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申请/专利权人：三峡金沙江川云水电开发有限公司

摘要：本发明公开了一种水电站机组状态监控方法、装置、设备及介质，方法包括：获取第一数据信息和第二数据信息；基于第二数据信息建立故障案例数据库；基于待诊断部件的部件类型，从故障案例数据库中筛选出同类故障案例集，并计算第一数据信息与同类故障案例集中各故障案例数据的相似度；若相似度达到预设阈值，则提取同类故障案例集中对应案例的故障类型并输出；反之则对第一数据信息进行特征提取，获得故障特征分量，并输入到训练好的故障识别模型中，识别待诊断部件的当前故障类型并输出。本发明减小了数据冗余，提高了水电站机组的监控效率。

主权项：1.一种水电站机组状态监控方法，其特征在于，包括：S1：获取第一数据信息和第二数据信息；所述第一数据信息包括在线监测到的水电站机组中待诊断部件的运行状态数据和水电站机组的运行工况数据；所述第二数据信息包括水电站机组的历史故障案例数据；S2：基于第二数据信息建立故障案例数据库；所述故障案例数据库包括部件类型和故障类型，所述部件类型包括待诊断部件的所有类型；S3：基于待诊断部件的部件类型，从所述故障案例数据库中筛选出同类故障案例集，并计算所述第一数据信息与同类故障案例集中各故障案例数据的相似度；S4：若计算得到的相似度达到预设阈值，则提取同类故障案例集中对应案例的故障类型，并输出；若计算得到的相似度未达到预设阈值，则对所述第一数据信息进行特征提取，获得故障特征分量，并输入到训练好的故障识别模型中，识别待诊断部件的当前故障类型并输出；所述故障识别模型采用双指数核函数的支持向量机故障识别模型，训练过程如下：获取第三数据信息作为训练样本集，所述训练样本集包括水电站机组中各部件的运行状态数据和水电站机组的运行工况数据；对所述第三数据信息进行缺失值处理和归一化处理，得到处理后的训练样本集；对处理后的训练样本集进行信号分解、特征提取得到故障特征分量，记为训练数据，并将训练数据作为支持向量机的数据标签；基于混沌遗传算法对双指数核函数的惩罚因子和核参数进行优化，得到优化故障诊断模型；利用所述训练数据对所述优化故障诊断模型进行训练并测试，最终得到训练好的基于双指数核函数的支持向量机故障识别模型。

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