CN105372591A - 一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开了一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法，针对现有机组安全评价缺乏标准和量化指标依据，同时其劣化指标受工况影响较大等缺陷，采用机组开、停机等暂态过程，计算健康样本和待评估样本的相似程度，该方法充分利用在线监测系统，实时获取机组在开、停机等工况过程中机组的振动、摆度数据及有功功率、导叶开度等工况信息，通过计算当前暂态过程数据和机组健康状态时标准数据之间的相似程度，可以在线计算机组当前的健康状态进行量化评价。本发明能够有效指导水电机组的安全稳定运行。

Description

一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法

技术领域

本发明涉及水电机组状态评价领域，具体涉及一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法。

背景技术

水电机组在运行过程中会不断受到冲蚀、磨损、疲劳等多种因素的作用，各个部件的性能会随着服役时间的增加而逐渐退化。针对机组的机械性能状态评价，我国多采用根据在机组部件的关键点的振动测量结果来进行评价，由于水电机组受水、机、电等多种因素的影响，故采用多种性能试验进行状态评价，并以振动和水压脉动的异常或超标来表征水电机组的运行稳定性状态。

然而目前国内外缺乏对水电机组运行健康的相应评判标准，一般都按有关规程来进行评价。由于标准或规程往往只规定某一限值，而在电站实际运行过程中，机组型式可能多种多样，同时由于机组运行工况变化频繁，单一限值下的评价标准无法精确合理的度量机组的健康状态。同时，机组性能劣化可能只体现在性能指标随时间的趋势变化，还没有发生监测值超过限值的情况，但此时机组运行已出现明显异常。因此，单纯采用单一工况点下的限值指标是无法有效地对机组运行状态健康状态进行评估的。

当前，一般通过性能试验来分析机组的健康状况。然而，传统健康评估需要人工进行传感器布置、数据采集和手动数据处理分析等工作，并且人工试验通常需要停机或被安排检修之后，受到工期的制约并造成一定的经济损失。为此，需要模仿专家通过人工试验掌握机组健康状况的思路与做法，充分利用健康状态下的相似结构型式的机组信息来构建基于暂态过程的水电机组健康状态在线量化评价方法。

发明内容

本发明的目的在于，综合考虑当前水电机组状态评价中需要人工参与、且无法适应工况切换环境和没有充分考虑机组结构型式各异的问题，提供一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法，操作简单，结果准确。

本发明的技术方案为：

一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法，包括以下步骤：

步骤一：针对各个不同工况，建立各种类型的标准健康模板关联曲线；

步骤二：采集待评价机组在各个不同工况下的暂态数据，建立M条实际测量的关联曲线；

步骤三：分别计算M条实际测量的关联曲线和相应的标准健康模板关联曲线之间的相似度，将各关联曲线的相似度进行加权计算，获得整个机组的健康程度；

所述步骤三包括以下包括：

ⅰ.通过检索标准健康样本库，得到分别与M条实际测量的关联曲线相应的标准健康模板关联曲线；相应的标准健康模板关联曲线是指，在相同的工况下，同种类型的标准健康模板关联曲线；

ⅱ.通过降采样，使实际测量的关联曲线中的数据点个数与标准健康模板关联曲线的数据点个数一致；降采样方法为：针对实际测量的关联曲线，获取相应的标准健康模板关联曲线中的数据点个数；设标准健康模板关联曲线的数据点个数线为n，实际测量的关联曲线中的数据点个数为m；若m>n，则对实际测量的关联曲线中的数据点进行抽样，组成新的实际测量的关联曲线的数据点序列，新的序列中包含n个数据点；若m<n，则对标准健康模板关联曲线的数据点进行抽样，组成新的标准健康模板关联曲线的数据点序列，新的序列中包含m个数据点。

ⅲ.分别计算M条实际测量的关联曲线和相应的标准健康模板关联曲线之间的相似度：

首先，计算两相应的关联曲线之间的归一化距离D_v-h：

$D_{v-h}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}||v_i-h_i||/N}{r_{max}-r_{\min }}$

其中，v表示实际测量的关联曲线，h表示相应的标准健康模板关联曲线，v_i和h_i为两相应的关联曲线上对应的数据点(空间坐标点)，||·||为两数据点(空间坐标点)v_i和h_i之间的欧式距离，N为降采样后两相应的关联曲线上的数据点个数；r_max为机组115％过速状态的振动值，r_min为机组空载状态的振动值；

