一种基于知识图谱的水电站运行状态智能预测方法及系统与流程

本发明属于水电站运行管理与智能决策，尤其涉及一种基于知识图谱的水电站运行状态智能预测方法及系统。

背景技术：

1、水电站运行状态预测与决策是水电能源管理领域的核心问题。随着水电站智能化管理水平的提升，知识图谱技术已被逐步引入该领域。现有技术中，已有方案通过汇聚水电站历史运维文档、规程及事故案例构建水电设备知识图谱，用于设备故障诊断；也有方案基于预设的水电设备故障知识图谱进行故障预测；还有方案构建多维设备知识图谱并结合运行信息预测设备运行趋势，基于运行趋势识别潜在故障链。此外，现有技术中已有采用长短期记忆网络对水电机组进行状态趋势预测的方法，以及采用多目标优化算法进行水电站检修计划优化的方案。在梯级水电站管理方面，已有技术通过水文预报模型进行来水预测，通过调度模型进行发电计划编制，但上述功能通常以独立模块形式运行。在电力市场方面，已有技术通过电价预测模型辅助电站制定交易策略。上述现有技术为水电站运行管理提供了重要的技术支撑，构成了本发明的技术背景基础。

2、然而，上述现有技术仍存在以下不足。第一，知识图谱的构建均以设备物理属性或故障逻辑为中心，无法将设备健康度、检修资源、发电能力、市场价格等不同维度信息统一量化比较，工程数据与经济指标之间存在跨域壁垒。第二，状态预测均针对单一时间尺度（短期、中期或长期），短期状态监测、中期检修规划、长期风险评估各自为政，各尺度预测结果之间缺乏相互约束与反馈，难以实现全局最优决策。第三，预测结果停留在“设备是否会出故障”的工程技术层面，与检修投资回报、发电收益、交易风险敞口等经济指标之间缺乏直接映射，预测结果无法直接服务于经营管理决策。第四，状态预测、资源调度、市场交易分属独立系统，预测与决策之间需通过人工经验转换，存在信息衰减和决策延迟。第五，预测模型多为静态模型，部署后无法根据实际运行数据自适应调整。第六，各功能模块独立运行，缺乏从数据采集到决策输出的完整贯通架构。第七，极端工况分析多为确定性情景分析，无法量化连锁故障的传播概率和系统韧性损失。第八，多目标优化多采用加权求和法，权重设定主观性强，无法客观反映多目标间的真实冲突关系。第九，现有方案多聚焦单一决策层级，无法实现从部件级健康度变化到系统级经济价值影响的跨层级因果链追踪。第十，检修窗口与备件管理为独立流程，无法实现检修任务与资源供应的动态匹配。第十一，知识图谱均聚焦单电站内部设备关系，尚未出现将知识图谱扩展至电站群级别、建立跨电站级联状态传播预测的方案。上述不足制约了水电站运行管理从“计划检修”向“状态检修”、从“单域优化”向“全域协同”的智能化升级。

技术实现思路

1、为了克服现有技术的上述缺陷，本发明提供了一种基于知识图谱的水电站运行状态智能预测方法及系统，解决了现有技术中以设备物理属性为中心，预测尺度单一、工程与经济脱节、各模块独立运行，缺乏跨层级、跨电站的协同决策与闭环自适应能力的问题。

2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：

3、一种基于知识图谱的水电站运行状态智能预测方法及系统，包括以下步骤：

4、s1.构建全域资产知识图谱：采集水电站的运行相关数据，根据所述运行相关数据构建本体模型，建立各本体模型之间的关联关系，以资产价值为各实体和关联关系的统一度量基准，存储于图数据库；

5、s2.执行多时间尺度状态推演：根据s1构建的所述全域资产知识图谱，在短期、中期和长期三个时间尺度上分别执行状态推演，将短期、中期和长期三个时间尺度的推演结果进行相互约束与反馈，得到多时间尺度的预测状态；

6、s3.评估资产价值与风险：根据s2得到的所述多时间尺度的预测状态，在资产价值维度上执行评估，所述评估至少包括设备残值评估、检修投资回报评估、发电收益评估、交易风险评估和韧性评估中的多种，得到资产价值与风险评估结果；

7、s4.生成决策方案：以s3得到的所述资产价值与风险评估结果作为优化目标，在约束条件下求解多目标优化问题，输出决策方案；

8、s5.更新模型：将水电站的实际运行状态与s2得到的所述多时间尺度的预测状态进行比对，根据比对结果更新s1构建的所述全域资产知识图谱并调整s2中执行状态推演所采用的预测模型的参数。

