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公开(公告)号：CN110781249A
公开(公告)日：2020-02-11
申请号：CN201910984801.9
申请日：2019-10-16
Applicant: 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司 , 华电莱州发电有限公司
IPC: G06F16/28 , G06F40/295 , G06F40/242 , G06F40/247 , G06Q50/06
Abstract: 本发明属于电厂运行数据处理领域，尤其涉及一种基于知识图谱的火电厂多源数据融合方法与装置。用于解决现有数据融合技术在面向整个行业应用领域时难以有效整合不同来源的分散式的行业知识体系、且知识库的更新困难等难点问题。本申请提供了火电领域知识图谱的构建方法和系统，同时基于构建的知识图谱实现多源数据的获取和融合。
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公开(公告)号：CN110765154A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201910984802.3
申请日：2019-10-16
Applicant: 华电莱州发电有限公司 , 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司
IPC: G06F16/242 , G06F16/2458
Abstract: 本发明属于电厂运行数据处理领域，尤其涉及一种火电厂海量实时生成数据的处理方法及装置。在基于键值数据模型火电厂生产过程中产生的海量时间序列数据进行建模和存储的基础上，将时间序列数据按照时间维度进行切片存放至HBase中，同时融入了Spark SQL执行过程对海量时间序列数据进行查询。Spark SQL是spark用来处理结构化数据的一个模块，它提供了一个编程抽象叫做DataFrame并且作为分布式SQL查询引擎的作用。它通过将数据查询转换成Spark RDD，然后提交到集群执行，具有极高的数据查询效率。
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Patent Agency Ranking
公开(公告)号：CN111275288B
公开(公告)日：2023-12-26
申请号：CN201911423436.0
申请日：2019-12-31
Applicant: 华电国际电力股份有限公司十里泉发电厂 , 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司
IPC: G06F18/2433 , G06F18/2135 , G06F18/214 , G06F18/243 , G06F18/27 , G06N20/20 , G06N5/01 , G06F123/02
Abstract: 本发明属于电厂安全控制系统领域，尤其涉及一种基于XGBoost的多维数据异常检测方法与装置。其特征在于：步骤一：数据采集清洗，步骤二：对清洗后的数据进行标准化处理，统一不同维度数据之间量纲；步骤三：特征抽取及降维，步骤四：异常检测模型训练，用XGBoost方法对降维数据进行训练，建立设备异常的预测模型；步骤五：异常在线检测，若超过了给定阀值，那么判定发生异常。本发明适合于处理和预测设备的重要异常事件，充分利用集成学习的思想和技术，有效利用设备传感器检测的多维数据信息中的重要特征，进而实现基于电厂实时测点数据的在线异常检测。本发明采集数据量大，分析误差小，预警结果准确率高。
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公开(公告)号：CN110556033A
公开(公告)日：2019-12-10
申请号：CN201910695123.4
申请日：2019-07-30
Applicant: 华电青岛发电有限公司 , 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司
IPC: G09B9/00
Abstract: 本发明属于电厂安全控制系统领域，尤其涉及一种基于火电厂典型和事故案例库的运行操作指导系统。包括火电厂机组的DCS数据采集系统，其特征在于：所述的存储器内部保存指导功能模块，存储事故案例库和典型操作；所述的处理器对火电厂不同部件的故障信息进行编码并划分等级，通过专家行业知识库、和历史故障数据的分析，对火电机组运行指标划分正常阈值范围，挖掘指标运行过程变化规律，构建不同状态下的数据样本集，利用机器学习算法建立故障触发模型。当达到触发条件时，显示器直观展示故障发生部位、数据分布规律，并在显示器中展现故障产生原因、处理建议等信息，故障预警准确，指导操作精确到位。
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公开(公告)号：CN110531797A
公开(公告)日：2019-12-03
申请号：CN201910469410.3
申请日：2019-05-31
Applicant: 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司 , 华电国际电力股份有限公司十里泉发电厂
IPC: G05D23/19
Abstract: 本发明属于电厂安全控制系统领域，尤其涉及一种基于神经网络的超超临界机组高温过热器壁温预测方法。其特征在于：包括以下步骤：1)建立测温系统；2)利用反向传播算法预测，构建神经网络结构，对数据进行预处理，建立训练模型，得到预测模型；3)把验证集标准化后，带入训练完毕的预测模型，对数据进行模型测试，最终得到验证集的预测值，并且与验证集实际值进行比较，得到残差；4)利用指导故障预警。采用BP神经网络建立了炉膛内壁温预测模型，进而识别设备的潜伏性故障，实现对高温过热器等非常规监测设备的状态预测。
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公开(公告)号：CN111275288A
公开(公告)日：2020-06-12
申请号：CN201911423436.0
申请日：2019-12-31
Applicant: 华电国际电力股份有限公司十里泉发电厂 , 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司
Abstract: 本发明属于电厂安全控制系统领域，尤其涉及一种基于XGBoost的多维数据异常检测方法与装置。其特征在于：步骤一：数据采集清洗，步骤二：对清洗后的数据进行标准化处理，统一不同维度数据之间量纲；步骤三：特征抽取及降维，步骤四：异常检测模型训练，用XGBoost方法对降维数据进行训练，建立设备异常的预测模型；步骤五：异常在线检测，若超过了给定阀值，那么判定发生异常。本发明适合于处理和预测设备的重要异常事件，充分利用集成学习的思想和技术，有效利用设备传感器检测的多维数据信息中的重要特征，进而实现基于电厂实时测点数据的在线异常检测。本发明采集数据量大，分析误差小，预警结果准确率高。
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公开(公告)号：CN210135573U
公开(公告)日：2020-03-10
申请号：CN201920818909.6
申请日：2019-05-31
Applicant: 华电国际电力股份有限公司技术服务分公司 , 华电国际电力股份有限公司十里泉发电厂
IPC: F22G5/00
Abstract: 本实用新型属于电厂安全控制系统领域，尤其涉及一种超超临界机组高温过热器壁温预测装置。包括电厂DCS控制系统、信息中心和报警装置，其特征在于：在超超临界机组高温过热器设置炉顶大包热电偶，在过热器管壁设置过热器热电偶，在再热器管壁设置再热器热电偶，炉顶大包热电偶、过热器热电偶和再热器热电偶分别通过电缆连接电厂DCS控制系统，电厂DCS控制系统连接信息中心，信息中心的输出端连接报警装置。通过采集高温过热器的全方位温度数据，并且通过直观的设置方式，使得采集温度准确。有利于建立了炉膛内壁温预测模型，进而识别设备的潜伏性故障，实现对高温过热器等非常规监测设备的状态预测。
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