李東風(fēng),張紅芳

(南瑞集團(國網(wǎng)電力科學(xué)研究院)有限公司，南京 211106)

0 前 言

大數(shù)據(jù)已經(jīng)成為一種新的自然資源，需要人們對其加以更加合理、高效、充分的應(yīng)用，使之能夠給人類的生活工作帶來更大的效益和價值。大數(shù)據(jù)具有數(shù)據(jù)體量大、種類多、流動速度快、價值密度低等特點[1-3]。當前，水電站各專業(yè)自動化系統(tǒng)繁多，包括計算機監(jiān)控系統(tǒng)、勵磁調(diào)節(jié)器、調(diào)速器、機組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)等等，這些系統(tǒng)采集的數(shù)據(jù)類型很多、數(shù)據(jù)量很大，采集的數(shù)據(jù)包括設(shè)備實時運行參數(shù)和設(shè)備狀態(tài)參數(shù)，除了各自動化系統(tǒng)根據(jù)功能設(shè)計實現(xiàn)各自的功能，還有大量的采集數(shù)據(jù)并沒有得到充分應(yīng)用。與此同時，水電站設(shè)備長期穩(wěn)定、經(jīng)濟、高效運行的需求要求我們防患于未然，必須從日常的設(shè)備運行數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)蛛絲馬跡，分析設(shè)備可能出現(xiàn)的狀況，找到問題所在，及時消除設(shè)備隱患[4]。

近年來，中國水電行業(yè)在設(shè)備數(shù)據(jù)分析與應(yīng)用方面做了不少嘗試[5-8]，不少水電站管理單位建立了所屬水電站的生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺，部分企業(yè)開展了針對性數(shù)據(jù)挖掘工作，智能化水電廠嘗試建立水電廠一體化平臺并開展廠內(nèi)設(shè)備狀態(tài)分析工作。

水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺是指基于現(xiàn)有的自動化系統(tǒng)建設(shè)的用于進一步數(shù)據(jù)分析的全廠性數(shù)據(jù)平臺?；诖藬?shù)據(jù)平臺，我們可以深入地開展水電設(shè)備的狀態(tài)分析，達到防患于未然的目標。

1 水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)處理

建設(shè)水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺，實現(xiàn)水電站各分區(qū)自動化系統(tǒng)之間的信息資源共享。水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺應(yīng)保證平臺數(shù)據(jù)是唯一的、準確的、實時的、全面的，確保數(shù)據(jù)質(zhì)量[7]；最終為實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)分析和高級決策提供基礎(chǔ)數(shù)據(jù)支持。水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺應(yīng)在全廠信息模型的基礎(chǔ)上，建立跨系統(tǒng)的生產(chǎn)數(shù)據(jù)交換平臺，滿足進行進一步數(shù)據(jù)分析的需要。

作為設(shè)備狀態(tài)分析的數(shù)據(jù)源，數(shù)據(jù)質(zhì)量是關(guān)鍵，水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)應(yīng)進行一系列處理才能保證數(shù)據(jù)質(zhì)量。

1.1 數(shù)據(jù)的整合和初篩

水電站的生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺并不直接采集來自于設(shè)備的信息，而是在全廠自動化系統(tǒng)之上，構(gòu)建一個橫跨多個安全分區(qū)的數(shù)據(jù)平臺。通過與水電站各個自動化系統(tǒng)通信獲得設(shè)備的信息。水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺必須采用合理的網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)和實時的通信模式才能獲得水電站全面的、實時的數(shù)據(jù)。設(shè)計時：① 要保證數(shù)據(jù)的唯一性和全面性，設(shè)備數(shù)據(jù)分析需要的所有數(shù)據(jù)不僅要齊全，而且要唯一，尤其是機組功率、定子電流等重要數(shù)據(jù)只能有一個數(shù)據(jù)源；② 生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺在獲取數(shù)據(jù)測值的同時，必須同時獲取數(shù)據(jù)的品質(zhì)，品質(zhì)為壞的數(shù)據(jù)直接剔除，同時，測值明顯異常的數(shù)據(jù)(例如測值超過變送器測量范圍的數(shù)據(jù))直接剔除，避免影響設(shè)備狀態(tài)分析的結(jié)果。

