CN114116788A - 一种行业数据处理方法及其存储介质 - Google Patents
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Abstract
本发明涉及数据处理技术领域，公开了一种行业数据处理方法及其存储介质，包括以下步骤：步骤1：获取多类数据并传输；步骤2：诊断数据，确认正常数据、异常数据和存疑数据；在判定为异常数据时即时报警，在判定为存疑数据时，按照预测策略处理，做出预警或是取消存疑。本发明能够达到全面处理数据，提升故障检测完善度和准确度，并能够预测故障的效果。
Description
技术领域
本发明涉及数据处理技术领域，具体涉及一种行业数据处理方法及其存储介质。
背景技术
水力发电是再生能源发电的“领头羊”，在全球发电份额中，水力发电仅次于燃煤发电和燃气发电，居世界第三，同时，目前在中国发电份额中水力发电居第二位。水电设备是水力发电的基础。随着大型水轮发电机组在整个电力***中的比重越来越大,单机容量增加,自动化程度不断提高,年平均发电时间延长,一方面满足了发电企业提高生产效率、降低生产成本、节约能源等客观需求,社会效益和经济效益都有巨大的进步；另一方面也对水电设备的可用率、机组运行效率、安全性、可靠性与经济性提出了更高的要求,事故停机造成的经济损失可能会更为严重,给水电设备的运行管理带来更多的挑战。
水电机组及电气设备在运行中不断受到泥沙磨损、汽蚀破坏、机械磨损及其他机械或电气损伤,导致设备的寿命缩短。电力设备和***故障后,轻则降低***生产效率,重则停运,甚至造成灾难性的后果。因此,准确分析和评估水轮发电机组数据，准确评估故障对电力***稳定可靠运行具有十分重要的意义。
现有的一种基于在线监测的水轮机故障预诊断方法，针对性监测了水力发电机组中水轮机的振动参数，并针对监测数据做出诊断，但是该方法仅针对振动参数做监测，而水轮机的故障因素除了振动外，还有如轴瓦温度过高、电气损坏等因素，这些因素的相关数据同样需要进行采集和分析处理，以保证对水轮机故障的全面监控，而现在还没有一个相对全面的数据处理***或数据处理方法。同时，现有的数据处理方法对于数据的处理划分不够细致，仅区分正常与异常，以致于对于故障的判定不够灵敏准确。
发明内容
本发明意在提供一种行业数据处理方法及其存储介质，以达到全面处理数据，提升故障检测完善度和准确度，并能够预测故障的效果。
本发明提供的基础方案为：一种行业数据处理方法及其存储介质，包括以下步骤：
步骤1：获取多类数据并传输；
步骤2：诊断数据，确认正常数据、异常数据和存疑数据；在判定为异常数据时即时报警，在判定为存疑数据时，按照预测策略处理，做出预警或是取消存疑。
本发明的效果及优点在于：诊断得到的数据包括存疑数据，通过预测策略进一步选择做出预警或是取消存疑，相比于现有技术中仅判别异常和正常数据的操作，本方案对于数据的划分更为细化，并制定了预测策略，对细化出的存疑数据进行合理处理，保证数据处理的全面性和准确性。并且，通过对存疑数据的确认，有助于确认或预测下一时段故障的发生点，具备一定的预测性，有助于工作人员提前排查故障，减少可能的故障损失。同时，获取的数据项为多类数据，数据的采集上更为完善，进而提升故障检测完善度和准确度。
进一步，在步骤1中，获取数据的对象为水力行业设备。
由于水力行业设备在发电领域的重要地位，对于其数据的监测和处理十分重要，针对水力行业设备进行数据采集，整体方法具备较高的实际应用价值。
进一步，在步骤1中，获取数据时采用交互终端获取，所述交互终端内设有抗干扰单元，所述抗干扰单元用于消除设备运行时产生的外界干扰因素。
这样设置，通过消除设备干扰使得数据传输过程更稳定，数据不会在传输过程中发生崩坏或是产生误差，以致于影响后续对数据的判断处理。特别是针对水力行业设备中的水轮机组设备而言，抗干扰单元的设置十分重要，由于水轮机组发电时采用励磁原理发电，发电时会产生诸如磁场、雷击电涌、开关柜大功率开关结构、接地设置等诸多干扰因素，故而，对现场所有设备的抗干扰能力要求极高，需要设备拥有较高的稳定性，本方案运用到的抗干扰单元则能够抵抗上述干扰因素，保证数据的采集和传输过程稳定，进而保证数据的准确性，有助于提升数据处理、故障判断的准确度。
进一步，在步骤1中，数据的获取方式为通过数据接口传输、蓝牙传输或云端传输。
这样设置，数据的获取方式多样，能够应对不同传输环境的需求，方法整体具备通用性。
进一步，获取数据对象为水轮机组；获取的数据包括水轮机轴瓦的温度值、水轮机输出的PT信号或脉冲信号、水轮机组中发电机组的转速、频率、转速百分比和振动参数数据。
这样设置，相对全面地采集了水轮机组的数据，对于水轮机的故障分析更为完善、准确。相比于现有技术中仅采集、分析振动参数数据，本方案则进行了较全面地数据采集，由于水轮机组采用的励磁发电原理，水轮机组的数据采集常受到干扰，以致于数据不准，故而以往的数据采集仅采集单类振动参数，而避免同时采集多类数据，以防产生较大误差，使得数据分析无效，本方案则克服了这类数据采集困难，能够全面采集数据，进而提升故障检测完善度和准确度。
