[0001] 本发明涉及电力电子与变频技术领域，尤其涉及一种燃机机组静止变频的智能调控方法及系统。

[0002] 随着运行时间的增加，燃机机组的性能会逐渐下降，故障发生的频率也会增加。这不仅会影响生产效率，还会导致维护成本的增加和运行风险的提升。传统的燃气轮机维护方式主要依赖定期维护和事后维护，即根据预定的时间间隔对设备进行检查和维修，或者在设备发生故障后进行修理，现有的燃机机组维护方式和监测系统在提高设备可靠性、降低维护成本、保障生产安全等方面存在诸多不足。随着工业生产的不断发展，对设备维护和管理提出了更高的要求，需要一种更加高效、智能的维护方式和监测系统来解决传统维护方式的不足，提升设备的运行效率和可靠性。

[0003] 一些先进的励磁系统可能集成了智能化监控和远程控制功能，能够通过网络实时监测和调整机组的运行状态，提升运维效率和故障诊断能力。燃机机组励磁系统的发展趋势是不断向数字化、智能化和高效能方向发展，以满足日益复杂和高要求的电力市场需求。

[0004] 综上所述，一种燃机机组静止变频的智能调控方法主要解决提高燃机机组励磁系统的响应速度、精确度和稳定性，以应对电网频率和负载变化。特别是需要解决传统系统在能效和可靠性上的局限，通过数字化控制和智能化监控技术，实现更高效能的电压控制和操作管理。此外，还需考虑系统在长期运行中的稳定性和经济性，以满足现代电力市场对高效、可靠电力供应的需求。

[0044] 为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。

[0045] 实施例1，参照图1，为本发明的一个实施例，该实施例提供了一种燃机机组静止变频的智能调控方法，包括：

[0046] S1：利用传感器实时采集燃机机组的运行数据,并对运行数据进行预处理。

[0047] 应当说明的是，运行数据包括燃机机组的电压数据、电流数据、压力数据、温度数据、振动数据以及负载数据。

[0048] 进一步的，压力数据是燃机机组的关键参数，通过监测燃机机组内不同部位的压力变化情况，了解机组的工作状态，及时发现压力异常现象，预防因压力波动导致的系统故障。

[0049] 更进一步的，对数据进行预处理包括对运行数据进行归一化处理，表示为：

[0050]

[0051] 其中，D(t)表示运行数据，t表示时间，Dnorm(t)表示归一化处理后生成的数据，μD表示对运行数据D(t)的均值，σD表示对运行数据D(t)的标准差。

[0052] 通过综合分析这些数据，可以实现对燃机机组运行状态的全面评估，电压和电流数据共同反映了机组的电气运行情况，压力和温度数据则提供了机组的热力学状态信息，振动数据则主要用于监测机组的机械运行状态，负载数据则有助于优化机组的工作负荷分配。

[0053] S2：利用统计分析算法对运行数据实时分析处理得到运行状态。

[0054] 应当说明的是，统计分析算法表示为：

[0055]

[0056] 其中，S(t)表示运行状态评分，设定分数为0到1之间，(0‑0.50表示再正常运行状态，(0.5‑1)表示异常运行状态，当运行状态评分达到0.5时，表示要对系统严密监测，k表示正系数，用来调整模型灵敏度，wi表示权重系数，与Fi(t)相关，反映了不同特征在运行状态评分中的重要性，Fi(t)表示时间t的不同特征值，比如燃机机组运行时的运行数据，包括电压数据、电流数据、压力数据、温度数据、振动数据以及负载数据，通过实时采集监控这些数据，统计分析算法可以综合这些特征来评估运行状态，通过调整k和wi使模型适应数据，确保评分结果能够真实的反应系统的运行状况。

[0057] 进一步的，S(t)作为关键结果输出，在维护需求预测模型中作为关键参数输入，表明数据分析算法的输出直接影响需求预测模型的准确性和有效性,也确保了确保了预测模型可以实时地根据系统的运行状态进行预测维护需求制定智能调控策略，提高了预测维护需求的准确性和可靠性。

