一种基于执行引擎的水电站智能综合报警与运维响应方法与流程

本发明属于水电站自动化监控及运维管理领域，具体涉及一种基于执行引擎的水电站智能综合报警与运维响应方法。

背景技术：

1、随着水电站智能化水平的不断提升，建立高效、可靠的监控报警系统对于保障电站安全稳定运行具有重要意义。水电站作为集水力、机械、电气及控制于一体的复杂系统，其运行状态的实时感知与异常识别直接影响故障处置的及时性与准确性。在现代水电站中，通过集成各类传感器数据并构建覆盖全厂的报警响应机制，已成为提升应急管理能力的重要技术方向。

2、目前，水电站普遍采用的报警监控系统多基于阈值判据和时间序列处理逻辑。当设备发生突发故障时，由于系统内部存在紧密的物理连接与控制耦合关系，往往会在短时间内触发大量关联报警信号，形成所谓的报警雪崩现象。传统系统难以从海量并发信号中有效区分真正的故障根源与由此引发的次生报警，导致运维界面被冗余信息占据，显著增加了运维人员识别关键故障的难度。此外，现有报警系统在触发报警后，相应的运维响应预案通常依赖人工检索和经验判断，缺乏与报警分析机制深度耦合的自动化响应能力，影响了故障处置的效率和准确性。

3、因此，如何从爆发式报警信号中快速锁定根因报警、自动抑制次生干扰，并实现报警分析与运维响应的协同联动，是本领域亟待解决的技术问题。

技术实现思路

1、本发明的目的在于提供一种基于执行引擎的水电站智能综合报警与运维响应方法，以有效解决上述背景技术中的问题。

2、为实现上述目的，本发明采取的技术方案为：一种基于执行引擎的水电站智能综合报警与运维响应方法，包括：

3、s1、构建物理逻辑融合拓扑模型；

4、s2、基于物理逻辑融合拓扑模型，执行引擎实时监听全厂信号，并在检测到首个报警信号时，以首个报警信号的触发时刻为中心开启一个分析窗口，对分析窗口内的并发报警信号进行时空对齐，形成待分析信号集；

5、s3、基于物理逻辑融合拓扑模型，利用有向图算法分析待分析信号集中各报警节点间的拓扑路径，从而锁定根因报警，并基于根因报警标记出相应的物理次生报警和逻辑次生报警；

6、s4、基于锁定的根因报警，执行引擎自动抑制次生报警对应的报警提示的独立弹出，并根据根因报警的特征信息匹配对应的运维响应预案，执行运维响应。

7、优选的，步骤s1具体为：

8、s101、构建反映水电站全域受控对象与感知对象数字化抽象的四层级设备树结构；

9、s102、在设备树结构的各节点之间定义并建立物理联系和逻辑联系，形成融合拓扑图；

10、s103、将融合拓扑图存储于图形数据库中，以节点代表设备实体，以边代表设备间的物理关联或逻辑关联，并为每条边赋予方向属性和权重属性值，得到物理逻辑融合拓扑模型。

11、优选的，步骤s101中的设备树结构自上而下划分为厂站级、单元机组或公用系统级、具体设备级以及测点信号与状态量级，其中，厂站级存储厂站的全局元数据；单元机组或公用系统级将全站划分为相对独立的逻辑功能块；具体设备级详细罗列构成各单元的实体部件，包括一次设备、二次设备和工艺辅助系统；测点信号与状态量级包含所有传感器上报的模拟量数据、开关状态位、保护动作硬接线信号以及内部逻辑变量；

12、步骤s102中物理联系包括电能传输的电气连接关系、机械能传递的刚性连接关系以及流体介质传输的管路连接关系；逻辑联系包括控制回路的指令交互关系、闭锁回路的约束关系以及保护回路的触发因果关系；

13、步骤s103中根据预设的紧密度计算规则为每条边赋予权重属性值，具体为：对于任意一条边，其权重由基础权重、距离衰减因子和介质传导系数共同决定，计算公式为：

14、，

15、式中，为边的权重属性值，是根据连接类型预设的基础权重，连接类型包括电气连接、机械连接、流体管路连接和逻辑联系；为距离衰减因子，是用于量化表征节点间物理或电气距离对关联强度产生衰减效应的参数，根据该边对应的实际物理长度进行折算；为介质传导系数，用于表征不同传输介质对故障扰动或控制信号的传导效率差异，根据传输介质的类型确定，传输介质的类型包括铜导体、不同粗糙度的流体管路和逻辑信号。