进一步，在步骤2中，诊断数据时，若数据超出预设标准范围，判定为异常数据；若数据的跳动幅度超过标准跳动幅度，则判定为异常数据。
这样设置，依据一定的标准规则判别异常数据，对于异常数据的判别可靠，整体方法更为可靠。
进一步，诊断数据时，若数据接近预设标准范围，则判定为存疑数据；所述数据接近预设标准范围为，数据与预设标准范围的差值小于两个单位值。
这样设置，依据一定的标准规则判别存疑数据，对于存疑数据的判别可靠，整体方法更为可靠。
进一步，所述预测策略为，持续重点监测存疑数据项的数据变化趋势，若存疑数据项与预设标准范围数值的差值缩小至一个单位值以内，则做出预警通知，若存疑数据项与预设标准范围的差值大于两个单位值，则取消存疑判定。
这样设置，在对存疑数据进行进一步判定时，设定了两种判定方向，依据数据变化趋势对存疑数据项进行预警或取消存疑判定处理，对于存疑数据的处理可靠，误判几率较低。
进一步，所述交互终端内还设有人机交互模块，所述人机交互模块用于提供设备信息及故障查询服务；人机交互模块设有触控交互功能、语音交互功能和手势交互功能。
这样设置，工作人员能够通过交互终端了解设备信息及故障信息，信息传达更为方便快捷，也便于检修人员检修。同时，人机交互模块具备多种交互共能，交互体验感较好。
本发明还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种行业数据处理方法。
本方案的优点在于：使得上述的一种行业数据处理方法可被实体处理器执行，便于在实际场合中应用。
附图说明
图1为本发明一种行业数据处理方法及其存储介质实施例一的方法示意框图。
具体实施方式
下面通过具体实施方式进一步详细的说明：
实施例一：
实施例基本如附图1所示：一种行业数据处理方法及其存储介质，提供了一种行业数据处理方法，包括以下步骤：
步骤1：获取多类数据并传输；本实施例中，获取数据对象为水力行业设备中的水轮机组；获取的数据包括水轮机轴瓦的温度值、水轮机输出的PT信号及脉冲信号、水轮机组中发电机组的转速、频率、转速百分比和振动参数数据；还包括水轮机组设备的型号等设备基础信息。数据的获取方式为通过数据接口传输、蓝牙传输或云端传输。本实施例中，选用数据接口传输。
具体地，获取数据时采用交互终端获取，所述交互终端内设有抗干扰单元，所述抗干扰单元用于消除设备运行时产生的外界干扰因素。具体地，所述抗干扰单元内设有包括防雷击浪涌电路、防电磁干扰电路和接地保护电路在内的多种抗干扰电路。这些抗干扰电路能够保证数据的采集、传输过程稳定，克服了以往水轮机组数据采集中存在的问题，进而实现了对水轮机组多种类型数据的稳定的采集和传输处理。
所述交互终端内还设有人机交互模块，所述人机交互模块用于提供设备信息及故障查询服务；人机交互模块设有触控交互功能、语音交互功能和手势交互功能。具体地，工作人员可以通过移动终端与人机交互模块通信，远程查询设备信息，了解设备工作状态，在设备出现故障时，也可以通过移动终端和人机交互模块通信，确认故障相关信息，便于简化检修流程，提升检修效率。
步骤2：诊断数据，确认正常数据、异常数据和存疑数据；在判定为异常数据时即时报警，在判定为存疑数据时，按照预测策略处理，做出预警或是取消存疑。
具体地，诊断数据时，若数据超出预设标准范围，判定为异常数据，例如水轮机轴瓦的预设标准范围为60℃至65℃，当超出65℃时确定为异常数据，并即时报警。若数据的跳动幅度超过标准跳动幅度，则判定为异常数据。本实施例中每项数据的标准跳动幅度为65％，即当数据出现较大幅的跃变，即判定为异常数据。诊断数据时，若数据接近预设标准范围，则判定为存疑数据；所述数据接近预设标准范围为，数据与预设标准范围的差值小于两个单位值。其中，每一个单位值为该项数据值的一个单位值，例如水轮机轴瓦温度中1℃为一个单位值。
所述预测策略为，持续重点监测存疑数据项的数据变化趋势，若存疑数据项与预设标准范围数值的差值缩小至一个单位值以内，则做出预警通知，此处的预警通知同发现异常数据时的报警通知不同，本实施例中，预警通知为标注存疑数据项并传输给工作人员，提醒工作人员及时排查潜在故障风险。若存疑数据项与预设标准范围的差值大于两个单位值，则取消存疑判定，具体地，取消存疑判定的数据转为正常数据。
本实施例还提供一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述的一种行业数据处理方法。
本实施例能够稳定地接收数据，并全面处理分析数据，提升故障检测完善度和准确度，并能够预测故障。
实施例二：
