(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202211081726.3 (22)申请日 2022.09.06 (71)申请人 上海电力大 学 地址 200120 上海市浦东 新区沪城环路 1851号 (72)发明人 朱瑞　邹世杰　唐忠　袁斌霞　 唐云　吴峰琦　张来昌　 (74)专利代理 机构 重庆金橙专利代理事务所 (普通合伙) 50273 专利代理师 莫锐红 (51)Int.Cl. G01R 31/34(2006.01) G01D 21/02(2006.01) (54)发明名称 一种动力设备运行状态监测分析方法、 系 统、 终端及 介质 (57)摘要 本发明公开了一种动力设备运行状态监测 分析方法、 系统、 终端及介质， 涉及设备状态监测 领域和数据处理领域， 其技术方案要点是： 依据 第二监测项与第一监测项之间的关联特征建立 监测项特征模 型； 依据目标设备的第一参数集进 行异常状态预测分析， 得到目标监测项； 从监测 项特征模型提取监测项特征网络； 获取监测项特 征网络中的第二参数集， 并依据第二参数集进行 异常状态预测分析， 得到关联监测项； 依据监测 项特征网络中目标监测项和关联监测项的关联 特征确定状态 风险值， 并结合状态阈值区间确定 目标设备的最终监测运行状态。 本发 明能够得到 表征准确性更高的预测值的状态 风险值， 同时降 低了动力设备运行状态监测的数据处理量， 实现 难度低。 权利要求书2页 说明书6页 附图2页 CN 115453356 A 2022.12.09 CN 115453356 A 1.一种动力设备运行状态监测分析 方法， 其特 征是， 包括以下步骤： 获取对目标设备整体运行状态监测的第一监测项以及对目标设备局部器件运行状态 监测的第二监测项， 并依据第二监测项与第一监测项之间的关联特征建立监测项特征模 型； 依据目标设备整体运行的第 一参数集进行异常状态预测分析， 得到处于预测 异常状态 所对应的第一 监测项作为目标监测项； 从监测项特 征模型提取以目标监测项为中心的监测项特 征网络； 获取监测项特征网络中所有第 二监测项对应的第 二参数集， 并依据第 二参数集进行异 常状态预测分析， 得到处于预测异常状态所对应的第二 监测项作为关联监测项； 依据监测项特征网络中目标监测项和关联监测项的关联特征确定目标设备在单一预 测异常状态下的状态风险值， 并结合状态阈值区间确定目标设备的最终监测运行状态。 2.根据权利要求1所述的一种动力设备运行状态监测分析方法， 其特征是， 所述关联特 征包括影响因素 特征和影响对象特 征； 当第一监测项处于异常状态时， 若第二监测项为相应异常状态的影响因子， 则对应的 第二监测项与第一 监测项之间的关联 特征为影响因素 特征； 当第一监测项处于异常状态时， 若第二监测项为相应异常状态的影响对象， 则对应的 第二监测项与第一 监测项之间的关联 特征为影响对象特 征。 3.根据权利要求1所述的一种动力设备运行状态监测分析方法， 其特征是， 所述异常状 态预测分析采用机器学习算法、 时间序列预测分析法和多 元回归分析法中的至少一种方法 实现。 4.根据权利要求1所述的一种动力设备运行状态监测分析方法， 其特征是， 所述监测项 特征网络包括： 中间节点， 为唯一的目标监测项； 因子层， 包括属于预测异常状态的所有影响因子所对应的第二 监测项； 对象层， 包括属于预测异常状态的所有影响对象所对应的第二 监测项。 5.根据权利要求1 ‑4任意一项所述的一种动力设备运行状态监测分析方法， 其特征是， 所述状态风险值的确定过程具体为： 依据关联 特征将关联监测项划分为属于因子层的监测项以及属于对象层的监测项； 依据属于因子层的监测项 整体对目标监测项的影响情况确定第一影响系数； 依据属于对象层的监测项 整体对目标监测项的影响情况确定第二影响系数； 依据第一影响系数和第 二影响系数之和确定综合影响系数， 并结合目标监测项的预测 值确定状态风险值。 6.根据权利要求5所述的一种动力设备运行状态监测分析方法， 其特征是， 所述状态风 险值的计算公式具体为： 其中， P表示状态风险值； zy表示目标监测项的预测值； n表示关联监测项中属于因子层 的数量； Y(i)表示因子层中第i个关联监测项的预测值； Y0(i)表示因子层中第i个关联监测权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 115453356 A 2项的标准值； k(i， z)表 示因子层中第i个 关联监测项与目标监测项z 之间的影响值； m表 示关 联监测项中属于对象层的数量； D(j)表示对象层 中第j个关联监测项的预测值； D0(j)表示 对象层中第 j个关联监测项的标准值； k(z， j)表 示对象层中第 j个关联监测项与目标监测项 z之间的影响值。 7.根据权利要求5所述的一种动力设备运行状态监测分析方法， 其特征是， 所述状态风 险值的计算公式具体为： 其中， P表示状态风险值； zy表示目标监测项的预测值； n表示关联监测项中属于因子层 的数量； A0(zy)表示目标监测项达到预测值zy时因子层中的关联监测项的标准数量； N表示 监测项特征网络中可属于因子层的第二监测项总 数； m表示关联监测项中属于对 象层的数 量； B0(zy)表示目标监测项达到预测值zy时对象层中的关联监测项的标准数量； M表示监测 项特征网络中可属于对象层的第二 监测项总数。 8.一种动力设备运行状态监测分析系统， 其特 征是， 包括： 模型构建模块， 用于获取对目标设备整体运行状态监测的第 一监测项以及对目标设备 局部器件运行状态监测的第二监测项， 并依据第二监测项与第一监测项之 间的关联特征建 立监测项特 征模型； 整体分析模块， 用于依据目标设备整体运行的第一参数集进行异常状态预测分析， 得 到处于预测异常状态所对应的第一 监测项作为目标监测项； 网络提取模块， 用于从监测项特 征模型提取以目标监测项为中心的监测项特 征网络； 局部分析模块， 用于获取监测项特征网络中所有第二监测项对应的第二参数集， 并依 据第二参数集进 行异常状态预测分析， 得到处于预测异常状态所对应的第二监测项作为关 联监测项； 综合分析模块， 用于依据监测项特征网络中目标监测项和关联监测项的关联特征确定 目标设备在单一预测异常状态下的状态风险值， 并结合状态阈值区间确定目标设备的最 终 监测运行状态。 9.一种计算机终端， 包含存储器、 处理器及存储在存储器并可在处理器上运行的计算 机程序， 其特征是， 所述处理器执行所述程序时实现如权利要求 1‑7中任意一项 所述的一种 动力设备运行状态监测分析 方法。 10.一种计算机可读介质， 其上存储有计算机程序， 其特征是， 所述计算机程序被处理 器执行可实现如权利要求1 ‑7中任意一项所述的一种动力设备运行状态监测分析 方法。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 115453356 A 3