基于水电机组智慧运维智能体的安全调度系统及方法与流程

本发明涉及水电机组调度，尤其涉及一种基于水电机组智慧运维智能体的安全调度系统及方法。

背景技术：

1、水电机组作为电力系统中重要的可调节电源，承担着电网调峰、调频以及新能源消纳等重要任务。随着电力系统中新能源接入比例不断提高，电网运行状态呈现出随机性和波动性增强的特点，对水电机组的快速调节能力、运行可靠性以及安全控制能力提出了更高要求。水电机组通常长期处于复杂工况运行环境中，其运行状态受到设备内部机械状态、电气状态、水力状态以及外部电网运行条件等多方面因素影响。当水电机组出现异常状态时，若不能及时识别异常演化趋势并采取合理调度措施，可能导致设备性能下降，甚至影响电网安全稳定运行。因此，构建能够实时感知水电机组运行状态、智能识别异常风险并结合设备安全状态进行调度控制的安全调度方法，对于提升水电机组运行可靠性以及保障电网安全运行具有重要意义。但现有的水电机调度方法仍存在以下不足：

2、1.水电机组运行状态检测方法主要依赖单一运行参数或固定阈值进行异常判断，未充分挖掘多源运行数据之间的关联变化特征，导致设备早期异常状态无法被及时识别。

3、2.水电机组异常处置方法主要基于预设规则或历史故障案例进行匹配判断，缺少对多因素耦合异常状态之间关联关系以及演化过程的自主推理能力，导致异常响应效率较低。

4、3.水电机组调度控制方法仅依据电网调度目标进行功率调节，未将机组健康状态、异常风险变化趋势以及设备安全运行边界与调度策略进行动态关联，导致复杂运行环境下机组安全调节能力不足。

技术实现思路

1、针对现有技术中存在的问题，本发明提供一种基于水电机组智慧运维智能体的安全调度系统及方法。

2、一方面，本发明提供一种基于水电机组智慧运维智能体的安全调度系统，所述系统包括：运行感知模块、状态认知模块、异常推理模块、安全决策模块、执行控制模块以及智能优化模块；

3、所述运行感知模块用于获取水电机组运行过程中的多源运行数据，并将所述多源运行数据发送至所述状态认知模块；

4、所述状态认知模块用于对所述多源运行数据进行特征提取和关联融合处理，生成表征水电机组动态健康状态的健康状态信息，并将所述健康状态信息发送至所述异常推理模块；

5、所述异常推理模块用于根据所述健康状态信息结合智慧运维知识模型进行异常状态推理，生成异常诊断结果以及对应的处置策略，并将所述异常诊断结果以及对应的处置策略发送至所述安全决策模块；

6、所述安全决策模块用于根据所述异常诊断结果、所述处置策略以及水电机组安全运行约束条件，结合电网调度目标生成安全调度控制方案，并将所述安全调度控制方案发送至所述执行控制模块；

7、所述执行控制模块用于根据所述安全调度控制方案控制水电机组执行运行调节操作，并将执行过程中的状态反馈信息发送至所述智能优化模块；

8、所述智能优化模块用于根据所述状态反馈信息更新智慧运维知识模型以及安全调度决策模型，并将更新后的模型参数反馈至所述状态认知模块以及所述异常推理模块。

9、进一步的，所述状态认知模块包括特征提取单元、关联构建单元以及健康表征单元；

10、所述特征提取单元用于对所述多源运行数据进行时序特征提取，获得表征水电机组运行状态变化过程的状态特征；

11、所述关联构建单元用于根据不同状态特征之间的变化关系构建运行状态关联关系；

12、所述健康表征单元用于根据所述运行状态关联关系以及状态特征变化过程生成动态健康状态表征值，所述动态健康状态表征值通过以下公式计算：

13、

14、其中，表示水电机组动态健康状态表征值；表示当前时刻不同运行状态特征之间的关联评分；表示当前运行状态特征相对于基准运行状态特征的偏移量；表示正常运行状态下对应的基准特征值；表示运行状态特征随时间变化的变化速率；表示状态变化持续时间。

15、进一步的，所述异常推理模块包括异常关联构建单元、异常演化推理单元以及处置策略生成单元；

16、所述异常关联构建单元用于根据所述健康状态信息中的状态变化特征建立不同运行状态特征之间的关联关系，并根据所述关联关系构建水电机组异常状态关联模型；

17、所述异常演化推理单元用于根据所述异常状态关联模型获取当前异常状态对应的状态演化路径，并结合实时运行状态信息沿所述状态演化路径推演异常状态的发展趋势，以获得异常影响范围以及未来状态变化结果；

18、所述处置策略生成单元用于根据所述异常影响范围、所述未来状态变化结果以及水电机组当前运行状态生成对应的处置策略，并根据处置策略执行后的状态变化情况对所述异常状态关联模型进行更新。

