用于检测锅炉故障类型的方法、装置、设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN111626360A(43)申请公布日2020.09.04(21)申请号202010465199.0(22)申请日2020.05.28(71)申请人新智数字科技有限公司地址100102北京市朝阳区望京东路1号10层(72)发明人赵蕾(74)专利代理机构北京嘉科知识产权代理事务所(特殊普通合伙)11687代理人张艳(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)权利要求书1页说明书8页附图3页(54)发明名称用于检测锅炉故障类型的方法、装置、设备和存储介质(57)摘要本申请适用于分布式能源技术领域，提供了一种用于检测锅炉故障类型的方法、装置、设备和存储介质，其中，该方法包括：获取锅炉上不同观测点的数据，形成比较序列；基于灰色关联度算法，确定所述比较序列与标准序列之间的关联程度；根据所述关联程度确定所述标记序列所属的故障类型。本申请相比于通过专家系统来对锅炉进行故障诊断的方式，诊断手段更为简单和迅速，提高了锅炉故障类型检测的效率。CN111626360ACN111626360A权利要求书1/1页1.一种用于检测锅炉故障类型的方法，其特征在于，所述方法包括：获取锅炉上不同观测点的数据，形成比较序列；基于灰色关联度算法，确定所述比较序列与标准序列之间的关联程度；根据所述关联程度确定所述标记序列所属的故障类型。2.根据权利要求1所述的用于检测锅炉故障类型的方法，其特征在于，所述基于灰色关联度算法，确定所述比较序列与标准序列之间的关联程度，包括：获取标准序列；基于关联系数计算公式，计算所述标记序列和标准序列之间的关联系数；基于关联度计算公式，根据所述关联系数确定所述标记序列与标准序列的关联度大小。3.根据权利要求1或2所述的用于检测锅炉故障类型的方法，其特征在于，所述标准序列包括基于k-means聚类算法对所述锅炉的历史故障数据进行计算得到的簇的质心。4.根据权利要求3所述的用于检测锅炉故障类型的方法，其特征在于，所述基于k-means聚类算法对所述锅炉的历史故障数据集合进行计算得到的簇的质心的步骤，包括：获取锅炉的历史故障数据；按照不同时刻不同测点维度的数据结构将所述历史故障数据整理成故障数据序列；基于k-means聚类算法迭代计算该故障数据序列中各故障数据的距离，以划分得到设定个数的簇；获取各所述簇的质心，组成标准序列。5.根据权利要求4所述的用于检测锅炉故障类型的方法，其特征在于，所述簇的个数由所述历史故障数据集合中故障类型的数量一致。6.根据权利要求4所述的用于检测锅炉故障类型的方法，其特征在于，所述故障数据序列包括：分别以不同的第一设定参数表示不同历史故障数据，组成故障数据序列。7.根据权利要求6所述的用于检测锅炉故障类型的方法，其特征在于，所述第一设定参数由多个分别表示不同观测点数据的第二设定参数组成，所述不同观测点数据包括所述锅炉的出水温度、出水压力、上水压力、出水流量、上水温度、炉膛温度、排烟温度中的至少一种数据。8.一种用于检测锅炉故障类型的装置，其特征在于，所述装置包括：监测数据获取模块，被配置为获取锅炉上不同观测点的数据，形成比较序列；关联程度计算模块，被配置为基于灰色关联度算法，确定所述比较序列与标准序列之间的关联程度；故障类型确定模块，被配置为根据所述关联程度确定所述标记序列所属的故障类型。9.一种终端设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。10.一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述方法的步骤。2CN111626360A说明书1/8页用于检测锅炉故障类型的方法、装置、设备和存储介质技术领域[0001]本申请属于分布式能源技术领域，尤其涉及一种用于检测锅炉故障类型的方法、装置、设备和存储介质。背景技术[0002]分布式能源由于贴近用户端，具有高效、清洁等特点，随着其不断发展，分布式能源系统中涉及到的设备的故障监测以及诊断也越来越受到大家的关注。目前对于分布式能源的故障检测主要是基于专家系统来实现，即利用专家经验建立一系列规则，进行先关推理，这种故障检测要求大量的专业的技术人员，且周期较长。[0003]因此，如何对分布式能效进行快速而有效的故障检测是当前本领域技术人员需要解决的技术难题。发明内容[0004]有鉴于此，本申请实施例提供了一种用于检测锅炉故障类型的方法、装置、设备和存储介质，以解决现有技术中如何对锅炉进行快速而有效的故障类型检测的问题。[0005]本申请实施例的第一方面提供了一种用于检测锅炉故障类型的