[0058] S3：利用维护需求预测模型，对运行状态进行计算，预测维护需求。

[0059] 应当说明的是，维护需求预测模型表示为：

[0060] M(t)＝αS(t)+(1‑α)Mhist+γDnorm(t)

[0061] 其中，M(t)表示时间t的预测维护需求，和警戒阈值相关，α表示调节因子，可以根据具体需求和运行数据的重要性进行调整，Mhist表示已经测得数据的加权平均值，反映了一段时间内燃机机组的运行状态，帮助预测未来的维护需求，γ表示归一化数据的调整因子，确保不同来源的数据能够在同一尺度上进行比较；

[0062] 进一步的，当M(t)>β时，表示系统状态不稳定，系统判断当前维护状态为紧急维护状态，并且已经出现异常故障，需要立即维护，避系统运行产生中断和损失，当M(t)＝β时，表示系统运行状况已经接近到警戒线，为预防性维护状态，可能会在未来的时刻发生异常故障，需要进行预防性的检查和维护，预防潜在异常故障发生，提高系统稳定性，当M(t)<β时，表示系统运行状态良好，为常规维护状态，没有明显的异常故障风险，只需要按照既定维护计划定期检查和维护，其中，β表示警戒阈值，用于区分不同的维护状态。

[0063] 更进一步的，通过实时计算和监控维护需求M(t)系统可以提前识别潜在的维护需求，安排预防性维护操作，从而避免突发故障。

[0064] S4：根据维护需求预测结果，制定智能调控方法，提高变频器响应速度。

[0065] 应当说明的是，制定智能调控策略包括，当系统判断为紧急维护状态时，根据当前维护状态制定智能调控策略，进行初步调整，调整变频器控制参数，提高响应速度，减少系统压力，根据初步调整结果，若初步调整结果为维护完成时，则初步调整完成，并进行二次判断，重新采集运行数据，通过统计分析算法得到新的运行状态评分S(t)，判断紧急维护状态是否得到改善，若运行状态评分S(t)下降，通过维护需求预测模型进行二次计算，得到系统进入预防性维护状态，则智能调控策略有效；

[0066] 当系统判断为预防性维护状态，根据当前维护状态制定智能调控策略，进行初步调整，调整变频器工作频率，保持最佳状态，避免维护状态恶化，根据初步调整结果，若初步调整结果显示维护完成时，则初步调整完成，并进行二次判断，重新采集运行数据，通过统计分析算法得到新的运行状态评分S(t)，判断预防性维护状态是否得到改善，若运行状态评分S(t)下降，通过维护需求预测模型二次计算，得出系统进入常规维护状态，则智能调控策略有效；

[0067] 当系统判断为常规维护状态，根据当前维护状态制定智能调控策略，进行初步维护，维持变频器控制参数，维持系统稳定运行，根据初步维护结果，若初步维护结果保持稳定时，则初步维护完成，并进行二次判断，重新采集运行数据，通过统计分析算法得到新的运行状态评分S(t)，判断常规维护状态是否稳定，若运行状态评分S(t)在正常范围内，通过维护需求预测模型重新计算，得出系统处于常规维护状态，则智能调控策略有效。

[0068] 进一步的，系统通过智能调控策略，可以识别判断潜在的问题，提高系统在紧急情况下的响应速度，有助于异常情况下迅速做出反应，减少潜在损害，方便后续进行维护；尤其在紧急维护状态下，智能调控策略可以减少整个系统的运行压力，在预防性维护状态下，智能调控策略可以确保以最高效率运行，避免运行状态恶化，在常规维护状态下，智能调控系统可以减少紧急维护的频率和成本，总体来说，智能调控策略减少了意外停机时间和维护需求，提高了系统的效率和可持续性。

