(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111628784.9 (22)申请日 2021.12.2 9 (71)申请人 腾安电子科技 （江苏） 有限公司 地址 215500 江苏省苏州市 常熟高新 技术 产业开发区贤士路1号上海交大科技 园3号楼316室 (72)发明人 程伟华　 (74)专利代理 机构 常州市权航专利代理有限公 司 32280 代理人 张佳文 (51)Int.Cl. F03B 15/00(2006.01) F03B 11/00(2006.01) G08B 21/18(2006.01) G06K 9/62(2022.01) (54)发明名称 水轮机运行异常报警方法、 系统及水轮机监 测系统 (57)摘要 本发明提供一种水轮机运行异常报警方法、 系统及水轮机监测系统， 通过 获取至少一个目标 水轮机运行 活动的水轮机运行持续性特征， 基于 所述目标水轮机运行活动的前向运行轨迹信息 和水轮机运行活动标签， 决策目标水轮机运行活 动的报警单元的报警单元分量； 若所述目标水轮 机运行活动的异常报警决策特征与后 向运行轨 迹信息匹配， 则将该目标水轮机运行活动作为候 选水轮机运行活动； 若所述目标水轮机运行活动 的异常报警决策特征与后 向运行轨迹信息不匹 配， 则通过报警分析模型对选定水轮机运行活动 的异常报警轨迹进行报警分析， 以获得选定水轮 机运行活动的报警单元的报警单元分量， 进而提 升报警单 元的报警单 元分量的决策精度。 权利要求书4页 说明书8页 附图2页 CN 114412696 A 2022.04.29 CN 114412696 A 1.一种水轮机运行异常报警方法， 其特 征在于， 包括： 获取至少一个目标水轮机运行活动的水轮机运行持续性特征， 所述水轮机运行持续性 特征包括所述目标水轮机运行活动的前向运行轨迹信息、 水轮机运行活动标签和 后向运行 轨迹信息； 基于所述目标水轮机运行活动的前向运行轨迹信 息和水轮机运行活动标签， 分别决策 各所述目标水轮机运行活动的异常报警轨迹， 获得所述目标水轮机运行活动的异常报警决 策特征； 若所述目标水轮机运行活动的异常报 警决策特征与后向运行轨迹信 息匹配， 则将所述 异常报警决策特征作为目标水轮机运行活动的报警单元的报警单元分量， 并将该目标水轮 机运行活动作为 候选水轮机运行活动； 若所述目标水轮机运行活动的异常报 警决策特征与后向运行轨迹信 息不匹配， 则将所 述目标水轮机运行活动作为选定水轮机运行活动， 通过报警分析模型对所述选定水轮机运 行活动的异常报警轨迹进 行报警分析， 以获得所述选定水轮机运行活动的报警单元的报警 单元分量， 所述报警分析模型由至少一个所述候选水轮机运行活动的报警单元的报警单元 分量进行AI优化获得。 2.根据权利要求1所述的报 警单元的报 警单元分量检测方法， 其特征在于， 所述基于所 述目标水轮机运行活动的前向运行轨迹信息和水轮机运行活动标签， 分别决策各所述目标 水轮机运行活动的异常报警轨迹， 获得所述 目标水轮机运行活动的异常报警决策特征， 包 括： 在所述目标水轮机运行活动的前向运行轨迹信息中获取所述目标水轮机运行活动的 前向运行节点； 基于所述前向运行节点和水轮机运行活动标签， 分别决策各所述目标水轮机运行活动 的异常报警轨 迹， 获得所述目标 水轮机运行活动的异常报警决策 特征。 3.