陶忍

[摘要]由于水電機(jī)組內(nèi)部組成結(jié)構(gòu)日益復(fù)雜，軟件集成化程度也逐漸增高，我國目前電力系統(tǒng)的調(diào)峰、調(diào)頻和事故的響應(yīng)能力也再不斷提升，而且水電機(jī)組正在向著高比轉(zhuǎn)速、大容量、高負(fù)載的方向發(fā)展，所以，我們不但要對(duì)水電機(jī)組的各種設(shè)備的運(yùn)行設(shè)備進(jìn)行評(píng)估和檢測(cè)，還要智能診斷方法進(jìn)行研究。本文先簡(jiǎn)單介紹了我國水電站機(jī)組的現(xiàn)狀，并指出了當(dāng)前故障診斷技術(shù)中遇到的問題，同時(shí)提出了水電機(jī)組故障診斷中常用的技術(shù)和方法手段，并對(duì)未來的發(fā)展方向做了預(yù)期。

關(guān)鍵詞：水電機(jī)組 狀態(tài)監(jiān)測(cè) 故障診斷技術(shù)

[Abstract] due to the increasing complexity of the internal composition structure of hydropower units and the gradual increase of the degree of software integration，the peak shaving，frequency modulation and accident response capacity of China's power system are also continuously improved，and the hydropower units are developing towards the direction of high specific speed，large capacity and high load，We should not only evaluate and detect the operation equipment of various equipment of hydropower units，but also study the intelligent diagnosis method. Firstly，this paper briefly introduces the current situation of hydropower units in China，points out the problems encountered in the current fault diagnosis technology，puts forward the commonly used technologies and methods in hydropower unit fault diagnosis，and forecasts the future development direction.

Key words：hydropower unit condition monitoring and fault diagnosis technology

一、我國水電機(jī)組的研究現(xiàn)狀

近年來，我國各地大型水電站以及水電裝機(jī)組的規(guī)模屢創(chuàng)新高，眾所周知的世界上規(guī)模最大的三峽水電站，裝機(jī)容量2240萬千瓦，號(hào)稱國家“西電東送”骨干工程溪洛渡水電站，裝機(jī)容量也已經(jīng)查過1400萬千瓦，與原伊泰普水電站的裝機(jī)容量相近。而正在開發(fā)的已發(fā)電為主的白鶴灘水電站的單機(jī)容量可以達(dá)到10萬千萬的級(jí)別，而此電站建成之后，將會(huì)成為將僅次于三峽水電站的中國第二大水電站[1]。由此可見，高比轉(zhuǎn)速、大容量、高負(fù)載的運(yùn)行工況下，就使得我國大型水電站的建設(shè)面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，如果水電組單機(jī)在運(yùn)行過程中一旦發(fā)生故障，甚至停機(jī)，那對(duì)整個(gè)電力系統(tǒng)的穩(wěn)定性和可靠性運(yùn)行將是致命的打擊，同時(shí)也會(huì)造成極大的經(jīng)濟(jì)損失。

國內(nèi)一些大型水電機(jī)組運(yùn)行中出現(xiàn)的非計(jì)劃體系內(nèi)的停運(yùn)事件，導(dǎo)致整體機(jī)組失穩(wěn)破壞的事件屢見不鮮，如葛洲壩水電廠曾因機(jī)組擺度整體時(shí)間超過了調(diào)整范圍，直接導(dǎo)致了整個(gè)水電站的運(yùn)行的安全和穩(wěn)定;五強(qiáng)溪水電站以及緊水灘水電站則因?yàn)榕c最優(yōu)工況產(chǎn)生嚴(yán)重偏離而導(dǎo)致了尾水管壓力脈動(dòng)超出范圍，從而引起了水電機(jī)組的強(qiáng)烈振動(dòng);另外仰山水電站也因部件長(zhǎng)期運(yùn)轉(zhuǎn)，性能退化引起過流部件超出標(biāo)準(zhǔn)，導(dǎo)致整個(gè)機(jī)組無法正常發(fā)電;最嚴(yán)重的舒申斯克水電站事故，則因?yàn)闄C(jī)組螺栓松動(dòng)和水力振動(dòng)過大，造成了電站機(jī)組毀滅性的破壞以及人員的重大傷亡，損失慘重。因此，我們必須感知水電機(jī)組特征參數(shù)的變化，延長(zhǎng)水電機(jī)組的使用年限，確智能診斷技術(shù)結(jié)果的有效性和可信度，從而保證整個(gè)水電站設(shè)備安全穩(wěn)定運(yùn)行，發(fā)揮出最大的發(fā)電廠的經(jīng)濟(jì)效益。

