论文部分内容阅读
摘要：科学的状态监测与诊断是保证水电机组安全运行的重要方法，本文首先分析了水电机组状态监测意义。其后具体探讨了水电机组状态监测与诊断技术的应用，最后围绕某工程案例展开论述，以期可供参考。
关键词：水电机组;状态监测;诊断技术;工程案例
1引言
近年来，我国水电事业发展迅猛，各地水电站建设数量、规模不断增大，相应的为满足实际发电需求，水电机组结构也越来越复杂，对运行稳定性提出了更高的要求。为保证水电机组可靠运行，状态监测与诊断技术逐渐得到了大范围的推广应用，其可有效监控机组实际运行状况，及时发现各种异常数据，判断是否存在故障，确保各类故障在第一时间得到妥善的处理，维护机组正常运行。
2水电机组状态监测意义
基于我国新能源战略的逐步落实，水电工程发挥着越来越重要的作用，根据相关数据显示（图1），2019年上半年，全国新增水电装机容量为182万千瓦，总装机容量达3.54亿千瓦。
图12010～2019年上半年全国水力发电装机容量（数据来源：北极星电力网）
水电机组是水电工程的核心所在，为满足国家能源需求，水轮机不断朝着高水头、大容量的方向发展，确保其稳定运行十分关键，一旦机组某个部件在运行中出现故障，极易导致整个运行失稳、出力振荡，甚至引发严重安全问题。此外，不少水电机组已经运行多年，随着运行时间的还需增加，设备健康状况也在持续劣化，机组安全问题日益突出。
经过多年的发展，水电机组逐渐从“事后检修”、“定期检修”，向着“状态检修”的方向推进[1]。状态检修，要求机组不停机情况下，及时发现各种隐患，合理预测机组未来趋势，实现针对性的检修管理，由此状态监测和故障诊断系统的应用研究，对于准确掌握机组当前运行状态、未来发展趋势，合理调整机组运行工况、发现解决故障问题具有重要意义。
3水电机组状态监测与诊断技术的应用
水电机组状态监测，主要是利用传感、信息技术等，获取设备运行状态信息，实时掌握设备运行监控状况;故障诊断，则是根据监测对象情况，对机组故障位置、原因、类型等进行分析，并提出处理对策。
3.1水电机组状态监测技术
3.1.1状态监测原理
水电机组状态监测原理，主要通过设置不同传感元件，采集机组运行信息，由数据采集器处理后，最后输出相应的图表、曲线、波形图等，为下一步诊断工作提供有效参考依据[2]。
3.1.2状态监测内容
水电机组状态检测对象包括发电机、水轮机、主变压器等，具体检测内容如下图2所示。
3.1.3状态监测方法
水电机组状态监测方法众多，根据不同的监测目的、要求等，可将其划分为如下表1所示几种方法。
3.2故障诊断技术
水电站机组设备故障诊断，主要是以状态监测结果为依据，判断设备整体、局部运行是否正常，及时发现故障、提出解决措施，具体如下图3所示。
图3水电站机组故障诊断技术逻辑图
目前，不少故障诊断系统，主要作为机组状态监测高级功能模块出现，很多状态监测系统不具有故障诊断功能，主要由人工判断机组健康状态、潜在故障[3]。
4工程案例
4.1水电站概况
本文仅以某水电厂项目为例展开分析，此水电厂共设有5台机组，配置TN8000状态监测分析故障诊断系统，主要监测项目包括：机组振动、大轴摆度、空气间隙、局部放电等。
4.2监测诊断系统组成
本系统每个机组设1个数据采集站，所有传感器类型如下表2所示，配置状态数据服务器、Web服务器、工程师工作站、网络设备。
4.3机组状态监测功能
（1）振动摆度监测：本系统可实现对机组振动、摆度及其过程量的采集，并以数据表格、曲线等形式显示，为机组稳态、暂态运行状态分析提供可靠依据，实现故障查找。
（2）压力脉动监测：通过监测过流部件压力脉动，实时显示相关波形、频谱，分析水轮机运行状态。
（3）发电机气隙监测：通过监测各磁极气隙变化，分析判断转子、定子中心偏移量，及时发展异常情况。