16、优选的，步骤s2具体包括：

17、s201、执行引擎通过分布式采集网关实时获取全厂的信号数据流；

18、s202、设定滑动时间窗的宽度，并根据水电站电磁暂态响应时间与热力学响应时间的加权平均值动态确定滑动时间窗的宽度，计算公式为：

19、，

20、式中，为滑动时间窗的宽度，为断路器动作或电压跌落的典型暂态过程时间，为轴承温度或油温变化的典型过程时间；和为权重系数，且；

21、s203、当执行引擎检测到首个报警信号时，锁定首个报警信号的触发时刻并以该时刻为分析启动点，随后以分析启动点为中心，基于滑动时间窗的宽度开启一个分析窗口；

22、s204、在时间维度上，利用高精度授时协议将所有落入分析窗口内的信号投影至统一的基准时间轴上，消除各信号在时间记录上的偏差；

23、s205、在空间维度上，以首个报警信号所在的设备节点为中心，通过物理逻辑融合拓扑模型，搜索预设拓扑距离内的所有相关节点，并提取所有相关节点在分析窗口期间产生的所有伴随报警信号；

24、s206、执行引擎将经步骤s204时间对齐后的时标信息，同步关联至步骤s205空间归集所得的伴随报警信号上，以此形成时间基准统一、空间拓扑明确的待分析信号集。

25、优选的，步骤s3具体包括：

26、s301、将待分析信号集中的所有报警信号逐一映射至物理逻辑融合拓扑模型的对应节点上，抽取出仅包含当前报警节点的局部子图，并根据每条边预设的方向属性，将节点间的关联统一表达为有向连接，形成报警传播图谱；

27、s302、搜索报警传播图谱中所有入度为零的节点，将所有入度为零的节点提取为根因候选节点；

28、s303、若仅存在一个根因候选节点，直接将该根因候选节点作为根因报警；否则，计算每个根因候选节点的综合根因权重，并选择综合根因权重数值最高的根因候选节点作为根因报警；

29、s304、在锁定根因报警后，沿着报警传播图谱的有向边向下游遍历，依据预设的物理传播规律逐一判定路径上的其他报警信号是否属于物理次生报警，其中，预设的物理传播规律包括热力学传导延迟规律、流体压力波动传播规律以及电磁暂态响应规律，具体为：对于符合热力学传导延迟规律、流体压力波动传播规律和电磁暂态响应规律中任意一个物理传播规律的报警信号，若该报警信号在报警传播图谱中位于另一报警信号的下游路径且两者触发时刻的差值满足对应物理规律的预设时延区间，则将该报警信号标记为由上游故障引起的物理次生报警；

30、s305、在锁定根因报警后，同时基于控制逻辑规则标记逻辑次生报警，具体为：依据逻辑规则库中当前根因报警类型所匹配的保护逻辑条目，预测出相关受控对象应产生的动作反馈序列，随后执行引擎将实际监测到的信号与预测的动作反馈序列进行比对，若两者在时间戳偏差小于预设阈值且状态值完全一致，则将这些实际监测到的、与预测序列相匹配的报警信号统一标记为逻辑次生报警。

31、优选的，步骤s303中综合根因权重由拓扑紧密权重和时间优先权重共同决定，其中，拓扑紧密权重的计算方式为：

32、，

33、式中，为拓扑紧密权重，为报警传播图谱中该根因候选节点到达各下游报警节点的最短路径总长度；

34、综合根因权重的计算公式为：

35、，

36、式中，为综合根因权重；为预设的协调系数，取值范围为0～1，用于平衡拓扑因素和时间因素在决策中的相对重要性；为时间优先权重。

37、优选的，报警传播图谱中任意一个根因候选节点到达各下游报警节点的最短路径总长度，根据是否配置边权重，采用以下两种方式之一计算：

38、（1）非加权路径长度：在未配置边权重的情况下使用，为路径所包含的边的数量之和，具体计算方法为：执行引擎分别搜索该根因候选节点到达各个可达下游报警节点的所有有向路径，将所包含边的数量最少的有向路径确定为相应的最短路径，并将该根因候选节点到达各个可达下游报警节点的最短路径所包含的边数相加，得到该根因候选节点的最短路径总长度；

39、（2）加权路径长度：在为各条边配置边权重的情况下使用，为路径所包含的各条边的等效传播代价之和，具体计算方法为：执行引擎分别计算各条有向路径所包含的各条边的等效传播代价之和，将等效传播代价之和最小的有向路径确定为相应的加权最短路径，并将该根因候选节点到达各个可达下游报警节点的加权最短路径长度相加，得到该根因候选节点的加权最短路径总长度；任意一条边的等效传播代价计算公式如下所示：