根据权利要求2所述的报 警单元的报 警单元分量检测方法， 其特征在于， 所述前向运 行节点包括至少一个前向运行节点和所述前向运行节点对应的运行功能分区， 所述基于所 述前向运行节点和水轮机运行活动标签， 分别决策各所述目标水轮机运行活动的异常报警 轨迹， 获得所述目标 水轮机运行活动的异常报警决策 特征， 包括： 对所述前向运行节点进行聚类， 获得至少一个聚类标签的成员运行节点； 基于前向运行节点对应的所述运行功能分区， 在所述至少一个聚类标签的成员运行节 点中选取 出目标聚类标签的成员运行节点； 基于所述目标聚类标签的成员 运行节点和所述目标水轮机运行活动的水轮机运行活 动标签， 分别决策各所述 目标水轮机运行活动的异常报警轨迹， 获得所述 目标水轮机运行 活动的异常报警决策 特征； 所述基于所述前向运行节点对应的运行功能分区， 在所述至少一个聚类标签的成员运 行节点中选取 出目标聚类标签的目标运行节点， 包括： 基于所述前向运行节点对应的运行功能分区， 确定各聚类标签的成员运行节点在目标 运行功能分区的衔接特 征向量； 在所述至少一个聚类标签的成员 运行节点中选取出衔接特征向量匹配预设衔接特征 向量的目标聚类标签的目标运行节点。权　利　要　求　书 1/4 页 2 CN 114412696 A 24.根据权利要求3所述的报 警单元的报 警单元分量检测方法， 其特征在于， 所述基于所 述目标聚类标签的成员运行节点和所述目标水轮机运行活动的水轮机运行活动标签， 分别 决策各所述目标水轮机运行活动的异常报警轨迹， 获得所述目标水轮机运行活动的异常报 警决策特征， 包括： 基于所述目标运行节点的节点 聚类标签， 确定所述目标水轮机运行活动的至少一个待 定异常报警轨 迹； 基于所述目标水轮机运行活动的水轮机运行活动标签， 在所述待定异常报 警轨迹中选 取出目标异常报警轨 迹； 基于所述目标水轮机运行活动的目标异常报 警轨迹、 水轮机运行活动标签和目标运行 节点， 生成所述目标 水轮机运行活动的异常报警决策 特征。 5.根据权利要求1所述的报 警单元的报 警单元分量检测方法， 其特征在于， 所述通过报 警分析模型对所述选定水轮机运行活动的异常报警轨迹进 行报警分析， 以获得所述选定水 轮机运行活动的报警单 元的报警单 元分量， 包括： 通过所述报警分析模型对所述选定水轮机运行活动的水轮机运行持续性特征进行至 少一个特 征向量维度的特 征向量挖掘， 获得每 个特征向量维度对应的成员特 征向量； 对所述成员特 征向量进行整合， 获得 所述选定水轮机运行活动的全局特 征向量； 基于所述全局特 征向量， 确定所述选 定水轮机运行活动的报警单 元的报警单 元分量 所述报警分析模型通过以下 方法训练获得： 获取参考水轮机运行持续性特征， 所述参考水轮机运行持续性特征包括具有报警单元 的标定报警单 元分量的所述 候选水轮机运行活动的水轮机运行持续 性特征； 通过所述报警分析模型对所述参考水轮机运行持续性特征中的报警单元的报警单元 分量进行决策， 获得异常报警决策 特征； 基于所述异常报警决策特征与标定报警单元分量， 对所述报警分析模型进行迭代训 练， 获得报警分析模型。 6.一种水轮机运行异常报警系统， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于获取至少一个目标水轮机运行活动的水轮机运行持续性特征， 所述水 轮机运行持续性特征包括所述目标水轮机运行活动的前向运行轨迹信息、 水轮机运行活动 标签和后向运行轨 迹信息； 决策模块， 用于基于所述目标水轮机运行活动的前向运行轨迹信 息和水轮机运行活动 标签， 分别决策各所述 目标水轮机运行活动的异常报警轨迹， 获得所述 目标水轮机运行活 动的异常报警决策 特征； 检测模块， 用于若所述目标水轮机运行活动的异常报 警决策特征与后向运行轨迹信 息 匹配， 则将所述异常报警决策特征作为 目标水轮机运行活动的报警单元 的报警单元分量， 并将该目标水轮机运行活动作为候选水轮机运行 活动； 若所述目标水轮机运行活动的异常 报警决策特征与后向运行轨迹信息不匹配， 则将所述目标水轮机运行活动作为选定水轮机 运行活动， 通过报警分析模型对选定水轮机运行活动的异常报警轨迹进行报警分析， 以获 得选定水轮机运行活动的报警单元的报警单元分量， 所述报警分析模型由至少一个所述候 选水轮机运行活动的报警单 元的报警单 元分量进行AI优化获得。 7.根据权利要求6所述的系统， 其特 征在于， 所述决策模块具体用于：权　利　要　求　书 2/4 页 3 CN 114412696 A 3