9、优选的，s1中所述运行相关数据包括设备运行数据、历史运维数据、检修资源数据、电力市场数据和水文气象数据中的至少一种；所述设备运行数据包括机组振动数据、温度数据、压力数据、转速数据、流量数据、油液分析数据、设备设计参数和出厂试验报告中的至少一种；所述历史运维数据包括检修记录、缺陷处理记录、故障案例库和运维日志中的至少一种；所述检修资源数据包括备件库存信息、备件采购信息、检修人力信息和检修工器具信息中的至少一种；所述电力市场数据包括电价信息、交易规则和合约条款中的至少一种；所述水文气象数据包括降水信息、入库流量信息和水库水位信息中的至少一种；

10、对所述运维日志、故障案例库和检修记录采用自然语言处理技术进行实体抽取与关系识别，所述自然语言处理技术包括命名实体识别和依存句法分析；

11、所述本体模型至少包含设备类实体、工况类实体、检修类实体、资源类实体和市场类实体中的多种；所述设备类实体包含水轮机实体、发电机实体、变压器实体、调速器实体、励磁系统实体和辅机设备实体中的至少一种，每个设备实体包含设备型号、额定参数、投运日期、设计寿命和历史检修记录属性中的至少一种；

12、所述工况类实体包含正常运行工况实体、过渡工况实体和极端工况实体中的至少一种，每个工况实体包含工况参数范围、持续时间和发生频率属性中的至少一种；

13、所述检修类实体包含检修等级实体、检修工序实体、检修工期实体和检修成本实体中的至少一种，所述检修等级实体包括a级检修、b级检修、c级检修和d级检修，a级检修为整体解体检修，b级检修为局部解体检修，c级检修为专项检修，d级检修为日常维护检修；

14、所述资源类实体包含备件种类实体、备件数量实体、备件单价实体、采购周期实体和人力技能等级实体中的至少一种；所述市场类实体包含电力交易品种实体、电价序列实体、交易规则实体、合约条款实体和违约条款实体中的至少一种。

15、优选的，s1中所述关联关系包括以下关系中的至少一种：

16、设备与工况之间的健康度退化速率关系，所述健康度退化速率为设备在单位时间内的健康度变化量，健康度的取值范围为0至1；

17、设备与设备之间的故障传播路径关系，所述故障传播路径包含传播方向标识和传播概率值，所述传播概率值的取值范围为0至1；

18、设备与检修之间的检修恢复效果关系，所述检修恢复效果为检修后设备健康度的变化量，以及寿命延展效应，所述寿命延展效应为检修后设备设计寿命的变化值；

19、设备与发电能力之间的健康度-出力映射关系；

20、发电能力与市场之间的收益关系；

21、工况与故障链之间的极端工况触发连锁故障传播路径及其概率关系，所述连锁故障传播路径为多个设备依次故障的有向路径，所述概率为各传播步骤概率的乘积；

22、检修与资源之间的检修任务对资源需求关系；

23、资源与市场之间的资源成本与市场价格关系。

24、优选的，s2中所述三个时间尺度具体包括短期、中期和长期，s2具体包括：

25、s21.短期推演：获取各设备当前时刻前6小时至48小时内的实时监测数据，根据s1构建的所述全域资产知识图谱中的设备退化规律，采用长短期记忆网络预测各设备在未来12小时至96小时内的健康度值序列、异常事件和短期发电能力，所述异常事件为预测未来0.5小时至2小时内健康度下降超过0.05至0.15阈值的事件；

26、s22.中期推演：根据s21得到的所述健康度值序列和s1构建的所述全域资产知识图谱中的设备退化速率关系，采用长短期记忆网络推演各设备健康度在未来2周至104周内的退化曲线，根据所述退化曲线与预设健康度安全阈值计算检修窗口起始时间和结束时间，根据所述检修窗口和检修工序生成资源需求时序信息，并检测多个检修窗口之间的资源冲突；

27、s23.长期推演：根据s22得到的所述退化曲线和s1构建的所述全域资产知识图谱中的极端工况-连锁故障关系，生成至少一种极端情景，采用蒙特卡洛模拟方法对各极端情景进行500次至10000次迭代推演，每次迭代中根据所述故障传播路径关系中的传播概率值随机确定故障传播路径，统计各连锁故障路径的发生频率作为概率值，计算系统韧性损失指数；

28、s24.尺度间约束与反馈：将s23得到的长期推演结果与s22得到的中期推演结果进行相互约束，将s22得到的中期推演结果与s21得到的短期推演结果进行相互约束，并将s21得到的短期推演结果反馈至s22以触发中期推演的重新计算。

29、优选的，s24中所述相互约束与反馈具体为：

30、将s23所述长期推演得到的高风险期作为s22所述中期推演中检修窗口的禁止时间段，所述高风险期为系统韧性损失指数低于0.3至0.7的时间段；

31、将s22所述中期推演确定的检修计划作为s21所述短期推演中设备状态预测的检修事件输入，所述检修事件输入至少包括检修起始时间、检修持续时间和检修后健康度恢复值中的至少一种；

