) vi的鄰居節(jié)點(diǎn)之間實(shí)際存在的邊數(shù)， ki是節(jié)點(diǎn) vi的度值；

18、所述節(jié)點(diǎn)平均路徑長(zhǎng)度用于計(jì)算復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中任意兩個(gè)節(jié)點(diǎn)之間的最短路徑長(zhǎng)度的平均值；節(jié)點(diǎn)平均路徑長(zhǎng)度計(jì)算方式為：

19、

20、其中， l為節(jié)點(diǎn)平均路徑長(zhǎng)度， n是網(wǎng)絡(luò)中節(jié)點(diǎn)的總數(shù)， dij為節(jié)點(diǎn) vi到節(jié)點(diǎn) vj的最短路徑長(zhǎng)度，如果節(jié)點(diǎn) vi和 vj之間不可達(dá)，則最短路徑長(zhǎng)度將設(shè)為無(wú)窮大。

21、作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述基于相關(guān)網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)參考值進(jìn)行對(duì)比，具體包括：

22、所述網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)參考值根據(jù)基線網(wǎng)絡(luò)模型獲取得到，所述基線網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建過(guò)程為：獲取水輪發(fā)電機(jī)組正常運(yùn)行時(shí)的運(yùn)行數(shù)據(jù)，并進(jìn)行預(yù)處理，根據(jù)預(yù)處理后的運(yùn)行數(shù)據(jù)建立基線網(wǎng)絡(luò)模型；

23、根據(jù)基線網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算基線網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，所述基線網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)包括節(jié)點(diǎn)度中心性、聚類系數(shù)、介數(shù)中心性；

24、根據(jù)基線網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)確定所述水輪發(fā)電機(jī)組正常運(yùn)行的網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)參考值。

25、作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)參考值進(jìn)行對(duì)比，基于比較結(jié)果，利用統(tǒng)計(jì)分析法識(shí)別網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)異常情況，具體包括：

26、根據(jù)基線網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算各復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的平均值和標(biāo)準(zhǔn)差；

27、利用z-score統(tǒng)計(jì)分析模型計(jì)算獲取的各復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的z-score，利用設(shè)定的指標(biāo)閾值與各節(jié)點(diǎn)的復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)對(duì)應(yīng)的z-score進(jìn)行比較，當(dāng)某一節(jié)點(diǎn)對(duì)應(yīng)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)的z-score超過(guò)設(shè)定的指標(biāo)閾值時(shí)，則將該異常節(jié)點(diǎn)作為故障部件。

28、作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述利用統(tǒng)計(jì)分析法識(shí)別網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)異常情況，當(dāng)檢測(cè)到異常節(jié)點(diǎn)后，還包括利用si模型模擬不同場(chǎng)景下水輪發(fā)電機(jī)組故障傳播過(guò)程。

29、作為本發(fā)明的進(jìn)一步改進(jìn)，所述利用si模型模擬不同場(chǎng)景下水輪發(fā)電機(jī)組故障傳播過(guò)程，具體包括：

30、將所有節(jié)點(diǎn)初始化為易感狀態(tài)，選取一個(gè)或多個(gè)初始故障節(jié)點(diǎn)設(shè)置為感染狀態(tài)；

31、設(shè)定感染率和傳播時(shí)間步長(zhǎng)；在每一時(shí)間步長(zhǎng)，檢測(cè)和每個(gè)感染節(jié)點(diǎn)相連的易感鄰節(jié)點(diǎn)；根據(jù)感染率計(jì)算易感鄰節(jié)點(diǎn)的感染概率；

32、根據(jù)易感鄰節(jié)點(diǎn)的感染概率更新節(jié)點(diǎn)狀態(tài)，記錄當(dāng)前時(shí)間步長(zhǎng)下感染節(jié)點(diǎn)的數(shù)量及其分布；

33、當(dāng)所有節(jié)點(diǎn)均被感染，或在多個(gè)時(shí)間步長(zhǎng)后感染節(jié)點(diǎn)數(shù)量不再變化，則停止迭代；

34、根據(jù)當(dāng)前節(jié)點(diǎn)感染情況繪制感染路徑圖，所述感染路徑圖用于顯示故障在網(wǎng)絡(luò)中的傳播路徑，識(shí)別關(guān)鍵傳播路徑和節(jié)點(diǎn)。

