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龙图腾网恭喜华电电力科学研究院有限公司申请的专利基于自学习故障模型库的水电机组故障诊断方法和系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116955312B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-05-13发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202310755021.3，技术领域涉及：G06F16/21；该发明授权基于自学习故障模型库的水电机组故障诊断方法和系统是由许永强;曹威;江政;白光辉;吴耀;张乐辰;张恒;刘志利设计研发完成，并于2023-06-25向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于自学习故障模型库的水电机组故障诊断方法和系统在说明书摘要公布了：本申请涉及一种基于自学习故障模型库的水电机组故障诊断方法和系统，其中，该方法包括：构建用于确定水力发电机组故障类型的故障模型库；获取该水力发电机组的运行数据；在监测到运行数据满足预设触发条件的情况下，启动故障诊断任务；根据故障模型库和运行数据，完成故障诊断任务。通过本申请，解决了如何提高水电机组的故障诊断准确率的问题，提高了水电机组运行数据的利用率、故障模型的合理性、自适应性及故障诊断的准确性和可靠性。

本发明授权基于自学习故障模型库的水电机组故障诊断方法和系统在权利要求书中公布了：1.一种基于自学习故障模型库的水电机组故障诊断方法，其特征在于，所述方法包括：构建类型的故障模型库，其中，c11至cij为水力发电机组各技术特征的特征系数，矩阵T的行向量对应水力发电机组的技术特征，矩阵T的列向量对应水力发电机组的故障类型；获取所述水力发电机组的运行数据；在监测到所述运行数据满足预设触发条件的情况下，启动故障诊断任务；各特征系数形成待诊向量t：，待诊向量t与矩阵T形成新的矩阵T1： 其中，待诊向量t中各技术特征系数ci的计算方式为： 式中，ai为技术特征名称i的实时特征值，Ai为技术特征名称i安全阈值；分别计算所述待诊向量与故障模型库的各个列向量之间的马氏距离；基于所述待诊向量的若干马氏距离完成所述故障诊断任务，确定所述水力发电机组的故障类型；若所述水力发电机组的故障类型包含在故障模型库中，但所述故障类型的诊断出现错误，则对所述故障模型库的系数进行修正，系数修正方式如下：假设实时列向量对应的实际故障为故障模型j，故障类型j及实时列向量存入故障诊断记录，故障模型j系数修正公式如下： 式中，aj为故障模型j修正后的系数列向量，n为故障诊断记录中故障类型j的诊断次数，tx为第x次诊断时实时列向量。

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