40、，

41、式中，为任意一条边的等效传播代价，为用于避免分母为零的预设极小正数；

42、步骤s303中还包括引入检修历史数据对综合根因权重进行修正，具体为：

43、（1）执行引擎通过跨专业数据接口获取电站运行管理系统中的检修记录与缺陷台账；

44、（2）基于每个根因候选节点所对应的设备在预设历史天数内存在的缺陷和检修记录，对该根因候选节点赋予相应的历史修正权重，具体为：

45、若某个根因候选节点所对应的设备在预设历史天数内仅存在缺陷记录，则该根因候选节点的历史修正权重；

46、若某个根因候选节点所对应的设备在预设历史天数内仅存在检修记录，则该根因候选节点的历史修正权重；

47、若某个根因候选节点所对应的设备在预设历史天数内同时存在缺陷记录和检修记录，则该根因候选节点的历史修正权重；

48、若某个根因候选节点所对应的设备在预设历史天数内不存在缺陷记录且不存在检修记录，则该根因候选节点的历史修正权重；

49、（3）将历史修正权重代入综合根因权重的计算公式中进行修正，修正后的综合根因权重的计算公式为：

50、，

51、式中，为历史修正系数，为历史修正权重。

52、优选的，步骤s3还包括破环搜索策略，用于处理报警传播图谱中存在的闭环结构，具体为：

53、（1）执行引擎遍历报警传播图谱，当检测到由若干节点构成的有向闭环时，提取有向闭环内所有节点的状态变化时间戳，将时间轴上最先触发报警的节点定义为有向闭环的逻辑起点；

54、（2）暂时解除报警传播图谱中指向逻辑起点的入边，将原有的带环图转化为临时的有向无环图；

55、（3）在临时的有向无环图上执行根因搜索与次生报警标记的流程，完成对有向闭环内报警信号的因果解析后，恢复被暂解除的所有反向边。

56、优选的，步骤s4具体包括：

57、s401、执行引擎在运维人员的操作界面上抑制次生报警以独立报警条目的形式弹出，并将其折叠展示于对应主报警条目的详情列表中，随后根据确定的根因报警生成对应的主报警条目进行展示，其中，主报警条目的信息项包括确定的根因报警信号全称、发生时间、涉及的物理位置、根因置信度数值、类型标识、设备所属专业以及故障等级；

58、s402、以根因报警的类型标识、设备所属专业以及故障等级作为联合检索键，在预设的智能运维知识库中进行检索，匹配对应的运维响应预案；

59、s403、将匹配到的运维响应预案通过多终端协同机制推送至运维人员，其中，步骤s403中的每条推送指令均包含唯一的任务识别码，任务识别码与本次根因报警事件绑定，用于全程跟踪本次根因报警事件的响应状态；现场巡检人员通过手持终端扫描故障设备上的设备身份识别码进行定位确认，并将处理进展实时反馈至执行引擎。

60、优选的，步骤s1还包括：为物理逻辑融合拓扑模型引入运行模式感知变量，并建立运行模式与模型配置的映射库，使模型能动态适配水电站的多变工况，其中，运行模式包括发电模式、抽水模式、调相模式以及检修模式。

61、综上所述，本技术包括如下有益技术效果：

62、1、通过物理逻辑融合拓扑模型与滑动时间窗的协同工作，本发明能够从“报警雪崩”的海量信息中精准识别因果关系，自动抑制次生报警，使得运维人员在复杂故障工况下仅需关注关键的根因报警，极大地降低信息过载带来的决策压力。

63、2、利用有向图算法结合水电站特定的物理传播规律与控制逻辑，本发明将报警分析从简单的序列排列提升至深度的逻辑推演，能够在秒级时间内锁定故障的起始点，有效排除冗余信息的干扰，实现从现象感知到本质识别的跨越。

64、3、通过执行引擎与运维响应预案的深度耦合，本发明能够根据锁定的故障根因自动匹配并推送针对性的处理建议，即将报警分析结果直接转化为可执行的运维指令，消除了传统方式下人工理解报警、检索预案的中间环节，从而将故障响应时间从分钟级缩短至秒级，并避免了因人为判断失误导致的次生风险，实现了从“信息呈现”到“行动指导”的闭环；同时，多终端推送与反馈机制确保响应过程的可追踪性，并且通过引入检修历史数据对根因权重进行修正、结合智能运维知识库实现预案的精准匹配，使得系统能够充分利用电站的历史运行信息与既定处置经验，显著增强水电站应对突发事故的安全防御能力。

65、4、物理逻辑融合拓扑模型支持多运行模式切换，本发明能够根据水电站不同的出力状态自动调整分析策略。同时，引入检修历史数据与传感器状态监测，进一步提高在非理想工况下的识别精度，确保系统的可靠性与鲁棒性。