水电站监测与故障诊断系统的原理与方法

2023-02-11

随着水力发电在我国电力系统电源结构中所占比例的逐步增大, 水电厂在大型电网的调峰、调频、调相及保证电网安全运行中已发挥着越来越重要的作用, 水轮发电机组在运行中必须安全、可靠、平稳地生产电能, 保证电力生产的连续性。

通常把连续测量设备运行状况的仪器和记录设备过去状况及现在状态的技术称为状态监测, 而把分析判断设备运行正常与否、发生故障的部位、产生故障的原因、预测设备的运行趋势以及提出维修建议称为故障诊断。一般对水电机组的“监测”与“诊断”在内容上并无明确的划分界限, 监测的数据和结果即为诊断的依据, 状态监测和故障诊断是一项工作的两个部分。

1 水电站监测与故障诊断系统

机组故障有一个发生和发展的过程, 故障征兆也是随着时间的推移而逐步暴露的, 通过趋势分析和趋势预测, 可以跟踪机组状态的变化, 对故障进行早期预报。将水轮发电机组的各种状态参数、运行参数、设计参数、结构参数、配置参数、工况参数及其它诊断信息有机地结合起来进行机组的故障分析与识别, 是推行机组维修从事后维修和定期维修向预测性状态检修过渡、促进水轮发电机组管理现代化的必要手段。

水电机组的运行状态就是表征水电机组运行状况的设计参数在水电机组运行过程中的反应状况, 而水电机组状态监测便是对该设计参数的状态监测。监测中所涉及的参数按其数学性质可分为模拟量和开关量;对于模拟量按其物理性质又可分为电量和非电量。

水电机组的大多数故障都在机组的振动中有所体现。因此, 对水电机组振源、振动特性的分析是水电机组故障诊断很重要的一个组成部分。水电机组振动产生的原因多种多样, 带来的影响也各不相同。运行中的机组同时受流体 (通过转轮的水流) 、机械和电磁三者的作用及相互影响, 因此对水轮发电机组振动问题的研究除了需要考虑机组本身旋转部分或固定部分的振动外, 尚需考虑流动液体的动水压力造成的对电站引水系统、水轮机过流部件的影响及发电机电磁力对机组振动的影响。而且, 不仅组成系统整体的各部分相互影响, 引起机组振动的诸因素间又有相互影响和制约。根据水电机组的运行环境以及自身的特点, 通常可以将引起水电机组振动的原因分为三个大的方面, 即机械原因、水力原因和电气原因。

1.1 机械原因

机组转动部分质量不平衡引起的机组振动。其主要特征是机组振幅随机组转速变化较敏感, 其振幅一般与转速的二次方成正比, 且水平振动较大;机组转动部件与固定部件相碰 (或摩擦) 所引起的振动。其特征一般为振动较强烈, 并常常伴有撞击声响;因轴承间隙过大、主轴过细、轴的刚度不够所引起的振动。

1.2 水力原因

水轮机进水流道蜗壳、导叶中的不均匀流场均会产生旋涡, 形成涡带进入转轮从而引起机组振动。其主要特征为振动随机组运行工况变化而变化, 且时而明显, 时而消失;由转轮叶片尾部的卡门涡列所诱发的机组振动;因水轮机偏离设计工况较远, 尤其在低水头、低负荷运行时转轮出口产生旋转水流, 形成偏心涡带, 在尾水管中产生压力脉动从而诱发机组振动。其振动特征为振动与水轮机的运行工况较密切, 某些区域振动强烈, 某些区域振动又明显减小, 甚至恢复正常;高水头混流式水轮机因止漏环结构型式和间隙组合不当及运行间隙不均匀引起水压力脉动从而诱发的机组振动。该振动的特征为振动、摆度及压力脉动幅值均随机组负荷和过机流量的增加而明显增大。

1.3 电气原因

发电机转动部分因受不平衡力 (这些不平衡力主要来自于周期性的不平衡磁拉力分量、定转子不均匀空气隙所引起的作用力, 转子线圈短路时引起的力和发电机在不对称工况下运行时产生的力) 的作用下产生的机组振动。其振动特征为振动随励磁电流增大而增大, 且上机架处振动较为明显。发电机定子绕组每极分数槽绕组形成的磁场特殊谐波成分引起的磁拉力, 而定子在波数较少的磁拉力作用下就要产生振动。其振动特征为振动随定子电流增大而增大, 振级与电流几乎呈线性关系, 且上机架处振动较为明显。因定子铁芯组合缝松动或定子铁芯松动所引起的机组振动。其特征为振动随机组转速变化较为明显, 且当机组载上一定负荷以后, 其振幅又随时间增长而减小, 对因定子铁芯组合缝松动所引起的特征, 还有一个特征为其振动频率一般为电流频率的两倍。定子绕组固定不良, 在较高电气负荷和电磁负荷作用下使绕组及机组产生振动。其振动特点为振动随转速、负荷运行工况变化而变化, 上机架处振动亦比较明显, 但不会出现载上某一负荷后其振动随时间增长而减小的情况。

2 水电站监测与故障诊断的方法

水轮发电机组故障诊断的基本原理是:利用机组运行时的各种特征参数来识别机组的运行状态, 确定故障发生的部位和严重程度, 分析故障发生的原因, 从而保证机组在一定的工作环境和期限内可靠、有效地运行, 确定检修时间。对运行状态的识别, 常用的方法如下。

2.1 基于动态数学模型的方法

在故障状态下, 系统模型的参数将发生变化, 用辩识方法估计模型参数, 如果系统模型的参数偏离正常值过远, 说明机组有故障, 由模型参数可推算出机理模型 (原始形式) 的参数, 进而找出故障根源。

2.2 基于信号分析的方法

借助信号分析和处理手段, 对测量值的运行曲线进行时域或频域 (如傅里叶变换) 分析, 可以发现突变点、周期性波动及零漂等, 进而判断变化趋势, 检测出机组故障。

2.3 基于知识的方怯

知识是故障诊断的理论依据, 知识的来源主要有:机组设计人员提供的各种设计和参考资料;现场运行人员、维修人员和管理决策人员提供的机组特征信息、运行维护经验及运行历史记录;该领域专家的知识和经验:事故分析报告及相关文献, 理论、实验与仿真研究成果等。由于诊断所依据的征兆包含不确定因素, 知识是用“置信度”来描述规则强度、征兆上的可信度和推理中的不确定性。借助知识, 就可以进行故障诊断。

2.4 基于事例和行为的方法

由于人类的智能行为己得到一定认识, 基于事例的系统和基于行为的系统的理论和算法研究已具备一定的基础, 如果有足够的、充分反映和包含了实际故障信息的样本, 我们就能利用人类的智能行为进行故障诊断。

摘要：保证大型水电机组的正常安全运行, 对其运行状态进行检测, 及时发现故障征兆, 发现设备的隐患, 从而事先有所防范, 做到“事前检修”, 是工程界梦寐以求的理想, 也是大型电站机组检修的发展方向。本文首先对水电站监测与故障诊断系统的内容和原理进行了简单的介绍, 然后介绍了故障诊断系统对机组运行状态常用的识别方法。

关键词：水电站,故障诊断系统,原理