二、水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷發(fā)展瓶頸

雖然，我國目前在水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)以及智能診斷的技術(shù)方面的成績(jī)已經(jīng)初具成效，但是由于水輪發(fā)電機(jī)組類屬于旋轉(zhuǎn)型機(jī)械設(shè)備，雖然與旋轉(zhuǎn)機(jī)械有一定的共性關(guān)系，但其他固有特性也非常明顯，我國目前的水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷技術(shù)依舊存在著不少問題：

（1）在當(dāng)前的水電機(jī)組故障診斷技術(shù)中，大部分都是基于振動(dòng)信號(hào)的頻率成分和頻率幅值來進(jìn)行預(yù)測(cè)，但是水電機(jī)組發(fā)生的故障，一般隨機(jī)性較強(qiáng)，不但復(fù)雜度高，而且耦合性強(qiáng)，僅基于振動(dòng)信號(hào)的頻譜信息進(jìn)行分析和診斷，容易出現(xiàn)誤判。因此，我們必須在前邊頻譜信息的基礎(chǔ)上，另外結(jié)合其耦合特性，進(jìn)行故障機(jī)理分析，提取出導(dǎo)致故障的其他影響因素和特性，進(jìn)一步探尋和開發(fā)故障診斷的新方法。

（2）另外，基于常規(guī)現(xiàn)有的水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷專家系統(tǒng)，由于專家系統(tǒng)的局限性，預(yù)判并不能達(dá)到真實(shí)反映實(shí)際故障的需要。同時(shí)，因?yàn)楦鞯厮姍C(jī)組制造方式、安裝環(huán)境以及運(yùn)行方式的區(qū)別性差異較大，現(xiàn)場(chǎng)用戶檢修數(shù)據(jù)以及工程人員檢修經(jīng)驗(yàn)，并不能充分的與專家系統(tǒng)融合在一起，因此，也需要探尋和開發(fā)新的水電機(jī)組狀態(tài)評(píng)估和故障診斷系統(tǒng)。

（3）最后，由于水電機(jī)組的內(nèi)部結(jié)構(gòu)的復(fù)雜性，故障引發(fā)因素眾多，所以特別缺乏對(duì)水電機(jī)組內(nèi)部結(jié)構(gòu)的深層故障機(jī)理的研究和進(jìn)一步探討，因此，這方面也需要進(jìn)一步加強(qiáng)。

三、水輪發(fā)電機(jī)組故障診斷技術(shù)

目前，我國常用的水電機(jī)組的故障診斷技術(shù)可以大體劃分如下：

（1）應(yīng)用網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及多傳感器信息融合技術(shù)：在對(duì)水電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷時(shí)，我們可以有效地利用虛網(wǎng)絡(luò)技術(shù)以及多傳感器信息相融合的技術(shù)，提高網(wǎng)絡(luò)智能化的進(jìn)城，優(yōu)化遠(yuǎn)程監(jiān)控的網(wǎng)絡(luò)環(huán)境，同時(shí)還可以利用證據(jù)推理、模糊理論和人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的方法，實(shí)現(xiàn)故障的融合診斷。

（2）應(yīng)用全息譜分解技術(shù)：由于傳統(tǒng)的頻譜分析的方法已經(jīng)不足以精確定位故障的診斷信息，因此，現(xiàn)在衍生出的全息譜分解技術(shù)，在一定程度上利用了頻譜分析的結(jié)果，同時(shí)加入相位信息的考慮因素，結(jié)合相互垂直的兩個(gè)信號(hào)，對(duì)軸心軌跡進(jìn)行分解，提高了故障診斷的可靠性[2]。

（3）應(yīng)用非線性原理和方法：由于水電機(jī)組的故障信息呈非線性結(jié)構(gòu)，因此可以采用非線性原理，如傅里葉變換、奇異譜分析、分形幾何以及相關(guān)分析等方法中獲取故障特征信息。另外，還可以利用小波分析的信號(hào)分析技術(shù)對(duì)故障中的隨機(jī)信號(hào)進(jìn)行分析，這樣也在一定程度上提高了水電機(jī)組故障診斷的準(zhǔn)確性。

四、展望

截止當(dāng)前，我國對(duì)水電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)評(píng)估和智能故障診斷技術(shù)雖然取得了一定的成效，但是對(duì)其的研究仍然任重而道遠(yuǎn)，需要從以下幾個(gè)方面開展深入的研究：