[0069] 上述为本实施例的一种燃机机组静止变频的智能调控方法的示意性方案。需要说明的是，该燃机机组静止变频的智能调控方法的系统的技术方案与上述的燃机机组静止变频的智能调控方法的技术方案属于同一构思，本实施例中燃机机组静止变频的智能调控系统的技术方案未详细描述的细节内容，均可以参见上述一种燃机机组静止变频的智能调控方法的技术方案的描述。

[0070] 本实施例中一种燃机机组静止变频的智能调控系统，包括：预处理模块、状态分析模块、需求预测模块以及智能调控模块；

[0071] 所述预处理模块包括对采集到的运行数据进行归一化预处理的操作，保证后续数据分析的准确性和有效性；

[0072] 所述状态分析模块包括利用统计分析算法对运行数据进行实时分析处理，得到运行状态，通过数据分析算法，识别燃机机组的当前状态；

[0073] 所述需求预测模块包括利用维护需求预测模型，对运行状态进行计算，预测维护需求，通过运行数据和运行状态结果，预测维护需求；

[0074] 所述智能调控模块包括根据维护需求预测结果，制定智能调控方法，提高变频器响应速度，通过综合分析维护预测数据，调整变频器的工作参数，实现智能调控。

[0075] 本实施例还提供一种计算设备，适用于一种燃机机组静止变频的智能调控方法的情况，包括：存储器和处理器；存储器用于存储计算机可执行指令，处理器用于执行计算机可执行指令，实现如上述实施例提出的一种燃机机组静止变频的智能调控方法。

[0076] 本实施例还提供一种存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如上述实施例提出的一种燃机机组静止变频的智能调控方法。

[0077] 本实施例提出的存储介质与上述实施例提出的一种燃机机组静止变频的智能调控方法属于同一发明构思，未在本实施例中详尽描述的技术细节可参见上述实施例，并且本实施例与上述实施例具有相同的有益效果。

[0078] 所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read‑OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

[0079] 在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。

[0080] 应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。

[0081] 实施例2，参考图2，为本发明的一个实施例，本实施例提供了一种燃机机组静止变频的智能调控方法及系统，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。

[0082] 展示如何利用传感器和监测设备实时采集燃机机组的运行数据，并通过统计分析算法和维护需求预测模型制定智能调控策略，实现燃机机组的长期稳定运行。

[0083] 实验选取了六台相似的燃机机组，分别标记为A、B、C、D、E、F。每台机组均装备有电压、电流、压力、温度、振动和负载传感器，以实时监测运行数据。实验持续运行一周，数据采样频率设为每分钟一次。

[0084] 实验分为两组，机组A、C、E采用传统的调控方法，机组B、D、F应用本发明的智能调控策略。通过预处理算法对采集到的原始数据进行归一化处理，然后利用统计分析算法计算每台机组的运行状态评分。基于这些评分，运用维护需求预测模型预测每台机组的维护需求，并据此调整变频器的控制参数和工作频率。实验数据记录如下表1：

[0085] 表1实验数据记录表

[0086]

[0087] 根据表1，将维护需求量化表示，使表格内容更加直观。得到维护需求量化表，如下表2：

[0088] 表2维护需求量化表

[0089] 实验对象 维护需求量化 维护需求A 0.75 高
B 0.20 低
C 0.60 高
D 0.45 低
E 0.80 高
F 0.50 中

[0090] 通过以上实施例中的数据记录和分析，可以看到，使用传统调控方法的机组A、C、E的运行状态评分较高，表明它们更接近异常运行状态，维护需求被评为“高”，表示需要立即维护。相比之下，采用本发明智能调控策略的机组B、D、F的运行状态评分较低，说明它们的运行状态更为稳定，维护需求被评为“低”和“中”，表示机组运行状态良好和需要进行预防性维护。

[0091] 此实验结果表明，相比于传统调控方法，本发明的智能调控策略能有效降低运行状态评分，减少紧急维护的需求，提高系统的稳定性和可靠性。这证明了本发明在提高变频器响应速度和维护需求预测方面的创新性和优势

[0092] 应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。