35、第二方面，本發(fā)明還提供了一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)故障監(jiān)測(cè)系統(tǒng)，用于實(shí)現(xiàn)上述的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法，包括：

36、復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型構(gòu)建模塊，基于實(shí)際水輪發(fā)電機(jī)組構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型，將水輪發(fā)電機(jī)組的各個(gè)部件作為所述復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的節(jié)點(diǎn)，根據(jù)各節(jié)點(diǎn)之間的特征的權(quán)重系數(shù)進(jìn)行節(jié)點(diǎn)連邊，得到復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型的鄰接矩陣，所述特征包括數(shù)據(jù)相關(guān)性和位置鄰近度；

37、數(shù)據(jù)采集模塊，用于根據(jù)設(shè)置在實(shí)際水輪發(fā)電機(jī)組的各部件的傳感器獲取監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)，所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)包括溫度、壓力、電流、電壓以及振動(dòng)頻率中的至少一種；

38、指標(biāo)計(jì)算模塊，根據(jù)所述監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)和復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型計(jì)算復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)；

39、異常識(shí)別模塊，用于基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)和網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)參考值進(jìn)行對(duì)比，基于比較結(jié)果，利用統(tǒng)計(jì)分析法識(shí)別網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)異常情況。

40、第三方面，本發(fā)明還提供了一種存儲(chǔ)一個(gè)或多個(gè)程序的計(jì)算機(jī)可讀存儲(chǔ)介質(zhì)，所述一個(gè)或多個(gè)程序包括指令，所述指令當(dāng)由計(jì)算設(shè)備執(zhí)行時(shí)，使得所述計(jì)算設(shè)備執(zhí)行上述的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法。

41、第四方面，本發(fā)明還提供了一種計(jì)算設(shè)備，包括：

42、一個(gè)或多個(gè)處理器、存儲(chǔ)器及一個(gè)或多個(gè)程序，其中一個(gè)或多個(gè)程序存儲(chǔ)在所述存儲(chǔ)器中并被配置為所述一個(gè)或多個(gè)處理器執(zhí)行，所述一個(gè)或多個(gè)程序包括用于執(zhí)行一種基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法中的步驟。

43、本發(fā)明的有益效果在于：本發(fā)明的基于復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)的水輪發(fā)電機(jī)故障監(jiān)測(cè)方法中，通過(guò)構(gòu)建復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型并實(shí)時(shí)分析運(yùn)行數(shù)據(jù)，可以實(shí)現(xiàn)對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)警。一旦發(fā)現(xiàn)異常情況，可及時(shí)采取措施進(jìn)行處理，避免故障擴(kuò)大或引發(fā)嚴(yán)重后果。通過(guò)復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)模型可以有效識(shí)別水輪機(jī)系統(tǒng)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和故障點(diǎn)，提高故障檢測(cè)的準(zhǔn)確性和靈敏度，減少誤判和漏判的風(fēng)險(xiǎn)。

44、進(jìn)一步，通過(guò)計(jì)算水輪機(jī)發(fā)電機(jī)組復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)指標(biāo)，可以深入理解水力發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的結(jié)構(gòu)和動(dòng)態(tài)特性。有助于識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵部件和潛在風(fēng)險(xiǎn)，還能指導(dǎo)狀態(tài)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)測(cè)和維護(hù)優(yōu)化，從而提高整個(gè)發(fā)電機(jī)系統(tǒng)的可靠性和安全性。

45、進(jìn)一步，通過(guò)si模型模擬故障在復(fù)雜網(wǎng)絡(luò)中的傳播，可以有效地預(yù)測(cè)和分析故障的傳播路徑和范圍。這一模型有助于識(shí)別系統(tǒng)中的關(guān)鍵節(jié)點(diǎn)和薄弱環(huán)節(jié)，為系統(tǒng)的故障預(yù)防和維護(hù)策略提供了有力的支持。通過(guò)分析傳播模型的結(jié)果，可以制定更加精準(zhǔn)的故障隔離和保護(hù)策略，提高系統(tǒng)的整體穩(wěn)定性和可靠性。

46、綜上，本發(fā)明通過(guò)精準(zhǔn)的故障檢測(cè)和有效的傳播分析，能夠降低故障發(fā)生的頻率和嚴(yán)重程度，從而減少設(shè)備損壞和停機(jī)時(shí)間，節(jié)約維護(hù)和運(yùn)營(yíng)成本。