技术摘要：
本发明实施例提供了一种故障预警处理方法、装置及系统，其中方法包括：基于历史工况观测值，构建由若干第一向量组成的第一向量集合；每个第一向量由辅机设备对应的多个变量在一个历史运行状态的历史工况观测值构成；基于实时工况观测值，构建由若干第二向量组成的第二  全部
背景技术：
当前，火电机组朝大容量、多参数、强耦合的方向发展，相应地，机组的辅机设备 (如磨煤机、给水泵、送风机、引风机等)也趋向于复杂化、大型化，并对于提供稳定的电能质 量占据越来越大的话语权。一旦辅机设备发生故障并得不到及时的检修，不仅影响发电效 率和质量，降低企业的经济效益，更有甚者会造成安全事故。 故障预测方法应生产实际的要求，发展迅速，种类繁多，大致可以分为数值分析预 测法、现代模型预测法以及基于人工智能的预测法。各类预测法各有利弊，归纳如下： 数值分析预测法，包括最小二乘、主元分析、回归预测等，需要基于大量的历史数 据来建立分析模型，而面对出现极端值或者缺失值时，可能会导致性能降低甚至错误。 现代模型预测法，主要指基于时间序列模型以及灰色预测模型预测故障。前者适 合预测短期情况，而对长期预测或具有波动特性的情况预测效果不佳；后者可以实现在信 息不丰富的情况下的预测，但是长期预测效果依旧不理想。 基于人工智能的预测法，包括基于神经网络、支持向量机等进行故障预测，具有很 强的非线性处理能力、自学习能力，但是存缺陷在于需要对大量的参数寻优且难以复刻，容 易陷入局部最优解等问题。 辅机设备规模大、干扰强、耦合多，难以建立统一精确的数学期望模型，传统基于 模型的预警方法受到阻碍，而人工智能的方法维护成本高、调试难度大，在现场的应用中效 果不太理想。基于现有技术存在的诸多问题，亟需提供一种故障预警处理方法，能够解决在 面对长期预测和出现波动值时，依然给出准确预测的问题。
技术实现要素：
由于现有方法存在上述问题，本发明实施例提出一种故障预警处理方法、装置、系 统及存储介质。 具体地，本发明实施例提供了以下技术方案： 第一方面，本发明实施例提供了一种故障预警处理方法，包括： 基于历史工况观测值，构建由若干第一向量组成的第一向量集合；每个第一向量 由辅机设备对应的多个变量在一个历史运行状态的历史工况观测值构成；所述历史工况观 测值，是所述辅机设备历史正常运行的情况下，在指定历史时间长度内对所述辅机设备进 行工况检测得到的； 基于实时工况观测值，构建由若干第二向量组成的第二向量集合；每个第二向量 由辅机设备对应的多个变量在一个实时运行状态的实时工况观测值构成；所述实时工况观 测值，是在指定的当前时间长度内对所述辅机设备进行工况检测得到的； 根据所述第一向量集合和所述第二向量集合，确定所述辅机设备的多个变量分别 4 CN 111597223 A 说　明　书 2/13 页 在多个实时运行状态的工况预测值； 根据确定出的所述工况预测值，确定所述辅机设备是否存在故障。 进一步地，所述基于历史工况观测值，构建由若干第一向量组成的第一向量集合， 包括： 获取在指定时间长度内的所述历史工况观测值，形成历史数据集合； 根据所述辅机设备的多个变量在历史运行状态的历史工况观测值的平稳状态，对 所述历史数据集合进行划分，得到平稳历史观测集合和非平稳历史观测值集合； 对所述划分得到的平稳历史观测集合和非平稳历史观测值集合，分别构建对应的 第一向量集合。 进一步地，所述根据所述辅机设备的多个变量在历史运行状态的历史工况观测值 的平稳状态，对所述历史数据集合进行划分，得到平稳历史观测集合和非平稳历史观测值 集合，包括： 根据所述历史数据集合中的每一列的最小值和最大值，对所述每一列进行归一化 处理； 根据所述归一化处理的结果，利用最小二乘方法估计式进行平稳状态检验； 根据所述平稳状态检验的结果，将所述历史数据集合划分为平稳历史观测集合和 非平稳历史观测值集合。 进一步地，所述根据所述第一向量集合和所述第二向量集合，确定所述辅机设备 的多个变量分别在多个实时运行状态的工况预测值，包括： 根据所述第一向量集合，得到所述第一向量集合的转置矩阵； 根据所述第一向量集合、所述转置矩阵以及所述第二向量集合，得到所述实时工 况观测值对应的权值矩阵； 根据所述第一向量集合和所述权值矩阵，确定所述第二向量集合中多个变量分别 在多个实时运行状态的工况预测值。 