1.2 誤差的判斷與剔除

生產(chǎn)數(shù)據(jù)存儲于歷史數(shù)據(jù)庫之后，需要進一步對該歷史數(shù)據(jù)進行樣本篩選。由于歷史數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)是經(jīng)過采集和處理后得到的，存在由于儀器不穩(wěn)定等造成的誤差或錯誤數(shù)據(jù)。因此在進行存儲和篩選時要進行壞數(shù)據(jù)的剔除。誤差大體可分為系統(tǒng)誤差、隨機誤差和粗大誤差3類。這3類誤差中，粗大誤差對測量結(jié)果的影響最大[9]。

粗大誤差的判別與剔除有4種比較常用的準則，依次是拉伊達準則、格拉布斯準則、肖維勒準則和狄克遜準則，每種判別準則有其處理的方法。最常用的是拉伊達準則。

1.3 機組狀態(tài)監(jiān)測特征數(shù)據(jù)的處理

機組狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)是分析機組性能的關(guān)鍵數(shù)據(jù)，包括有效值、平均值、峰-峰值等，其中機組振擺峰-峰值反映了機組振擺幅度大小，直觀體現(xiàn)了機組的實時穩(wěn)定性狀態(tài)。由于機組振擺信號頻率豐富、存在系統(tǒng)誤差、外部干擾，機組振擺峰-峰值處理是機組狀態(tài)監(jiān)測特征數(shù)據(jù)的關(guān)鍵，這里僅討論機組振擺峰-峰值的處理方法。目前振擺峰-峰值的計算方法主要有4種：“置信度(Conf)”、“單周峰-峰值平均法”、“平均時段法”和“RMS等效峰-峰值(RMPpp)”。這里采用的是置信度(conf97)融合平均時段法[10]。

置信度(conf97)融合平均時段法的具體算法是：選擇包含主頻成分的多個轉(zhuǎn)頻周期內(nèi)的數(shù)據(jù)作為一個分區(qū)，以97%置信度(conf97)計算該分區(qū)的峰-峰值，并對待分析數(shù)據(jù)的所有分區(qū)計算平均值，作為峰-峰值。

在進行振擺峰-峰值計算時，置信度法可以有效消除系統(tǒng)誤差和外部干擾，但該方法沒有考慮數(shù)據(jù)分區(qū)，峰-峰值的計算值與實際值存在較大偏差；單周峰-峰值平均法沒有考慮小于轉(zhuǎn)頻的成分，導(dǎo)致計算結(jié)果偏??；平均時段法也存在無法消除系統(tǒng)誤差和外部干擾的問題；RMPpp法在進行計算時只包含一種頻率成分，峰-峰值計算值往往偏小。而置信度融合平均時段法很好地避免了以上各種算法存在的缺陷，能夠很好的得以應(yīng)用。

1.4 數(shù)據(jù)的錄入和補召

水電站試驗數(shù)據(jù)、巡檢數(shù)據(jù)、缺陷數(shù)據(jù)等常常無法實現(xiàn)在線監(jiān)測，為滿足設(shè)備狀態(tài)分析的數(shù)據(jù)正確性、完整性要求，應(yīng)支持這些離線數(shù)據(jù)的錄入功能。

某些已記錄的數(shù)據(jù)不正確或者通信故障可能造成生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)錯誤和數(shù)據(jù)不完整，因此應(yīng)支持歷史數(shù)據(jù)的補錄、重錄功能。

一段時間的通信故障導(dǎo)致的數(shù)據(jù)缺失，除了通過補錄的方式進行數(shù)據(jù)補全外，還應(yīng)支持數(shù)據(jù)補召功能，當通信恢復(fù)后，自動向?qū)Χ搜a召通信故障期間的數(shù)據(jù)。

2 水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺的設(shè)備狀態(tài)分析

目前，數(shù)據(jù)存儲能力無法滿足水電站龐大的數(shù)據(jù)存儲的需要，如何設(shè)計一個合理的分層存儲架構(gòu)成為生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺可用和實用的關(guān)鍵[1]。水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺大量的數(shù)據(jù)如何進行梳理和存儲是設(shè)備狀態(tài)分析系統(tǒng)的難點。這個難題需要結(jié)合水電站的技術(shù)特點來解決。