（4）发电机局部放电监测：监测项目包括放电脉冲的各相放电量、相位、次数等，通过曲線形式表现出来，明确当前绝缘状态。
4.4系统报警与预警功能
本系统通过提取、预测监测变量，提供多种报警功能，包括以下几种：
（1）报警事件列表;
（2）矢量靶区报警;
（3）频谱靶区报警;
（4）趋势报警。
4.5系统数据存储
本系统提供数据库管理功能，实时记录机组稳态、暂态数据，并根据机组运行状态划分不同数据库，具体如下所示：
（1）历史数据库;
（2）实时数据库;
（3）异常数据库;
（4）黑匣子数据库;
（5）过渡过程数据库;
（6）样本数据库。
4.6远程监测与诊断
本系统通过网络系统构建厂级机组状态监测网，具有相应权限的用户可通过特定网址实时查看机组运行数据，实现远程诊断，不仅有利于提高工作效率，也可及时得到专家的支持[4]。
结语
综上所述，水电机组运行环境复杂，且自身存在设备种类多、结构各异的情况，极易出现各种安全隐患。对此，为保证机组运行稳定，状态检修方法逐渐得到了推广应用，状态监测、诊断系统的使用得到了重视，其可提供自动分析、报警等功能，及时发现机组异常，将所有安全隐患遏制在萌芽状态，实现机组稳定运行。
参考文献：
[1]王宏.水电机组在线状态监测与诊断现状与发展[J].华东电力，2010，038（008）：1176-1180.
[2]潘罗平，安学利，周叶.基于大数据的多维度水电机组健康评估与诊断[J].水利学报，2018，049（009）：1178-1186.
[3]刘东，王昕，黄建荧，等.基于贝叶斯网络的水电机组振动故障诊断研究[J].水力发电学报，2019，38（02）：114-122.
[4]周叶，唐澍，潘罗平.HM9000ES水电机组故障诊断专家系统的设计与开发[J].中国水利水电科学研究院学报，2014，012（001）：104-108.
作者简介：黄程（1989—），男，汉，湖南益阳人，本科，助理工程师，研究方向：水电生产技术。
关键词：水电机组;状态监测;诊断技术;工程案例
1引言
近年来，我国水电事业发展迅猛，各地水电站建设数量、规模不断增大，相应的为满足实际发电需求，水电机组结构也越来越复杂，对运行稳定性提出了更高的要求。为保证水电机组可靠运行，状态监测与诊断技术逐渐得到了大范围的推广应用，其可有效监控机组实际运行状况，及时发现各种异常数据，判断是否存在故障，确保各类故障在第一时间得到妥善的处理，维护机组正常运行。
2水电机组状态监测意义
基于我国新能源战略的逐步落实，水电工程发挥着越来越重要的作用，根据相关数据显示（图1），2019年上半年，全国新增水电装机容量为182万千瓦，总装机容量达3.54亿千瓦。
图12010～2019年上半年全国水力发电装机容量（数据来源：北极星电力网）
水电机组是水电工程的核心所在，为满足国家能源需求，水轮机不断朝着高水头、大容量的方向发展，确保其稳定运行十分关键，一旦机组某个部件在运行中出现故障，极易导致整个运行失稳、出力振荡，甚至引发严重安全问题。此外，不少水电机组已经运行多年，随着运行时间的还需增加，设备健康状况也在持续劣化，机组安全问题日益突出。
经过多年的发展，水电机组逐渐从“事后检修”、“定期检修”，向着“状态检修”的方向推进[1]。状态检修，要求机组不停机情况下，及时发现各种隐患，合理预测机组未来趋势，实现针对性的检修管理，由此状态监测和故障诊断系统的应用研究，对于准确掌握机组当前运行状态、未来发展趋势，合理调整机组运行工况、发现解决故障问题具有重要意义。
3水电机组状态监测与诊断技术的应用
水电机组状态监测，主要是利用传感、信息技术等，获取设备运行状态信息，实时掌握设备运行监控状况;故障诊断，则是根据监测对象情况，对机组故障位置、原因、类型等进行分析，并提出处理对策。
