算法介绍
在水轮机的蜗壳、转轮室、尾水管等关键部位安装压力传感器、流量传感器、振动传感器和转速传感器,以高频采样实时获取水轮机运行的压力、流量、振动和转速等数据,同时收集上下游水位、发电功率等运行参数。对采集的原始数据进行去噪、滤波和归一化处理,去除干扰信号和异常值。基于水轮机的设计参数和历史运行数据,建立包含不同工况下运行特征的数据库,运用机器学习中的聚类算法,将实时监测数据与数据库中的标准工况特征进行对比分析,判断当前运行工况是否合理。一旦检测到异常工况,立即发出警报,并结合预测模型分析运行工况的发展趋势,为运维人员调整运行参数、优化运行策略提供依据。