32、当s21所述短期推演预测的异常事件发生时，触发s22所述中期推演重新计算检修窗口。

33、优选的，s3中：所述设备残值=重置成本×健康度预测值×（设计寿命-已服役年限）/设计寿命，其中健康度预测值来自s2得到的所述多时间尺度的预测状态；

34、所述检修投资回报的评估方式为：检修成本=资源成本+人力成本+检修期间的生产损失，检修收益=检修后设备残值变化量+寿命延展带来的额外生产收益+因检修避免的故障损失，投资回报率为检修收益与检修成本的比值，所述检修期间的生产损失根据检修窗口期内预测生产量与价格的乘积计算，所述因检修避免的故障损失根据设备在无检修条件下发生故障的概率与故障损失的乘积计算；

35、所述发电收益=预测发电量×预测价格×设备可用率，所述设备可用率为设备处于可运行状态的时间占总时间的比例，所述预测发电量根据s1中所述健康度-出力映射关系计算；

36、所述交易风险的评估方式为：违约概率=设备在交易合约期内的健康度低于0.4至0.7的时间占比，违约损失期望=违约概率×违约赔偿金额，风险敞口=违约损失期望×合约电量；

37、所述韧性的评估方式为：峰值损失=极端情景下资产价值的变化值，恢复时间=资产价值从最低点恢复到损失前80%至95%水平所需的时间，韧性损失指数=峰值损失×恢复时间。

38、优选的，s4中所述优化目标包括以下目标中的至少两个：最大化设备全生命周期净收益、最小化资源消耗、最大化生产收益和最小化韧性损失；所述约束条件包括以下约束中的至少一种：设备健康度的下限为0.5至0.7、资源总量不超过可用量上限、调度指令偏差不超过±3%至±10%、交易合约电量不低于合约约定值、水库水位不低于预设下限且不高于预设上限；

39、采用非支配排序遗传算法iii在目标空间内求解帕累托最优解集，生成至少两个非支配的决策方案，接收决策者输入的偏好信息，根据所述偏好信息从所述非支配的决策方案中选择一个方案输出；

40、所述决策方案包括以下信息中的至少一种：设备的检修起始时间、检修持续时间和检修等级；资源采购清单、资源到货时间信息和人力调配信息；交易方向、交易量和风险应对策略；极端情景的应急预案信息和响应措施。

41、优选的，s5中所述将水电站的实际运行状态与s2得到的所述多时间尺度的预测状态进行比对为：计算预测健康度与实际健康度之间的差值作为后验差，当所述后验差连续2次至5次超过0.03至0.08时启动模型修正；

42、所述根据比对结果更新s1构建的所述全域资产知识图谱并调整s2中执行状态推演所采用的预测模型的参数为：根据实际检修执行后的健康度变化更新s1中所述检修恢复效果关系中的健康度变化量，根据实际发生的故障事件更新s1中所述故障传播路径关系中的传播概率值，根据实际资源成本更新s1中所述资源与市场之间的资源成本与市场价格关系，根据实际价格信息更新s1中所述电力市场数据中的价格信息；采用在线梯度下降算法调整所述长短期记忆网络的参数。

43、优选的，一种基于知识图谱的水电站运行状态智能预测系统，包括：

44、数据采集模块，采集水电站的运行相关数据并传输至知识图谱管理模块；

45、知识图谱管理模块，与所述数据采集模块连接，接收所述运行相关数据，构建、存储、查询和更新所述全域资产知识图谱，并将构建完成的所述全域资产知识图谱传输至推演引擎模块；

46、推演引擎模块，与所述知识图谱管理模块连接，接收所述全域资产知识图谱并执行多时间尺度状态推演，将推演得到的多时间尺度的预测状态分别传输至价值评估模块和反馈更新模块；

47、价值评估模块，与所述推演引擎模块连接，接收所述预测状态并执行资产价值与风险评估，将评估结果传输至决策优化模块；

48、决策优化模块，与所述价值评估模块连接，接收所述评估结果，以所述评估结果作为优化目标并在约束条件下求解多目标优化问题以生成决策方案，将所述决策方案分别传输至显示模块和反馈更新模块；

49、反馈更新模块，分别与所述推演引擎模块、所述知识图谱管理模块和所述决策优化模块连接，接收所述预测状态和所述决策方案，将水电站的实际运行状态与所述预测状态进行比对，根据比对结果更新所述知识图谱管理模块中的全域资产知识图谱，并调整所述推演引擎模块中预测模型的参数，将调整后的参数传输至所述推演引擎模块；

