(19)中华 人民共和国 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 202111581601.2 (22)申请日 2021.12.2 2 (71)申请人 黄河水利水电开发集团有限公司 地址 459017 河南省郑州市郑东 新区商鼎 路60号7楼709室 (72)发明人 王忠强　屈伟强　张延智　贾春雷　 柯明星　詹奇峰　 (74)专利代理 机构 洛阳公信知识产权事务所 (普通合伙) 41120 代理人 宋晨炜 (51)Int.Cl. G06Q 10/06(2012.01) G06Q 50/06(2012.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种水轮发电机组稳定性能自动评价方法 及系统 (57)摘要 一种水轮发电机组稳定性能自动评价方法 及系统， 将水轮发电机组稳定性能自上而下进行 分层， 得出第四层各分支性能、 定子铁芯机械性 能、 主轴密封止水性能、 水力性能对应指标， 自下 层而上， 由第四层开始， 按照加权平均模型逐层 计算， 得出水轮发电机组稳定性性能评价指标和 各层设备评价指标， 在系统中实现性能指标可视 化展示。 本发 明能根据不同水轮发电机组设备结 构， 因地制宜， 分类施策， 实现水轮发电机组稳定 性能自动评价并形成丰富的专家知识库， 结合大 数据分析领域的神经网络算法， 可及时反映设备 正常运行时的性能变化和水轮发电机组健康状 态长期变化趋势， 保证 评价结果的准确性。 权利要求书3页 说明书13页 附图1页 CN 114418312 A 2022.04.29 CN 114418312 A 1.一种水轮发电机组稳定性能自动评价方法， 其特 征在于： 包括以下步骤： 步骤1、 将水轮发电机组稳定性能自上而下进行分层； 最顶层为水轮发电机组稳定性能F0； 第二层为发电机机械性能F11和水轮机性能F12； 第三层为 发电机机械性能F11所包括的定子铁芯机械性能F21、 上导轴承性能F22、 下导轴承 性能F23、 推力轴承性能F24， 以及水轮机性能F12所包括水导轴承性能F25、 主轴密封止水性 能F26、 水力性能F27； 第四层为上导轴承性能F22所包括的上机架振动性能F31、 上导轴承摆 度性能F32、 上导瓦性能F33， 下导轴承性能F23所包括的下机架振动性能F34、 下导轴承摆度 性能F35、 下导瓦性能F36， 推力轴承性能F24所包括的推力瓦性能F37， 水导轴承性能F25所 包括的顶盖振动性能F38、 水导轴承 摆度性能F39、 水导瓦性能F310； 步骤2、 通过通讯方式获取第四层各分支性能对应数据、 定子铁芯机械性能对应数据、 主轴密封止水性能对应数据以及水力性能对应原始数据， 根据原始数据提取特征值， 搭建 第四层各分支性能、 定子铁芯机械性能、 主轴密封止水性能、 水力性能对应的算法模型， 根 据算法模型及该性能对应的运行数据， 得出各性能对应的初始性能评分， 对初始性能评分 进行离散化处理， 得出第四层各分支性能、 定子铁芯机械性能、 主轴密封止水性能、 水力性 能对应的专家知识样本库， 利用神经网络算法对第四层各分支 性能、 定子铁 芯机械性能、 主 轴密封止水性能、 水力性能对应的专家知识样 本库进行训练， 得出第四层各分支 性能、 定子 铁芯机械性能、 主轴密封 止水性能、 水力性能对应指标； 步骤3、 自下层而上， 由第四层开始， 将分支性能作为上层性能的评价依据， 按照加权平 均模型逐层计算， 得出各层设备性能的初始性能评 分， 对该初始 性能评分进行离散化处理， 得出各层设备性能的专家知识样本库， 利用神经网络算法对各层设备各性能的专家知识样 本库进行训练， 得 出水轮发电机组稳定性 性能评价指标和各层设备评价指标。 2.如权利要求1所述的一种水轮发电机组稳定性能自动评价方法， 其特征在于： 第四层 各分支性能对应数据、 定子铁芯机械性能对应数据、 主轴密封止水性能对应数据以及水力 性能对应数据为全厂计算机监控系统中的机组轴承轴瓦温度数据、 水轮机顶盖排水泵启动 时间和停止时间数据、 机组稳定性在线监测系统的机组运行振动摆度和压力脉动数据。 3.如权利要求2所述的一种水轮发电机组稳定性能自动评价方法， 其特征在于： 机组轴 承轴瓦温度数据包括发电机组上导、 下导、 水导、 推力轴承轴瓦温度数据。 4.如权利要求2所述的一种水轮发电机组稳定性能自动评价方法， 其特征在于： 机组运 行振动摆度和压力脉动数据包括发电机上导、 下导、 水导轴承轴领处+X和 ‑Y两个方向的主 轴摆度峰峰值， 发电机上机架和下机架的+X、 ‑Y两个方向的机架振动峰峰值， 发电机定子铁 芯+X、‑Y两个方向振动的100Hz成份 幅值， 顶盖下腔、 尾水管出口和尾水管进人门处测压管 路出口的压力脉动峰 峰值。 