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基于时空大模型联合GAN网络的水轮机机组异常检测方法 

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申请/专利权人:华能澜沧江水电股份有限公司;河海大学

摘要:本发明公开一种基于时空大模型联合GAN网络的水轮机机组异常检测方法,输入当前工况下经过聚类的水轮机机组流固耦合面网格点数据;构建异常检测模型;利用采集到的数据,训练异常检测模型;计算模型估计的每一网格点应力值的准确率,若准确率超过预设阈值,将经过聚类的水轮机过流部件流固耦合面网格点数据输入训练好的异常检测模型,获得当前工况下每一网格点应力估计值,然后根据应力估计值进行水轮机机组异常检测。若精确率较低,继续训练异常检测模型。与现有技术相比,本发明具有异常检测效果好、实用性好等优点。

主权项:1.一种基于时空大模型联合GAN网络的水轮机机组异常检测方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1:输入每一工况下经过聚类的流固耦合面网格点数据;步骤2:构建流固耦合面异常检测模型;步骤3:利用流固耦合面网格点数据训练步骤2构建的异常检测模型;步骤4:计算模型预测的应力值的准确率,若准确率超过预设阈值,则执行步骤5;否则,返回步骤3;步骤5:将生成的流固耦合面网格点数据输入训练好的异常检测模型,获得当前工况下每一网格点应力预测值,然后根据应力估计值进行水轮机机组异常检测。

全文数据:

权利要求:

百度查询: 华能澜沧江水电股份有限公司 河海大学 基于时空大模型联合GAN网络的水轮机机组异常检测方法

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