（1）由于我國特高壓以及直流電網(wǎng)項(xiàng)目的不斷推進(jìn)和發(fā)展，水電機(jī)組的供電需求進(jìn)一步增加，受到水機(jī)電耦合作用的影響，水電機(jī)組的單機(jī)容量需要進(jìn)一步提升，而且對(duì)轉(zhuǎn)速的要求也有所增加。因此，如何精準(zhǔn)定位水電機(jī)組內(nèi)部結(jié)構(gòu)和部件間的相互關(guān)系，則可以有效地識(shí)別出水電機(jī)組運(yùn)轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生的故障與機(jī)網(wǎng)震蕩或者流激振動(dòng)之間的耦合關(guān)系。

（2）若遇到水電機(jī)組設(shè)備老化，尤其是零部件內(nèi)部性能嚴(yán)重退化時(shí)，雖然現(xiàn)在可以利用狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)或者故障診斷的方法找出固定定位，但是水電機(jī)組的性能已嚴(yán)重老化，性能無法保證，為了避免重大事故的發(fā)生，此時(shí)必須對(duì)固件進(jìn)行升級(jí)或大型改造，這樣做就違背了故障診斷的預(yù)判的目的。因此，我們還需要進(jìn)行強(qiáng)噪聲背景下的水電機(jī)組早期故障特征提取的方法研究，對(duì)水電機(jī)組的早期退化進(jìn)行合理評(píng)估，這樣可以掌握水電站整體的動(dòng)態(tài)故障演化過程，也同樣可以保證早期故障的有效識(shí)別。

（3）另外，我們也可以應(yīng)用新的信號(hào)處理技術(shù)，例如經(jīng)驗(yàn)?zāi)B(tài)分解以及信息熵等技術(shù)，可以在大量在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)數(shù)據(jù)的基礎(chǔ)上，構(gòu)建搜索框架，提取非平穩(wěn)特征以及最優(yōu)特征，同時(shí)為了進(jìn)一步精準(zhǔn)定位故障位置和影響程度，還可以搜集體現(xiàn)故障位置和損傷程度的各種因數(shù)的非平穩(wěn)典型征兆集合，這樣可以更加準(zhǔn)確的描述出水電機(jī)組的故障的演化發(fā)展規(guī)律。

（4）由于國內(nèi)采用的水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)對(duì)多故障同時(shí)并發(fā)的智能診斷技術(shù)相對(duì)薄弱，而且大部分都需要依賴大量的訓(xùn)練標(biāo)記樣本，同時(shí)還有人為給定參數(shù)的限制，因此需要構(gòu)多模型的混合智能診斷技術(shù)，達(dá)到性能互補(bǔ)，實(shí)現(xiàn)水電機(jī)組中多故障并發(fā)時(shí)的耦合特征的分離，實(shí)現(xiàn)精確故障診斷，保證診斷結(jié)果的可靠性。

（5）我們還可以充分利用水電機(jī)組的各種擾動(dòng)因素，綜合機(jī)械故障、電磁故障、水力故障各種故障特征信號(hào)間的相互耦合關(guān)系，形成多故障模式的模式識(shí)別。

（6）由于當(dāng)前水電機(jī)組狀態(tài)在線監(jiān)測(cè)和故障智能診斷系統(tǒng)的技術(shù)相較于以往，已經(jīng)有了質(zhì)的改進(jìn)，但是這些系統(tǒng)的漏洞和缺陷依舊不少，如業(yè)務(wù)單一、數(shù)據(jù)孤島等，因此我們還需要利用現(xiàn)代5G通訊技術(shù)以及大數(shù)據(jù)云計(jì)算的處理技術(shù)，實(shí)現(xiàn)水電機(jī)組內(nèi)部系統(tǒng)間的云知識(shí)共享平臺(tái)，構(gòu)建出超大規(guī)模分布式計(jì)算和存儲(chǔ)能力的云處理診斷技術(shù)。這樣，我們不但可以實(shí)時(shí)獲取水電機(jī)組發(fā)生故障時(shí)各種設(shè)備信息情況，也可以保證水電廠的工技術(shù)人員可以在線進(jìn)行維修策略的制定，實(shí)時(shí)解決定期檢修和狀態(tài)監(jiān)測(cè)的相互融合，更好地體現(xiàn)水電站的整體經(jīng)濟(jì)效益。

參考文獻(xiàn)

[1] 陳磊. 水庫蓄水對(duì)庫岸邊坡穩(wěn)定性的影響研究——以白鶴灘庫區(qū)寧南縣段為例[M]. 長(zhǎng)安大學(xué). 2016.

[2] 萬鵬，孫建平，徐擎天.全息譜分解在水輪機(jī)組故障診斷中的應(yīng)用[J].江西電力.2004（3）：1-14，19.