本发明涉及电厂监测报警，具体为一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法。
背景技术：
1、近年来，随着工业自动化和智能化水平的不断提升，电厂监控系统在电力生产和管理中的作用日益凸显。传统的电厂监控系统多采用基于关系数据库的设计，通过采集和存储大量的传感器数据，实时监测设备运行状态。然而，随着数据量的爆炸性增长和监控需求的多样化，传统关系数据库在处理高频数据、实时性和扩展性方面的不足逐渐暴露出来。为了解决这些问题，时序数据库应运而生。时序数据库专门针对时间序列数据进行了优化，能够高效地处理和存储大规模的时间序列数据，提供快速的读写性能和高效的查询能力，成为现代电厂监控系统的重要技术基础。
2、目前，时序数据库在电厂监控中的应用主要集中在实时数据采集、存储和查询等方面。利用时序数据库，电厂可以实现对设备运行状态的实时监测和历史数据的高效查询，从而提高电厂运行的安全性和稳定性。然而，随着电厂监控需求的不断提升，仅仅依靠实时数据的采集和存储已经无法满足复杂多变的监控需求。如何基于时序数据库构建更加智能化和综合性的监控报警系统，成为当前研究的热点之一。
3、尽管时序数据库在电厂监控系统中的应用取得了显著进展，但现有的监控报警方法仍存在诸多不足。首先，传统的监控报警方法通常采用简单的阈值设置和逻辑判断，难以适应复杂多变的设备运行环境。这种方法不仅容易产生误报警和漏报警，而且难以对设备运行状态进行精细化管理。其次，现有的监控报警系统在处理多主题监视项和综合报警模型方面缺乏有效的方法，无法实现对多维度数据的全面分析和处理。尤其是在面对数据源重算和复杂报警条件时，现有系统往往显得力不从心，难以提供精准和可靠的报警信息。
技术实现思路
1、鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
2、因此，本发明解决的技术问题是：现有的监控报警方法存在准确性低，易产生误报警和漏报警，难以适应复杂多变的设备运行环境，以及难以对设备运行状态进行精细化管理的问题。
3、为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，包括构建机组监视项前置条件；通过机组监视项主题定义报警状态明细；通过综合报警模型判断对数据源进行重算。
4、作为本发明所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的一种优选方案，其中：所述构建机组监视项前置条件包括采集机组监视项前置条件数据，包括设备状态类、环境参数类、维护状态类、历史报警状态类和设备启停状态类；
5、对于设备状态类前置条件，当锅炉不在温度在150℃到250℃之间，则不启动报警监视；若发电机转速低于1800转/分钟，则不启动报警监视；
6、对于环境参数类前置条件，若环境温度不在-10℃到40℃之间，则不启动报警监视；若环境湿度不在环境湿度在20％到80％之间，则不启动报警监视；
7、对于维护状态类前置条件，若设备处于维护状态，则不启动报警监视；
8、对于历史报警状态类前置条件，若存在未处理的历史报警，则不启动新的报警监视；
9、对于设备启停状态类前置条件，若设备未启动或运行时间不足30分钟，则不启动报警监视。
10、作为本发明所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的一种优选方案，其中：所述构建机组监视项前置条件包括使用布尔逻辑定义前置条件，每个前置条件用一个布尔矩阵pi表示，pi表示第i个设备的报警状态，1表示报警，0表示正常，总体前置条件表示为：
11、
12、其中，⊙表示元素逐位相乘，n表示前置条件数目；
13、若ptotal中所有元素都为1，则前置条件满足，监视报警工作持续进行，否则不进行。
14、作为本发明所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的一种优选方案，其中：所述通过机组监视项主题定义报警状态明细包括构建机组监视项主题，监视项主题提供监视报警规则明细，用于定义报警状态明细，包括设备越限主题、考核条件主题、投入退出状态、设备启停主题、接口监视主题、特征值主题、打包点主题、壁温监测主题，将数据源与监视项主题规则绑定，生成报警信息；
15、对数据源向量d进行非线性变换，数据源向量为d＝[d1,d2,…,dm]，可进行非线性变换，表示为
16、σ(d)＝[σ(d1),σ(d2),…,σ(dm)]
17、
18、其中，d表示数据源向量，来自各个传感器或监控设备的数据，向量维度为m，σ(d)表示数据源向量的非线性变换，σ(di)表示第i个数据源值的变换结果；
19、使用多维张量和规则张量对数据源进行规则应用和张量积运算，表示为：
20、
21、其中，表示多维张量，为第i个监视项主题的规则矩阵，维度为(p×q×r)，mi,juv表示第i个张量在(j,u,v)位置的元素，表示规则张量，为第i个规则的矩阵，ri,uvk表示第i个规则张量在(u,v,k)位置的元素，a1表示通过张量积运算和规则应用得到的中间报警状态向量，a1,jk表示张量积运算和规则应用后在(j,k)位置的元素；
22、对数据源进行池化运算，表示为：
23、
24、其中，pool(d)ij表示在(i,j)位置的最大池化结果，(u,v)∈n(i,j)‘
25、结合卷积张量和权重系数αj进行卷积运算，表示为：
26、
27、其中，a2表示通过池化运算和卷积运算得到的中间报警状态向量。
28、作为本发明所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的一种优选方案，其中：所述通过机组监视项主题定义报警状态明细包括对数据源进行傅里叶变换，输出频域信息，表示为：
29、
30、其中，表示数据源向量的傅里叶变换，输出频域信息，d(t)表示数据源信号在时间t的值，f表示傅里叶变换结果中的特定频率分量
31、结合权重系数βk输出，表示为：
32、
33、其中，a3表示权重系数，表示第k个傅里叶变换的权重；
34、对数据源进行拉普拉斯变换，输出时域到复频域的变换表示为：
35、
36、其中，表示数据源向量的拉普拉斯变换，得到从时域到复频域的变换，s表示复数变量；
