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申请/专利权人：中国长江电力股份有限公司

摘要：本发明涉及基于Elman模型的水轮发电机组状态健康评估系统，包括厂级监控数据提取模块、历史健康状态评估子系统和实时健康状态预测子系统，历史健康状态评估子系统获取机组历史数据，并对Elman预测模型进行训练、测试，得到训练好的Elman预测模型；实时健康状态预测子系统，根据实时数据调用Elman预测模型对机组劣化度进行预测，根据计算得到的机组劣化度判断是否发出预警信号。本发明提供的水轮发电机组设备状态健康评估系统，实现了水轮发电机组的劣化趋势的实时准确预测判断，有效地掌握机组当前的真实健康状态，保证水轮发电机组设备安全、稳定、可靠地运行，实现水轮发电机组设备的智能化管理。

主权项：1.基于Elman模型的水轮发电机组状态健康评估系统，其特征在于，所述系统包括厂级监控数据提取模块、历史健康状态评估子系统和实时健康状态预测子系统；历史健康状态评估子系统，用于获取水轮发电机组历史数据，选取机组状态的特征参数并对Elman预测模型进行训练、测试，将得到的水轮发电机组历史劣化趋势进行保存，得到训练好的Elman预测模型，并保存计算得到的水轮发电机组历史劣化趋势；实时健康状态预测子系统，用于获取水轮发电机组实时机组运行状态数据，对述机组运行状态数据预处理，根据实时数据对机组劣化度进行预测；根据计算得到的机组劣化度判断是否发出预警信号；厂级监控数据提取模块，用于分别为历史健康状态评估子系统、实时健康状态预测子系统提供机组历史数据、实时状态数据，与水电站厂级监控系统通信连接；所述实时健康状态预测子系统包括实时数据获取单元、状态数据的预处理单元和在线预测预警单元；实时数据获取单元，用于获取实时的机组运行状态数据；状态数据的预处理单元，用于对实时数据获取单元中的机组运行状态数据进行预处理，所述预处理包括缺失值处理、异常值检测；在线预测预警单元，利用训练好的Elman预测模型计算得到当前机组劣化度并对未来劣化趋势进行预测，并根据计算得到的机组劣化度判断是否预警；历史健康状态评估子系统包括历史数据库的获取单元、Relief特征参数的选取单元和预测模型离线训练测试单元，具体功能如下：历史数据库的获取单元：获取与水轮发电机组运行状态的历史数据，包括水轮发电机组振动频率、振动幅度、压力、转速、流量、功率、导叶开度、尾水水位；Relief特征参数的选取单元：对历史数据库获取单元中的状态参数进行特征的提取，筛选出与水轮发电机组故障相关的主要特征参数；预测模型离线训练测试单元：采用Elman网络对筛选出的水轮发电机组主要特征参数建立水轮发电机组健康状态的评估模型即Elman预测模型，并对Elman预测模型进行不断的训练、测试，得到最优的Elman预测模型并保存；Elman预测模型的计算式为： 式中，表示k时刻的Elman预测模型的输出向量，表示输出神经元的激活函数，为k时刻承接层单元的输出，、分别表示k-1、k时刻隐含层单元的输出，为承接-隐含层节点权值矩阵，为输入-隐含层节点权值矩阵，为隐含-输出层节点权值矩阵，为sigmoid函数，uk-1为k-1时刻Elman预测模型的输入向量。

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