50、显示模块，与所述决策优化模块和所述反馈更新模块连接，显示所述决策方案并接收决策者输入的偏好信息，将所述偏好信息传输至所述决策优化模块。

51、优选的，所述数据采集模块包含设备运行数据采集子模块、历史运维数据采集子模块、检修资源数据采集子模块、电力市场数据采集子模块和水文气象数据采集子模块中的至少两种；

52、所述推演引擎模块包含短期推演子模块、中期推演子模块、长期推演子模块和耦合协调器；所述短期推演子模块按照s21所述方式进行短期推演；所述中期推演子模块按照s22所述方式进行中期推演；所述长期推演子模块按照s23所述方式进行长期推演；所述耦合协调器按照s24所述方式进行尺度间约束与反馈；

53、所述价值评估模块包含设备残值评估子模块、检修投资回报评估子模块、发电收益评估子模块、交易风险评估子模块和韧性评估子模块中的至少两种，各评估子模块分别按照s3中对应的评估方式执行评估，并将评估结果汇总后传输至所述决策优化模块；

54、所述决策优化模块包含多目标优化子模块和方案输出子模块；所述多目标优化子模块按照s4中所述方式求解帕累托最优解集；所述方案输出子模块根据所述偏好信息从帕累托最优解集中选择方案并输出至所述显示模块；

55、所述反馈更新模块包含偏差监测子模块、图谱更新子模块和模型调整子模块；所述偏差监测子模块按照s5中所述方式进行后验差计算和触发条件判断；所述图谱更新子模块按照s5中所述方式更新所述全域资产知识图谱；所述模型调整子模块按照s5中所述方式调整所述预测模型的参数，并将调整后的参数传输至所述推演引擎模块。

56、本发明一种基于知识图谱的水电站运行状态智能预测方法及系统的技术效果和优点：

57、1、该发明以资产价值为统一度量基准，将设备健康度、检修资源、发电能力、市场价格等不同维度的信息统一量化，使知识图谱的构建逻辑从“设备物理属性中心”转向“资产价值中心”，实现了工程技术参数与经济指标的跨域量化比较和协同计算。

58、2、该发明通过短期、中期、长期三个时间尺度的相互约束与反馈，使检修窗口的选择同时兼顾当前设备状态、未来负荷与来水预测、极端情景下的系统韧性，解决了单一尺度预测中“局部最优、全局次优”的系统性管理难题。

59、3、该发明将设备健康度预测结果直接映射为设备残值、检修回报、发电收益、交易风险敞口和韧性等经济指标，使预测结果天然具备管理决策的可执行性，消除了“工程预测”与“经营管理决策”之间的鸿沟。

60、4、该发明将资产价值与风险评估结果直接作为多目标优化问题的输入，自动输出同时涵盖检修决策、资源配置决策、市场交易决策和应急准备决策的一体化方案，实现了从“预测出什么结果”到“应该怎么做”的自动化决策。

61、5、该发明通过后验差计算和触发条件判断，动态更新知识图谱中的检修恢复效果、故障传播概率、资源成本、市场价格信息，并采用在线梯度下降算法调整预测模型参数，形成了预测、决策、执行、反馈的完整闭环，避免了传统静态模型“部署即落后”的问题。

62、6、该发明数据采集、图谱构建、状态推演、价值评估、决策优化到闭环更新各模块之间数据贯通，不存在信息孤岛，实现了从数据到决策的全流程自动化。

63、7、该发明通过蒙特卡洛模拟对极端情景进行多次迭代推演，统计各连锁故障路径的发生概率，计算峰值损失、恢复时间和韧性损失指数，实现了极端工况下从“初始异常”到“设备故障”再到“系统级影响”的全链条概率推演，为风险管理和应急决策提供了量化依据。

64、8、该发明通过多目标进化算法求解帕累托最优解集，客观呈现设备全生命周期净收益、资源消耗、生产收益和韧性损失四个相互制约目标之间的权衡关系，接收决策者偏好后选择最优方案，避免了传统加权求和法的主观性强、无法反映多目标冲突的问题。

65、9、该发明从设备级健康度预测到机组级检修窗口计算，再到电站级资产价值评估和系统韧性评分，各层级之间的预测与决策结果通过统一的知识图谱进行贯通和传导，实现了部件级健康度变化到系统级经济价值影响的完整因果链追踪。

66、10、该发明通过健康度退化曲线动态计算最优检修窗口，自动生成备件需求时间序列，并检测多个检修窗口在时间、人力和备件上的资源冲突，实现了从“固定周期检修”到“基于健康状态的最优检修”再到“检修任务与资源供应的精准匹配”的三级跃升。

67、11、该发明通过建立跨电站水力联系、电力联系和资源联系的知识图谱模型，实现上游电站异常通过水力联系和电力联系传导至下游电站的级联状态传播预测，以及跨电站的检修错峰安排、备件共享和发电权跨站补偿，提升了梯级电站群的整体运行效率和协同管理水平。