水電站分析機組數(shù)據(jù)至少是在相同的運行工況，這樣的數(shù)據(jù)對比和分析才有價值。例如，設(shè)計工況下測得的振動幅值和渦帶工況測得的振動幅值是不存在可比性的。因此，我們應(yīng)進行區(qū)分工況的水電設(shè)備狀態(tài)分析。

2.1 機組工況標定

根據(jù)機組工況的特征參數(shù)，準確判斷機組所處工況及起止時間。同時，記錄工況及相關(guān)參數(shù)信息，為后續(xù)分析機組在不同工況下參數(shù)變化或同一工況下參數(shù)的變化提供有效的數(shù)據(jù)支撐。

根據(jù)機組的運行特性，將水電機組的整個運行范圍分成若干個合適的區(qū)間，可認為處于一個區(qū)間內(nèi)的工況是同一工況，將這些工況用不同的標號表示，同一工況下的參數(shù)可進行互相比較。生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺采集到的每一組數(shù)據(jù)都附帶機組工況的標號，并根據(jù)機組工況標號進行后續(xù)處理。

2.2 數(shù)據(jù)分級存儲

數(shù)據(jù)入庫保存通常采用2種方式。一是按照給定時間間隔保存數(shù)據(jù)；另一種方式是分段間隔的數(shù)據(jù)庫入庫方案?？紤]到狀態(tài)分析數(shù)據(jù)量大的特點， 直接采用定時間間隔入庫或者分段間隔入庫，入庫的數(shù)據(jù)量較大，硬件上難以支持，而且可能丟失有用數(shù)據(jù)。因此這里采用入庫頻度自適應(yīng)方法，主要有以下原則[11]：

(1) 如果工況和相關(guān)參數(shù)基本不變，入庫頻度降低；

(2) 工況變化過程中的參數(shù)自動入庫；

(3) 雖然工況未變，但被測參數(shù)發(fā)生變化，則數(shù)據(jù)入庫頻度增加；

(4) 機組運行在特殊工況下，則入庫頻度增加。

2.3 多維度監(jiān)測預(yù)警

多維度監(jiān)測預(yù)警是一套關(guān)于系統(tǒng)的報警監(jiān)測、統(tǒng)計學(xué)習(xí)以及歷史數(shù)據(jù)存儲的綜合概念。

2.3.1 分工況高、低報閾值

水電機組的工況經(jīng)常變動，不同工況下機組的特征是不同的。例如在渦帶工況下，會伴隨著強烈的低頻振動，而在設(shè)計工況或最優(yōu)工況下，機組的運行比較平穩(wěn)。因此對于不同運行工況應(yīng)該設(shè)定不同報警閾值。

2.3.2 報警令牌限制誤報

為避免信號采集或者傳輸發(fā)生異常而導(dǎo)致誤報警，系統(tǒng)采取在一段時間內(nèi)，同一報警至少連續(xù)出現(xiàn)若干次數(shù)才觸發(fā)報警，這里引入報警令牌來限制誤報。

2.3.3 關(guān)聯(lián)通道報警

考慮到報警發(fā)生時，有時關(guān)聯(lián)的通道也會同時出現(xiàn)報警。因此可采取組合報警策略進行關(guān)聯(lián)，必須所關(guān)聯(lián)的通道同時報警才觸發(fā)報警。

2.4 趨勢預(yù)測

在水電機組運行過程中，溫度、油位、油壓、頂蓋水位等可能影響機組正常運行的參量屬于漸變量，一般不會發(fā)生突變。其實很多設(shè)備事故或故障發(fā)生之前都是有征兆的。只要我們對歷史數(shù)據(jù)進行分析，進而阻止設(shè)備事故的發(fā)生。對于漸變量來說，分析的一個重要方法是趨勢預(yù)測法。趨勢預(yù)測的方法有多種[12]，包括水平趨勢預(yù)測法、逐步回歸預(yù)測法、灰色理論預(yù)測法。在趨勢預(yù)測前，數(shù)學(xué)模擬模塊將根據(jù)時間序列數(shù)據(jù)擬合精度和是否有時間函數(shù)關(guān)系式來決定采用哪一種預(yù)測方法進行預(yù)測。預(yù)測結(jié)果可以用正向預(yù)測和反向預(yù)測2種形式來展現(xiàn)。

