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申请/专利权人：中国大唐集团科学技术研究总院有限公司华东电力试验研究院;大唐锅炉压力容器检验中心有限公司;大唐三亚未来能源研究所有限公司

摘要：本发明提供一种基于DCS数据的发电机组预警方法及系统，涉及发电机组预警技术领域，具体步骤包括：将DCS采集端分布设置于发电机组，利用所述DCS采集端从发电机组中采集历史N次和当前发电机组的测试参数、影响参数和故障参数，所述测试参数包括发电机的输出电压、输出电流和输出频率，所述影响参数包括冷却水温度和机油温度。本发明将当前发电机组的测试系数和影响系数输入到模型中，获取当前发电机组的故障系数，根据发电机组的故障系数和故障系数阈值比较，获取电机组的故障程度，并根据电机组的故障程度，发出不同的预警信号，因此能够准确直观地反映发电机组的实际运行状态，提高预警的准确性。

主权项：1.一种基于DCS数据的发电机组预警方法，其特征在于，具体步骤包括：S1.将DCS采集端设置于发电机组，利用所述DCS采集端从发电机组中采集历史N次和当前发电机组的测试参数、影响参数和故障参数，所述测试参数包括发电机的输出电压、输出电流和输出频率，所述影响参数包括冷却水温度和机油温度，所述故障参数包括发电机组振动值和异响值；S2.将历史N次采集的所述发电机组的测试参数进行数据处理，并进行相关性分析，生成发电机组的测试系数，将历史N次采集的所述发电机组的影响参数进行数据处理，并进行相关性分析，生成发电机组的影响系数；S3.将生成的历史N次的所述发电机组的测试系数和影响系数作为训练集，对应的历史N次的发电机组的故障系数作为标签，输入至深度学习网络中进行训练；S4.将当前所述发电机组的测试系数和影响系数输入到模型中，获取当前发电机组的故障系数；S5.将获取的当前发电机组的故障系数进行数据处理，生成故障系数的均值和标准偏差，并依据故障系数的均值和标准偏差，获取发电机组的故障系数阈值；S6.将生成的当前发电机组的故障系数和故障系数阈值比较，判断电机组的故障程度，并根据电机组的故障程度，发出不同的预警信号。

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