然后，通过以下公式计算两相应的关联曲线的相似度D_q，用于表征该实际测量的关联曲线的健康程度：

D_q＝1-100*D_v-h

ⅳ.对分别表征M条实际测量的关联曲线的健康程度的相似度D_q进行加权计算，获得整个机组的健康程度D，计算公式为：

$D=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}\left(D_{qj}{W}_j\right)}{\underset{j=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}\left(W_j\right)}\&CenterDot;100\%$

其中，D_qj为表征第j条实际测量的关联曲线的健康程度的相似度，W_j为第j条实际测量的关联曲线的健康程度对应的权重。

所述步骤一具体为：

1)通过振动摆度在线监测系统，获取水电机组的振动摆度数据；根据各个不同工况，建立历史振动摆度数据库；所述振动摆度数据包括振动、摆度、水压脉动、有功功率、无功功率、水头、励磁电流及机组转速；由于水电机组在不同工况下振动性能的表现往往差异较大，忽略工况影响进行性能评价会带来较大的误差，因此根据不同水头不同负荷下的各个工况，建立振动摆度数据库，使得本发明准确度更高；

2)针对各个不同工况，由人工指定历史振动摆度数据库中的标准健康样本，得到各种类型的标准健康模板曲线，存储于标准健康样本库中。

所述步骤二具体为：

a)读取内存中监控信息中的相关的模拟量和开关量，模拟量包括从振动摆度在线监测系统采集到的机组转速(残压和齿盘)和导叶开度；开关量包括励磁开关状态、断路器状态、紧急停机令和油开关状态；以开机过程为例，当读取上一状态为停机备用状态时，假如导叶开度>5％，且机组转速5％，则工况判断为开机过程并记录当前时间点，此后，当获取到励磁开关分、断路器分、转速在指定范围内且波动稳定时，判断为机组进入空转稳定状态，记录当前时间点；

b)根据读取的模拟量和开关量，实时判断工况的变化情况，并记录工况变化的时间点，得到各工况过程的起始时间点和结束时间点；检索振动摆度数据库，得到相应时段下的振动摆度数据；

c)通过相应的时标形成实际测量的关联曲线；

步骤一中的标准健康模板曲线和步骤二中的实际测量的关联曲线，曲线类型均包括：振动-有功功率关联曲线、振动-转速关联曲线、振动-励磁电流关联曲线、摆度-有功功率关联曲线、摆度-励磁电流关联曲线、摆度-转速关联曲线。

所述工况包括开机工况、停机工况和增负荷工况和减负荷工况。

有益效果：

本发明状态评价方法是基于在线监测数据，无须进行停机和人工布置测点，从而大大增加了电厂的经济效益，同时其评判标准基于暂态过程数据，有效地利用了各个工况信息，克服了传统限值评价在工况切换频繁的机组，评价指标不合理的问题，并且采用标准健康机组信息，通过计算待评价机组和相似健康机组的相似度，能够充分考虑机组结构型式信息，得到合理准确的量化评价结果。

附图说明

图1水电机组暂态过程性能评估原理图

图2机组健康状态评价详细流程图

图3机组工况判断逻辑图

附图标记说明：

1、导叶开度>5％&机组转速>5％

2、励磁开关分&断路器分&％<转速<％&有功＝0&转速稳定

3、励磁开关合

4、励磁开关合&断路器分&有功＝0&机组频率＝50Hz±0.15Hz

5、断路器合

6、励磁开关合&断路器合&有功>0&机组频率＝50Hz±0.15Hz&有功稳定

7、开机失败

8、导叶开度<5％&机组转速<5％

9、转速下降&导叶开度下降

10、转速下降&导叶开度下降

11、转速下降&导叶开度下降&紧急停机令

12、导叶开度<5％&机组转速<5％

13、转速上升&开度下降

14、励磁开关合&断路器分&有功＝0&机组频率＝50Hz±0.15Hz

15、励磁开关合&断路器合&有功>0&机组频率＝50Hz±0.15Hz&有功稳定

16、有功逐渐减为0&转速不变&油开关分

17、励磁开关合&断路器分&有功＝0&机组频率＝50Hz±0.15Hz

18、转速下降&导叶开度下降&紧急停机令

19、有功<＝0

20、有功>0

21、有功增加>某阈值&有功增速>某阈值

22、励磁开关合&断路器合&有功>0&机组频率＝50Hz±0.15Hz&有功稳定

23、有功减少>某阈值&有功减速>某阈值

24、励磁开关合&断路器合&有功>0&机组频率＝50Hz±0.15Hz&有功稳定

25、转速下降&导叶开度下降

具体实施方式

下面将结合本发明实施例，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本发明保护的范围。如图1和图2所示，本发明公开了一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法，其方法步骤如下：