本实施例一种行业数据处理方法及其存储介质，提供了一种行业数据处理方法，在实施例一的基础上，在进行步骤2时，按照一定的优先级处理采集到的数据，本实施例中，优先分析处理振动参数及水轮机轴瓦温度值。
在水轮机组的故障因素中，轴承温度过高以及水轮机在运行中发生强烈的振动，超出正常运行范围为很常见的故障类型，重点处理振动参数及水轮机轴瓦温度值，更符合实际应用场景，对于故障的确定方式更为有效。
本实施例提供的方法，相比于实施例一更符合实际应用需要，故障检测更为高效。
以上所述的仅是本发明的实施例，方案中公知的具体结构及特性等常识在此未作过多描述，所属领域普通技术人员知晓申请日或者优先权日之前发明所属技术领域所有的普通技术知识，能够获知该领域中所有的现有技术，并且具有应用该日期之前常规实验手段的能力，所属领域普通技术人员可以在本申请给出的启示下，结合自身能力完善并实施本方案，一些典型的公知结构或者公知方法不应当成为所属领域普通技术人员实施本申请的障碍。应当指出，对于本领域的技术人员来说，在不脱离本发明结构的前提下，还可以作出若干变形和改进，这些也应该视为本发明的保护范围，这些都不会影响本发明实施的效果和专利的实用性。本申请要求的保护范围应当以其权利要求的内容为准，说明书中的具体实施方式等记载可以用于解释权利要求的内容。
Claims (10)
1.一种行业数据处理方法，其特征在于，包括以下步骤：
步骤1：获取多类数据并传输；
步骤2：诊断数据，确认正常数据、异常数据和存疑数据；在判定为异常数据时即时报警，在判定为存疑数据时，按照预测策略处理，做出预警或是取消存疑。
2.根据权利要求1所述的一种行业数据处理方法，其特征在于，在步骤1中，获取数据的对象为水力行业设备。
3.根据权利要求2所述的一种行业数据处理方法，其特征在于，在步骤1中，获取数据时采用交互终端获取，所述交互终端内设有抗干扰单元，所述抗干扰单元用于消除设备运行时产生的外界干扰因素。
4.根据权利要求2所述的一种行业数据处理方法，其特征在于，在步骤1中，数据的获取方式为通过数据接口传输、蓝牙传输或云端传输。
5.根据权利要求3所述的一种行业数据处理方法，其特征在于，获取数据对象为水轮机组；获取的数据包括水轮机轴瓦的温度值、水轮机输出的PT信号或脉冲信号、水轮机组中发电机组的转速、频率、转速百分比和振动参数数据。
6.根据权利要求1所述的一种行业数据处理方法，其特征在于，在步骤2中，诊断数据时，若数据超出预设标准范围，判定为异常数据；若数据的跳动幅度超过标准跳动幅度，则判定为异常数据。
7.根据权利要求6所述的一种行业数据处理方法，其特征在于，诊断数据时，若数据接近预设标准范围，则判定为存疑数据；所述数据接近预设标准范围为，数据与预设标准范围的差值小于两个单位值。
8.根据权利要求7所述的一种行业数据处理方法，其特征在于，所述预测策略为，持续重点监测存疑数据项的数据变化趋势，若存疑数据项与预设标准范围数值的差值缩小至一个单位值以内，则做出预警通知，若存疑数据项与预设标准范围的差值大于两个单位值，则取消存疑判定。
9.根据权利要求5所述的一种行业数据处理方法，其特征在于，所述交互终端内还设有人机交互模块，所述人机交互模块用于提供设备信息及故障查询服务；人机交互模块设有触控交互功能、语音交互功能和手势交互功能。
10.一种存储介质，所述存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-9中任一项所述的一种行业数据处理方法。
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|---|---|---|---|---|
| CN114466393A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-05-10 | 深圳市永达电子信息股份有限公司 | 轨道交通车地通信潜在风险监测方法和*** |
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2021
- 2021-10-29 CN CN202111270288.0A patent/CN114116788A/zh active Pending
Cited By (2)
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| CN114466393A (zh) * | 2022-04-13 | 2022-05-10 | 深圳市永达电子信息股份有限公司 | 轨道交通车地通信潜在风险监测方法和*** |
| CN114466393B (zh) * | 2022-04-13 | 2022-07-12 | 深圳市永达电子信息股份有限公司 | 轨道交通车地通信潜在风险监测方法和*** |
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