3 設(shè)備狀態(tài)分析技術(shù)應(yīng)用

3.1 設(shè)備狀態(tài)統(tǒng)計和分析

通過統(tǒng)計油壓裝置、液壓啟閉機油泵、技術(shù)供水水泵、檢修排水水泵等設(shè)備的啟停次數(shù)及運行時間，并進行直觀的展示，或者在數(shù)據(jù)庫中設(shè)置閾值(例如,技術(shù)供水水泵1 h內(nèi)運行時間太長是不正常的)進行報警，用戶能清楚地了解這些設(shè)備的運行情況是否正常，是否存在設(shè)備頻繁運轉(zhuǎn)的情況，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備存在的問題。

實際測量中得到的狀態(tài)監(jiān)測信號一般都是時域信號，時域分析可以比較直觀地表現(xiàn)信號波形隨時間的變化情況，物理意義比較明確。采用時域分析方法主要可以對與幅值相關(guān)的一些統(tǒng)計量進行分析計算?？梢酝ㄟ^以下數(shù)據(jù)進行水電機組設(shè)備狀態(tài)的分析：最小值、最大值、峰-峰值、平均值、有效峰-峰值、中間值等。

3.2 設(shè)備狀態(tài)趨勢分析

經(jīng)過本文介紹的數(shù)據(jù)處理后，水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)都是可信的，不存在毛刺、非正常跳變問題。設(shè)備的部分運行參數(shù)具有不能突變的特點。因此，針對設(shè)備運行的關(guān)鍵參數(shù)，例如油壓裝置的油壓、機組三部軸承溫度。通過本文介紹的趨勢分析和預(yù)測的方法，進行關(guān)鍵參數(shù)的趨勢分析，在信號異常時，及早地發(fā)現(xiàn)異常，并迅速預(yù)警，為水電站運維人員贏得處理缺陷的寶貴時間，避免機組事故停機的發(fā)生。

3.3 設(shè)備狀態(tài)對比分析

對比分析有多種方式，包括不同機組之間的設(shè)備狀態(tài)對比分析。例如，對2臺機組相同工況下的上導(dǎo)軸承的穩(wěn)定性(振動、擺度)進行對比分析；同機組的同類型的設(shè)備進行對比分析，例如對某臺機組的上導(dǎo)軸承和下導(dǎo)軸承的穩(wěn)定性進行對比分析。另外，還可以通過統(tǒng)計關(guān)鍵參數(shù)的最大值、最小值、平均值來分析設(shè)備狀態(tài)。

3.4 數(shù)據(jù)挖掘分析

根據(jù)設(shè)備運行規(guī)律，進行設(shè)備狀態(tài)相關(guān)性挖掘分析。例如，機組的穩(wěn)定性與機組出力、水頭、開度等密切相關(guān)，機組的油溫、瓦溫與機組出力、水頭相關(guān)，挖掘分析可以分析相同出力或同一水頭下各臺機組油溫和瓦溫的趨勢，可以分析相同出力時各臺機組的振動、擺度的趨勢。

4 結(jié) 語

為了保證水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)唯一性、準確性、實時性、完整性。首先，必須對水電站自動化系統(tǒng)的大量數(shù)據(jù)進行充分的整合，并進行粗大誤差的剔除，針對機組狀態(tài)監(jiān)測的特征數(shù)據(jù)，建議用置信度(conf97)融合平均時段法進行計算處理。其次，考慮到水電站設(shè)備狀態(tài)和機組工況的緊密相關(guān)性，設(shè)備的狀態(tài)分析應(yīng)區(qū)分機組工況進行，狀態(tài)分析的方法包括多維度監(jiān)測預(yù)警以及趨勢預(yù)測法等。

中國水電開發(fā)和管理企業(yè)對設(shè)備管理的要求越來越高，隨著大數(shù)據(jù)時代的到來，可以預(yù)見，在未來很長一段時間，基于水電站生產(chǎn)數(shù)據(jù)平臺的數(shù)據(jù)挖掘和設(shè)備狀態(tài)分析將成為水電站技術(shù)發(fā)展的一大趨勢，這一技術(shù)也將為設(shè)備狀態(tài)評估和狀態(tài)檢修奠定基礎(chǔ)，全面的、深入的、廣泛的設(shè)備狀態(tài)分析將對水電站經(jīng)濟、高效的運行產(chǎn)生巨大的作用。