5.如权利要求1所述的一种水轮发电机组稳定性能自动评价方法， 其特征在于： 原始数 据提取特征值包括： 上机架振动性能特 征值： 上机架+X向振动峰 峰值A上机架+x、 上机架‑Y向振动峰 峰值A上机架‑y； 上导轴承 摆度性能特 征值： 上导+X向摆度峰 峰值A上导+x、 上导‑Y向摆度峰 峰值A上导‑y； 上导瓦性能特征值： 上导轴承轴瓦温度 最大值T上导max、 上导轴承轴瓦温度平均值T上导avg、 上导轴承轴瓦温度标准偏差值T上导sd； 下机架振动性能特 征值： 下机架+X向振动峰 峰值A下机架+x、 下机架‑Y向振动峰 峰值A下机架‑y；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114418312 A 2下导瓦性能特征值： 下导轴承轴瓦温度 最大值T下导max、 下导轴承轴瓦温度平均值T下导avg、 下导轴承轴瓦温度标准偏差值T下导sd； 下导轴承 摆度性能特 征值： 下导+X向摆度峰 峰值A下导+x、 下导‑Y向摆度峰 峰值A下导‑y； 推力瓦性能特征值： 推力轴承轴瓦温度 最大值T推力max、 推力轴承轴瓦温度平均值T推力avg、 推力轴承轴瓦温度标准偏差值T推力sd； 顶盖振动 性能特征值： 顶盖+X向振动峰峰值A顶盖+x、 顶盖‑Y向振动峰峰值A顶盖‑y、 顶盖Z向 振动峰峰值A顶 盖z； 水导轴承 摆度性能特 征值： 水导+X向摆度峰 峰值A水导+x、 水导‑Y向摆度峰 峰值A水导‑y； 水导瓦性能特征值： 水导轴承轴瓦温度 最大值T水导max、 水导轴承轴瓦温度平均值T水导avg、 水导轴承轴瓦温度标准偏差值T水导sd； 定子铁芯机械性能特征值： 定子铁芯+X向振动100Hz 成份幅值A铁芯+x、 定子铁芯 ‑Y向振动 100Hz成份幅值A铁 芯‑y； 主轴密封止水性能特征值： 顶盖排水泵启动时间T1、 顶盖上一次停止时间T2； 水力性能 特征值： 尾水 管进人门压力脉动峰 峰值P尾 水进 人 门， 尾水管出口压力脉动峰 峰值P尾 水 管 出 口。 6.一种水轮发电机组稳定性能自动评价系统， 其特 征在于： 包括： 分层显示模块， 将水轮发电机组稳定性能自上而下进行分层； 最顶层为水轮发电机组稳定性能F0； 第二层为发电机机械性能F11和水轮机性能F12； 第三层为 发电机机械性能F11所包括的定子铁芯机械性能F21、 上导轴承性能F22、 下导轴承 性能F23、 推力轴承性能F24， 以及水轮机性能F12所包括水导轴承性能F25、 主轴密封止水性 能F26、 水力性能F27； 第四层为上导轴承性能F22所包括的上机架振动性能F31、 上导轴承摆 度性能F32、 上导瓦性能F33， 下导轴承性能F23所包括的下机架振动性能F34、 下导轴承摆度 性能F35、 下导瓦性能F36， 推力轴承性能F24所包括的推力瓦性能F37， 水导轴承性能F25所 包括的顶盖振动性能F38、 水导轴承 摆度性能F39、 水导瓦性能F310； 底层性能指标计算模块， 通过通讯方式获取第 四层各分支性能对应数据、 定子铁芯机 械性能对应数据、 主轴密封止水性能对应数据以及水力性能对应数据， 根据数据提取特征 值， 搭建第四层各分支性能、 定子铁芯机械性能、 主轴密封止水性能、 水力性能对应的算法 模型， 根据算法模型及该性能对应的运行数据， 得出对应的初始 性能评分， 对初始 性能评分 进行离散化处理， 得出第四层各分支性能、 定子铁芯机械性能、 主轴密封止水性能、 水力性 能对应的专家知识样本库， 利用神经网络算法对第四层各分支 性能、 定子铁 芯机械性能、 主 轴密封止水性能、 水力性能对应的专家知识样 本库进行训练， 得出第四层各分支 性能、 定子 铁芯机械性能、 主轴密封 止水性能、 水力性能对应指标； 自动评价模块， 自下层而上， 由第 四层开始， 将分支性能作为上层性能的评价依据， 按 照加权平均模型逐层计算， 得出各层设备性能的初始性能评分， 对该初始性能评分进行离 散化处理， 得出各层设备性能的专家知识样本库， 利用神经网络算法对各层设备各性能的 专家知识样本库进行训练， 得 出水轮发电机组稳定性 性能评价指标和各层设备评价指标。 7.如权利要求6所述的一种水轮发电机组稳定性能自动评价系统， 其特征在于： 系统对 各层性能评价指标以0 ‑100分进行展示， 其中， 0 ‑50分为设备严重损坏； 51 ‑60分为设备轻度 损坏； 61‑80分为设备 出现报警， 需临时停机； 81 ‑100分为设备 可以长期稳定运行。 8.如权利要求7所述的一种水轮发电机组稳定性能自动评价系统， 其特征在于： 当某一权　利　要