19、进一步的，所述安全决策模块包括安全约束生成单元、协同调度决策单元以及动态校核单元；

20、所述安全约束生成单元用于根据所述健康状态信息、异常风险状态信息以及水电机组运行状态变化趋势动态调整设备安全运行约束条件；

21、所述协同调度决策单元用于根据所述动态调整后的安全运行约束条件，将电网调度目标与水电机组运行能力进行关联匹配，生成满足设备安全状态和电网调节需求的协同调度控制方案；

22、所述动态校核单元用于根据水电机组执行调度控制方案后的状态反馈信息，对所述协同调度控制方案进行实时校核，并在检测到设备状态偏离安全运行约束条件时调整后续调度控制方案。

23、进一步的，所述智能优化模块包括反馈分析单元、模型更新单元以及知识同步单元；

24、所述反馈分析单元用于获取所述执行控制模块反馈的运行状态信息，并评价异常诊断结果以及安全调度控制方案的执行效果；

25、所述模型更新单元用于根据评价结果更新智慧运维知识模型中的异常关联关系以及安全调度决策模型中的控制参数；

26、所述知识同步单元用于将更新后的模型参数同步至所述状态认知模块以及所述异常推理模块。

27、另一方面，本发明提供一种基于水电机组智慧运维智能体的安全调度方法，应用于上述的系统，所述方法包括以下步骤：

28、s1，获取水电机组运行过程中的多源运行数据，并将所述多源运行数据发送至状态认知模块；

29、s2，对所述多源运行数据进行特征提取和关联融合处理，生成表征水电机组动态健康状态的健康状态信息；

30、s3，根据所述健康状态信息结合智慧运维知识模型进行异常状态推理，生成异常诊断结果以及对应的处置策略；

31、s4，根据所述异常诊断结果、所述处置策略以及水电机组安全运行约束条件，结合电网调度目标生成安全调度控制方案；

32、s5，根据所述安全调度控制方案控制水电机组执行运行调节操作，并获取执行过程中的状态反馈信息；

33、s6，根据所述状态反馈信息更新智慧运维知识模型以及安全调度决策模型，并将更新后的模型参数反馈至状态认知模块以及异常推理模块。

34、进一步的，所述步骤s2包括：

35、对所述多源运行数据进行时序特征提取，获得表征水电机组运行状态变化过程的状态特征，根据不同状态特征之间的变化关系构建运行状态关联关系，并根据所述运行状态关联关系以及状态特征变化过程生成动态健康状态表征值；

36、所述动态健康状态表征值通过以下公式计算：

37、

38、其中，表示水电机组动态健康状态表征值；表示当前时刻不同运行状态特征之间的关联评分；表示当前运行状态特征相对于基准运行状态特征的偏移量；表示正常运行状态下对应的基准特征值；表示运行状态特征随时间变化的变化速率；表示状态变化持续时间。

39、进一步的，所述步骤s3包括：

40、根据所述健康状态信息中的状态变化特征建立不同运行状态特征之间的关联关系，根据所述关联关系构建异常状态关联模型，根据所述异常状态关联模型获取当前异常状态对应的状态演化路径，并结合实时运行状态信息沿所述状态演化路径推演异常状态的发展趋势，以获得异常影响范围以及未来状态变化结果，根据所述异常影响范围、所述未来状态变化结果以及当前运行状态生成处置策略。

41、进一步的，所述步骤s4包括：

42、根据所述健康状态信息、异常风险状态信息以及水电机组运行状态变化趋势动态调整设备安全运行约束条件，根据动态调整后的安全运行约束条件将电网调度目标与水电机组运行能力进行关联匹配，生成满足设备安全状态和电网调节需求的协同调度控制方案，并根据执行过程中的状态反馈信息对所述协同调度控制方案进行动态调整。

43、进一步的，所述步骤s6包括：

44、获取水电机组执行安全调度控制方案后的状态反馈信息，根据所述状态反馈信息评价异常推理结果以及安全调度控制方案的执行效果，根据评价结果更新智慧运维知识模型中的异常关联关系以及安全调度决策模型中的控制参数，并将更新后的模型参数应用于后续水电机组运行状态感知、异常状态推理以及安全调度控制过程。

45、与现有技术相比，本发明具有以下优点：本发明通过运行感知模块获取水电机组多源运行数据，并由状态认知模块进行特征提取和关联融合处理，生成动态健康状态表征值，实现水电机组运行状态的综合感知，提高早期异常识别能力；通过异常推理模块构建异常状态关联模型，基于状态演化路径推演异常发展趋势并生成处置策略，实现多因素耦合异常场景下的自主推理和主动处置，提高异常处理效率；通过安全决策模块根据健康状态信息、异常风险状态信息以及安全运行约束条件生成协同调度控制方案，并结合状态反馈进行动态优化，实现设备健康状态与调度策略的协同控制，提高复杂电网环境下水电机组的安全调节能力和运行稳定性。