【技術實現步驟摘要】
本申請涉及電網，特別是涉及一種抽水蓄能設備檢修方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品。
技術介紹
1、在電網
中，為了保證抽水蓄能設備的正常運行，需要通過相關的檢修策略對抽水蓄能設備進行定期檢修。
2、傳統技術中，在對抽水蓄能設備進行檢修時，一般是基于人工經驗制定檢修策略；但是，在制定檢修策略時，僅僅依靠人工經驗，容易導致制定出的檢修策略存在局限性，導致對抽水蓄能設備的檢修效果較差。
技術實現思路
1、基于此，有必要針對上述技術問題，提供一種能夠提高抽水蓄能設備的檢修效果的抽水蓄能設備檢修方法、裝置、計算機設備、計算機可讀存儲介質和計算機程序產品。
2、第一方面，本申請提供了一種抽水蓄能設備檢修方法，包括：
3、獲取抽水蓄能設備的設備數據；
4、將所述設備數據輸入預先訓練的故障分析模型，得到所述抽水蓄能設備的故障分析結果；
5、將所述故障分析結果輸入預先訓練的設備狀態識別模型，得到所述抽水蓄能設備的設備狀態；所述設備狀態包括目標健康度和目標重要度；
6、根據所述目標健康度和所述目標重要度，確定所述抽水蓄能設備的管控級別；
7、根據所述管控級別查詢檢修策略庫，得到與所述管控級別對應的檢修策略，作為所述抽水蓄能設備的檢修策略；
8、按照所述抽水蓄能設備的檢修策略，對所述抽水蓄能設備進行對應的檢修處理。
9、在其中一個實施例中，所述預先訓練的故障分析模型包
10、所述將所述設備數據輸入預先訓練的故障分析模型，得到所述抽水蓄能設備的故障分析結果，包括：
11、從所述設備數據中，篩選出與故障模式分析相關的第一設備數據、與故障影響分析相關的第二設備數據，以及與檢修模式分析相關的第三設備數據；
12、將所述第一設備數據輸入所述故障模式分析模型，得到所述抽水蓄能設備的故障模式分析結果；
13、將所述第二設備數據輸入所述故障影響分析模型，得到所述抽水蓄能設備的故障影響分析結果；
14、將所述第三設備數據輸入所述檢修模式分析模型，得到所述抽水蓄能設備的檢修模式分析結果；
15、將所述故障模式分析結果、所述故障影響分析結果和所述檢修模式分析結果進行融合處理，得到所述抽水蓄能設備的故障分析結果。
16、在其中一個實施例中，所述預先訓練的設備狀態識別模型包括設備健康度識別模型和設備重要度識別模型；
17、所述將所述故障分析結果輸入預先訓練的設備狀態識別模型，得到所述抽水蓄能設備的設備狀態，包括：
18、從所述故障分析結果中，篩選出與健康度分析相關的第一故障分析結果，以及與重要度分析相關的第二故障分析結果；
19、對所述第一故障分析結果進行特征提取處理，得到所述第一故障分析結果對應的第一特征向量，以及對所述第二故障分析結果進行特征提取處理，得到所述第二故障分析結果對應的第二特征向量；
20、將所述第一特征向量輸入所述設備健康度識別模型，得到所述抽水蓄能設備的目標健康度，以及將所述第二特征向量輸入所述設備重要度識別模型，得到所述抽水蓄能設備的目標重要度；
21、將所述目標健康度和目標重要度進行組合，得到所述抽水蓄能設備的設備狀態。
22、在其中一個實施例中，所述將所述第一特征向量輸入所述設備健康度識別模型，得到所述抽水蓄能設備的目標健康度，包括：
23、將所述第一特征向量輸入所述設備健康度識別模型，得到所述抽水蓄能設備的各特征狀態量的狀態量評價結果；
24、從所述各特征狀態量的狀態量評價結果中，篩選出關鍵特征狀態量的狀態量評價結果；
25、根據所述關鍵特征狀態量的權重，對所述關鍵特征狀態量的狀態量評價結果進行融合處理，得到所述抽水蓄能設備的目標評價結果；
26、獲取與所述目標評價結果對應的健康度，作為所述抽水蓄能設備的目標健康度。
27、在其中一個實施例中，所述將所述第二特征向量輸入所述設備重要度識別模型，得到所述抽水蓄能設備的目標重要度，包括：
28、將所述第二特征向量輸入所述設備重要度識別模型，得到所述抽水蓄能設備在各預設安全影響維度下的事件等級；
29、從所述抽水蓄能設備在各預設安全影響維度下的事件等級中，篩選出所述抽水蓄能設備在關鍵安全影響維度下的事件等級；
30、從所述抽水蓄能設備在關鍵安全影響維度下的事件等級中，篩選出最高等級的事件等級，作為目標事件等級；
31、獲取與所述目標事件等級對應的重要度，作為所述抽水蓄能設備的目標重要度。
32、在其中一個實施例中，所述根據所述目標健康度和所述目標重要度，確定所述抽水蓄能設備的管控級別，包括：
33、獲取設備風險矩陣；所述設備風險矩陣用于表示健康度、重要度與管控級別之間的對應關系；
34、查詢所述設備風險矩陣，得到與所述目標健康度和所述目標重要度對應的管控級別，作為所述抽水蓄能設備的管控級別。
35、第二方面，本申請還提供了一種抽水蓄能設備檢修裝置，包括：
