本发明属于智能水电控制管理，具体为一种智慧水电厂在线监测及状态预警方法。
背景技术：
1、智能水电控制管理系统是一种集成了先进技术和管理理念的智能化系统，它可以帮助用户实现对水电设备的远程控制、监测和管理，以提高设备的使用效率和管理水平，智能水电控制管理系统的特点为：高度智能化，系统采用了先进的人工智能技术和传感器技术，可以自动识别和分析设备的运行状态，实现自动化控制和智能化管理，远程控制，系统可以通过网络实现对水电设备的远程控制，用户可以随时随地对设备进行监控和操作，多功能性：系统不仅可以实现对水电设备的控制，还可以进行数据采集、分析和处理，帮助用户实现精准化的管理，易于操作，系统采用了人性化的界面设计和操作方式，用户可以轻松地进行操作和管理。
2、现有的智能水电控制管理系统在监测过程中只能对现有的数据进行处理和分析，不能结合外部预测信息进行风险的预测，从而使智能水电控制管理系统的安全管理效率不高。
技术实现思路
1、针对现有技术的不足，本发明提供了一种智慧水电厂在线监测及状态预警方法，具有能结合天气预测系统对状态进行预测与分析，使智能水电控制管理系统的安全管理效率更高的优点。
2、为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种智慧水电厂在线监测及状态预警方法，在线监测及状态预警方法包括：
3、s1：预先对水电厂蓄水区域基本信息数据进行采集上传系统；
4、s2：将s1步骤中采集信息中传感器数据进行筛选保留，并进行数据标准化处理；
5、s3：基于气象数据对厂区天气信息变化进行预测，并将其上传至天气预测信息数据库中，计算发电厂最大储水量、综合负荷状态，基于上述采集的信息数据进行风险评估解析；
6、其中，s3中进行天气预测获取降水量数据阈值，结合负荷状态进行风险评估，风险评估公式为：
7、，
8、其中为风险指数，为预测降水量的权重，为第次的预测降水量，为负荷状态的权重，为第次检测的负荷状态数值；
9、s4：为风险评估参数设置阈值，同步对预警模块设定报警数据阈值，风险评估参数与预警模块进行数据同步互连；
10、s5：将风险评估参数与预警模块数据进行实时数据比对，超出阈值发出预警，反之，则无报警信息数据提示。
11、优选地，s1步骤中预先对水电厂蓄水区域基本信息数据进行采集上传系统，包括：对水电厂最大允许水位与最小生态流量进行数据提取，根据水电厂基本信息和风险评估结果，确定监测的参数，并获取对应的传感器数据。
12、优选地，将s1步骤中采集信息中传感器数据进行筛选保留，并进行数据标准化处理，包括：
13、收集传感器信号，对传感器信号放大、滤波与隔离；
14、将调理后的模拟信号转换为数字信号；
15、将采集到的数据通过有线和无线网络传输到中央监控系统，在数据采集系统中设置缓冲区，数据标准化处理公式为：
16、，
17、其中为标准化过后的数据，为原始数据，为原始数据的均值，为原始数据的标准差。
18、优选地，所述天气预测包括：收集历史和实时的气象数据，针对于气象部门降雨预测模型解析，将解析获得的数据信息上传至s3步骤中天气预测信息数据库。
19、优选地，所述s3步骤中综合负荷状态包括：
20、水头计算：计算水轮机进水口和出水口之间的高度差；
21、水轮机效率：水力效率、机械效率和发电机效率；
22、发电量计算：计算水电厂的发电量，计算公式为：
23、，
24、其中：是发电量，是水的密度，是重力加速度，是水头，是流量，是水轮机和发电机的总效率。
25、优选地，所述综合负荷状态检测公式为：
26、，
27、其中，为负荷状态指数，为水头计算数值，为水轮机效率，为发电量，为检测次数。
28、优选地，s4步骤中为风险评估参数设置阈值，且与预警模块进行数据同步互连；包括：
29、收集历史数据和实时数据，进行数据分析，根据数据分析结果，确定参数的正常运行范围；
30、根据风险评估和运行范围，设定参数的阈值；
31、在实际或模拟环境中测试阈值的有效性，调整阈值以优化系统性能，将阈值应用于系统中。
32、优选地，对参数的阈值创建训练模型；
33、用独立的验证集来评估模型的性能，评估指标为风险指数与降水量；
34、调参优化：根据模型在验证集上训练结果来调整模型的超参数。
35、优选的，所述s5步骤中发出预警包括：将预警信息发送给操作人员移动与固定终端，将预警信息发送指令设定为最高权限，且历次风险评估信息数据均会上传至厂区总控制端，供操作人员查看实时数据、预警状态和历史记录。
36、与现有技术相比，本发明的有益效果如下：
37、本申请通过结合天气预测来对水电厂进行现有状态的测评以及预测状态的测评，能使智能水电控制管理系统的安全管理效率更高，带来更好的使用前景与商业价值。
1.一种智慧水电厂在线监测及状态预警方法，其特征在于，在线监测及状态预警方法包括：
2.根据权利要求1所述的智慧水电厂在线监测及状态预警方法，其特征在于，s1步骤中预先对水电厂蓄水区域基本信息数据进行采集上传系统，包括：对水电厂最大允许水位与最小生态流量进行数据提取，根据水电厂基本信息和风险评估结果，确定监测的参数，并获取对应的传感器数据。
3.根据权利要求2所述的智慧水电厂在线监测及状态预警方法，其特征在于，将s1步骤中采集信息中传感器数据进行筛选保留，并进行数据标准化处理，包括：
4.根据权利要求1所述的智慧水电厂在线监测及状态预警方法，其特征在于，所述天气预测包括：收集历史和实时的气象数据，针对于气象部门降雨预测模型解析，将解析获得的数据信息上传至s3步骤中天气预测信息数据库。
5.根据权利要求4所述的智慧水电厂在线监测及状态预警方法，其特征在于，所述s3步骤中综合负荷状态包括：
6.根据权利要求5所述的智慧水电厂在线监测及状态预警方法，其特征在于，所述综合负荷状态检测公式为：
7.根据权利要求1所述的智慧水电厂在线监测及状态预警方法，其特征在于，s4步骤中为风险评估参数设置阈值，且与预警模块进行数据同步互连；包括：
8.根据权利要求7所述的智慧水电厂在线监测及状态预警方法，其特征在于：对参数的阈值创建训练模型；
9.根据权利要求1所述的智慧水电厂在线监测及状态预警方法，其特征在于，所述s5步骤中发出预警包括：将预警信息发送给操作人员移动与固定终端，将预警信息发送指令设定为最高权限，且历次风险评估信息数据均会上传至厂区总控制端，供操作人员查看实时数据、预警状态和历史记录。