37、结合权重系数γl，表示为：
38、
39、其中，γl表示权重系数，表示第l个拉普拉斯变换的权重，a4表示通过拉普拉斯变换和权重系数得到的中间报警状态向量；
40、将所有部分的结果进行叠加，通过非线性激活函数输出最终的报警状态向量a，即综合报警模型表示为：
41、a＝f(a1+a2+a3+a4)
42、
43、其中，f(z)j表示最终的非线性激活函数，z表示中间报警状态向量的组合结果，zj表示向量z中第j个元素。
44、作为本发明所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的一种优选方案，其中：所述通过机组监视项主题定义报警状态明细包括监视项并关联的机组监视项主题，若满足监视项主题明细中的报警条件时，将生成机组实时报警状态和机组历史报警状态，报警状态将包含事件开始时间、数据源值、报警持续时间、持续时间内的最大值、最小值信息；
45、当报警状态发生变化时，将取消上一次报警，生成新的报警并记录机组实时报警状态和机组历史报警状态。
46、作为本发明所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的一种优选方案，其中：所述通过综合报警模型判断对数据源进行重算包括针对需要调整历史报警主题规则的机组，通过监视报警重算功能，重新执行综合报警模型判断，对绑定的数据源按照全新的主题规则进行重算，再指定重算时间段，自动生成最新的实时监视项报警状态和机组历史报警状态。
47、本发明的另外一个目的是提供一种一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控系统，其能通过机组监视项主题定义报警状态明细，解决了目前的监控报警方法含有难以对设备运行状态进行精细化管理的问题。
48、作为本发明所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控系统的一种优选方案，其中：包括机组监视项前置条件构建模块，综合报警模型构建模块，数据源重算模块；所述机组监视项前置条件构建模块用于构建机组监视项前置条件；所述综合报警模型构建模块用于通过机组监视项主题定义报警状态明细构建综合报警模型；所述数据源重算模块用于通过监视报警重算功能，重新执行综合报警模型判断。
49、一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序是实现一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的步骤。
50、一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的步骤。
51、本发明的有益效果：本发明提供的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法通过构建机组监视项前置条件，实现对监视报警工作的有效过滤与控制，显著减少监控系统的误报警率和工作负荷，提升系统的稳定性和可靠性，通过构建机组监视项主题，详细定义报警状态明细，实现对设备运行状态的精细化管理，精确地监控设备运行状态，实时发现潜在问题，提高电厂运行的安全性和效率，通过综合报警模型判断对数据源进行重算，提高报警系统的灵活性和适应性，能够更及时地反映设备运行状况，优化监控系统的整体性能，本发明在报警准确率、适应性以及效率方面都取得更加良好的效果。
1.一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，其特征在于：所述构建机组监视项前置条件包括采集机组监视项前置条件数据，包括设备状态类、环境参数类、维护状态类、历史报警状态类和设备启停状态类；
3.如权利要求2所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，其特征在于：所述构建机组监视项前置条件包括使用布尔逻辑定义前置条件，每个前置条件用一个布尔矩阵pi表示，pi表示第i个设备的报警状态，1表示报警，0表示正常，总体前置条件表示为：
4.如权利要求3所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，其特征在于：所述通过机组监视项主题定义报警状态明细包括构建机组监视项主题，监视项主题提供监视报警规则明细，用于定义报警状态明细，包括设备越限主题、考核条件主题、投入退出状态、设备启停主题、接口监视主题、特征值主题、打包点主题、壁温监测主题，将数据源与监视项主题规则绑定，生成报警信息；
5.如权利要求4所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，其特征在于：所述通过机组监视项主题定义报警状态明细包括对数据源进行傅里叶变换，输出频域信息，表示为：
6.如权利要求5所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，其特征在于：所述通过机组监视项主题定义报警状态明细包括监视项并关联的机组监视项主题，若满足监视项主题明细中的报警条件时，将生成机组实时报警状态和机组历史报警状态，报警状态将包含事件开始时间、数据源值、报警持续时间、持续时间内的最大值、最小值信息；
7.如权利要求6所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法，其特征在于：所述通过综合报警模型判断对数据源进行重算包括针对需要调整历史报警主题规则的机组，通过监视报警重算功能，重新执行综合报警模型判断，对绑定的数据源按照全新的主题规则进行重算，再指定重算时间段，自动生成最新的实时监视项报警状态和机组历史报警状态。
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的系统，其特征在于：包括机组监视项前置条件构建模块，综合报警模型构建模块，数据源重算模块；
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的一种面向工业复杂环境的时序数据多主题智能监控方法的步骤。