3.1水电机组状态监测技术
3.1.1状态监测原理
水电机组状态监测原理，主要通过设置不同传感元件，采集机组运行信息，由数据采集器处理后，最后输出相应的图表、曲线、波形图等，为下一步诊断工作提供有效参考依据[2]。
3.1.2状态监测内容
水电机组状态检测对象包括发电机、水轮机、主变压器等，具体检测内容如下图2所示。
3.1.3状态监测方法
水电机组状态监测方法众多，根据不同的监测目的、要求等，可将其划分为如下表1所示几种方法。
3.2故障诊断技术
水电站机组设备故障诊断，主要是以状态监测结果为依据，判断设备整体、局部运行是否正常，及时发现故障、提出解决措施，具体如下图3所示。
图3水电站机组故障诊断技术逻辑图
目前，不少故障诊断系统，主要作为机组状态监测高级功能模块出现，很多状态监测系统不具有故障诊断功能，主要由人工判断机组健康状态、潜在故障[3]。
4工程案例
4.1水电站概况
本文仅以某水电厂项目为例展开分析，此水电厂共设有5台机组，配置TN8000状态监测分析故障诊断系统，主要监测项目包括：机组振动、大轴摆度、空气间隙、局部放电等。
4.2监测诊断系统组成
本系统每个机组设1个数据采集站，所有传感器类型如下表2所示，配置状态数据服务器、Web服务器、工程师工作站、网络设备。
4.3机组状态监测功能
（1）振动摆度监测：本系统可实现对机组振动、摆度及其过程量的采集，并以数据表格、曲线等形式显示，为机组稳态、暂态运行状态分析提供可靠依据，实现故障查找。
（2）压力脉动监测：通过监测过流部件压力脉动，实时显示相关波形、频谱，分析水轮机运行状态。
（3）发电机气隙监测：通过监测各磁极气隙变化，分析判断转子、定子中心偏移量，及时发展异常情况。
（4）发电机局部放电监测：监测项目包括放电脉冲的各相放电量、相位、次数等，通过曲線形式表现出来，明确当前绝缘状态。
4.4系统报警与预警功能
本系统通过提取、预测监测变量，提供多种报警功能，包括以下几种：
（1）报警事件列表;
（2）矢量靶区报警;
（3）频谱靶区报警;
（4）趋势报警。
4.5系统数据存储
本系统提供数据库管理功能，实时记录机组稳态、暂态数据，并根据机组运行状态划分不同数据库，具体如下所示：
（1）历史数据库;
（2）实时数据库;
（3）异常数据库;
（4）黑匣子数据库;
（5）过渡过程数据库;
（6）样本数据库。
4.6远程监测与诊断
本系统通过网络系统构建厂级机组状态监测网，具有相应权限的用户可通过特定网址实时查看机组运行数据，实现远程诊断，不仅有利于提高工作效率，也可及时得到专家的支持[4]。
结语
综上所述，水电机组运行环境复杂，且自身存在设备种类多、结构各异的情况，极易出现各种安全隐患。对此，为保证机组运行稳定，状态检修方法逐渐得到了推广应用，状态监测、诊断系统的使用得到了重视，其可提供自动分析、报警等功能，及时发现机组异常，将所有安全隐患遏制在萌芽状态，实现机组稳定运行。
参考文献：
[1]王宏.水电机组在线状态监测与诊断现状与发展[J].华东电力，2010，038（008）：1176-1180.
[2]潘罗平，安学利，周叶.基于大数据的多维度水电机组健康评估与诊断[J].水利学报，2018，049（009）：1178-1186.
[3]刘东，王昕，黄建荧，等.基于贝叶斯网络的水电机组振动故障诊断研究[J].水力发电学报，2019，38（02）：114-122.
[4]周叶，唐澍，潘罗平.HM9000ES水电机组故障诊断专家系统的设计与开发[J].中国水利水电科学研究院学报，2014，012（001）：104-108.
作者简介：黄程（1989—），男，汉，湖南益阳人，本科，助理工程师，研究方向：水电生产技术。