进一步地，所述根据确定出的所述工况预测值，确定所述辅机设备是否存在故障， 包括： 根据所述第二向量集合中多个变量的实时工况观测值以及对应的所述工况预测 值，确定多个实时运行状态的所述实时工况观测值与所述工况预测值的相似度值，得到相 似度值集合； 基于所述相似度值集合，确定所述辅机设备是否存在故障，并得到预警结果。 进一步地，所述基于实时工况观测值，构建由若干第二向量组成的第二向量集合， 还包括： 基于更新的实时工况观测值所对应的第二向量，确定所述更新的实时观测值所对 应的第二向量与所述第二向量集合中的已有的第二向量的距离； 若更新的实时工况观测值所对应的第二向量与所述第二向量集合中已有的第二 向量的距离均超过阈值，则将更新的实时工况观测值所对应的第二向量录入到所述第二向 量集合； 若所述第二向量集合中已有的第二向量中存在一个第二向量与更新的实时工况 观测值所对应的第二向量的距离小于阈值，则不录入所述更新的实时工况观测值。 5 CN 111597223 A 说　明　书 3/13 页 进一步地，所述方法还包括： 根据所述确定的相似度值集合，生成所述实时观测值与所述预测值的相似度值的 变化曲线。 第二方面，本发明实施例还提供了一种故障预警处理装置，包括： 第一生成模块，用于基于历史工况观测值，构建由若干第一向量组成的第一向量 集合；每个第一向量由辅机设备对应的多个变量在一个历史运行状态的历史工况观测值构 成；所述历史工况观测值，是所述辅机设备历史正常运行的情况下，在指定历史时间长度内 对所述辅机设备进行工况检测得到的； 第二生成模块，用于基于实时工况观测值，构建由若干第二向量组成的第二向量 集合；每个第二向量由辅机设备对应的多个变量在一个实时运行状态的实时工况观测值构 成；所述实时工况观测值，是在指定的当前时间长度内对所述辅机设备进行工况检测得到 的； 处理模块，用于根据所述第一向量集合和所述第二向量集合，确定所述辅机设备 的多个变量分别在多个实时运行状态的工况预测值； 分析模块，用于根据确定出的所述工况预测值，确定所述辅机设备是否存在故障。 第三方面，本发明实施例还提供了一种故障预警处理系统，包括： 数据库，用于存储辅机设备的历史工况观测值和实时工况观测值； 处理器，与所述数据库相连接，用于实现以上任一项所述的故障预警处理方法； 用户终端，与所述处理器连接，用于显示所述数据库中存储的数据，以及所述处理 器确定的相似度值和相似度变化曲线。 第四方面，本发明实施例还提供了一种非暂态计算机可读存储介质，其上存储有 计算机程序，该计算机程序在被执行时实现如第一方面所述的故障预警处理方法的步骤。 由上述技术方案可知，本发明实施例提供的故障预警处理方法、装置、系统，针对 由于设备老化、外界干扰等因素造成的信号非平稳的问题，通过对平稳与非平稳状态加以 区分，实现在不同过程的同一状态的识别；同时，基于相似度的预警方法，对大量历史数据 的挖掘分析，尤其是对具有强耦合、大容量的数据，可以将之拟合成一条反应运行状态优劣 的曲线，通过该曲线可以从侧面反应所选历史数据不同阶段的正常态的等级，虽然同处正 常工况，但是不同的基准线反映了不同的设备状况。 附图说明 为了更清楚地说明本发明实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现 有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本 发明中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下， 还可以根据这些附图获得其他的附图。 图1是本发明一实施例提供的故障预警处理方法的流程图； 图2是本发明一实施例提供的磨煤机给煤量的变化曲线图； 图3是本发明一实施例提供的磨煤机出口温度的工况预测值的示意图； 图4是本发明一实施例提供的磨煤机出口温度的实时工况观测值与工况预测值偏 差的示意图； 6 CN 111597223 A 说　明　书 4/13 页 图5是本发明一实施例提供的故障预警处理方法计算得到的磨煤机出口温度相似 度变化曲线的示意图； 图6是本发明一实施例提供的故障预警处理装置的结构示意图； 图7是本发明一实施例提供的故障预警处理系统的结构示意图。