36、數據獲取模塊，用于獲取抽水蓄能設備的設備數據；
37、故障分析模塊，用于將所述設備數據輸入預先訓練的故障分析模型，得到所述抽水蓄能設備的故障分析結果；
38、狀態識別模塊，用于將所述故障分析結果輸入預先訓練的設備狀態識別模型，得到所述抽水蓄能設備的設備狀態；所述設備狀態包括目標健康度和目標重要度；
39、級別確定模塊，用于根據所述目標健康度和所述目標重要度，確定所述抽水蓄能設備的管控級別；
40、策略查詢模塊，用于根據所述管控級別查詢檢修策略庫，得到與所述管控級別對應的檢修策略，作為所述抽水蓄能設備的檢修策略；
41、設備檢修模塊，用于按照所述抽水蓄能設備的檢修策略，對所述抽水蓄能設備進行對應的檢修處理。
42、第三方面，本申請還提供了一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，所述處理器執行所述計算機程序時實現以下步驟：
43、獲取抽水蓄能設備的設備數據；
44、將所述設備數據輸入預先訓練的故障分析模型，得到所述抽水蓄能設備的故障分析結果；
45、將所述故障分析結果輸入預先訓練的設備狀態識別模型，得到所述抽水蓄能設備的設備狀態；所述設備狀態包括目標健康度和目標重要度；
46、根據所述目標健康度和所述目標重要度，確定所述抽水蓄能設備的管控級別；
47、根據所述管控級別查詢檢修策略庫，得到與所述管控級別對應的檢修策略，作為所述抽水蓄能設備的檢修策略；
48、按照所述抽水蓄能設備的檢修策略，對所述抽水蓄能設備進行對應的檢修處理。
49、第四方面，本申請本文檔來自技高網...
【技術保護點】
1.一種抽水蓄能設備檢修方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預先訓練的故障分析模型包括故障模式分析模型、故障影響分析模型和檢修模式分析模型；
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預先訓練的設備狀態識別模型包括設備健康度識別模型和設備重要度識別模型；
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述第一特征向量輸入所述設備健康度識別模型，得到所述抽水蓄能設備的目標健康度，包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述第二特征向量輸入所述設備重要度識別模型，得到所述抽水蓄能設備的目標重要度，包括：
6.根據權利要求1至5任一項所述的方法，其特征在于，所述根據所述目標健康度和所述目標重要度，確定所述抽水蓄能設備的管控級別，包括：
7.一種抽水蓄能設備檢修裝置，其特征在于，所述裝置包括：
8.一種計算機設備，包括存儲器和處理器，所述存儲器存儲有計算機程序，其特征在于，所述處理器執行所述計算機程序時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的
9.一種計算機可讀存儲介質，其上存儲有計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
10.一種計算機程序產品，包括計算機程序，其特征在于，所述計算機程序被處理器執行時實現權利要求1至6中任一項所述的方法的步驟。
...【技術特征摘要】
1.一種抽水蓄能設備檢修方法，其特征在于，所述方法包括：
2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預先訓練的故障分析模型包括故障模式分析模型、故障影響分析模型和檢修模式分析模型；
3.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，所述預先訓練的設備狀態識別模型包括設備健康度識別模型和設備重要度識別模型；
4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述第一特征向量輸入所述設備健康度識別模型，得到所述抽水蓄能設備的目標健康度，包括：
5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述將所述第二特征向量輸入所述設備重要度識別模型，得到所述抽水蓄能設備的目標重要度，包括：
6.根據權利...
【專利技術屬性】
技術研發人員：郭小濤，李建輝，李崇威，劉軒，李曉亮，吳昊，李青，雷俊雄，王鵬，金日鵬，鄭清，王彬，王卓藝，熊江翱，鄒佳衡，
申請(專利權)人：南方電網調峰調頻發電有限公司檢修試驗分公司，
類型：發明
國別省市：
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