(1)获取水电机组振动摆度在线监测数据，并根据不同工况下的振动摆度数据建立水电机组历史振动摆度数据库。将水电站各水电机组不同水头下的振动摆度数据存入原始振动数据库，所述振动数据包括振动参量、摆度参量、水压脉动参量、有功参量、无功参量和水头参量数据。

(2)人工指定各个公开下的振动摆度数据的健康样本，包括有功功率、励磁电流和转速数据；得到各种类型的标准健康模板曲线，包括振动-有功功率、振动-转速、振动-励磁电流、摆度-有功功率、摆度-励磁电流、摆度-转速等相应关联曲线，并存储于标准健康样本库中。

(3)通过读取内存中监控信息与工况判断相关的模拟量和开关量实时判断工况的变化情况，所需的模拟量有机组转速(残压和齿盘)、导叶开度等，开关量有励磁开关、断路器状态、紧急停机令、油开关。机组工况判断逻辑如图3所示，以开机过程为例，当读取上一状态为停机备用状态时，假如导叶开度>5％，且机组转速5％，则工况判断为开机过程并记录当前时间点，此后，当获取到励磁开关分、断路器分、转速在指定范围内且波动稳定时，判断为机组进入空转稳定状态，记录当前时间点。

(4)通过工况判断得到的工况过程起始和结束时间点，在振动摆度数据库检索得到该时段下的振动摆度信息和相应水头、有功功率、转速和励磁电流。

(5)通过相应时标形成实际测量的关联曲线，包括振动-有功功率、振动-转速、振动-励磁电流、摆度-有功功率、摆度-励磁电流、摆度-转速等相应关联曲线；

(6)通过将降采样使实际测量的关联曲线与相应的标准健康样本数据点相同。

(7)计算两相应的关联曲线之间的归一化距离D_v-h：

$D_{v-h}=\frac{\underset{i=1}{\overset{N}{\&Sigma;}}||v_i-h_i||/N}{r_{max}-r_{\min }}$

其中，v表示实际测量的关联曲线，h表示相应的标准健康模板关联曲线，v_i和h_i为两相应的关联曲线上对应的数据点(空间坐标点)，||·||为两数据点(空间坐标点)v_i和h_i之间的欧式距离，N为降采样后两相应的关联曲线上的数据点个数；r_max为机组115％过速状态的振动值，r_min为机组空载状态的振动值；然后，通过以下公式计算两相应的关联曲线的相似度D_q，用于表征该实际测量的关联曲线的健康程度：

D_q＝1-100*D_v-h相似度D_q采用0-1表示，以1为最高分，表征健康程度为最优状态，以0分为最低，

(8)计算每条实际测量的关联曲线的健康程度的健康程度，加权获得整个机组健康程度。

$D=\frac{\underset{j=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}\left(D_{qj}{W}_j\right)}{\underset{j=1}{\overset{M}{\&Sigma;}}\left(W_j\right)}\&CenterDot;100\%$

其中，D_qj为表征第j条实际测量的关联曲线的健康程度的相似度，W_j为第j条实际测量的关联曲线的健康程度对应的权重。

本发明优点在于实用性强，仅借助水电厂现有的水电机组振动摆度在线监测系统，无需人工干预和停机试验，及时发布水电机组健康状态，实现水电机组安全可靠运行。

Claims (5)

1.一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤一：针对各个不同工况，建立各种类型的标准健康模板关联曲线；

步骤二：采集待评价机组在各个不同工况下的暂态数据，建立M条实际测量的关联曲线；

步骤三：分别计算M条实际测量的关联曲线和相应的标准健康模板关联曲线之间的相似度，将各关联曲线的相似度进行加权计算，获得整个机组的健康程度；

所述步骤三包括以下包括：

ⅰ.通过检索标准健康样本库，得到分别与M条实际测量的关联曲线相应的标准健康模板关联曲线；相应的标准健康模板关联曲线是指，在相同的工况下，同种类型的标准健康模板关联曲线；

ⅱ.通过降采样，使实际测量的关联曲线中的数据点个数与标准健康模板关联曲线的数据点个数一致；

ⅲ.分别计算M条实际测量的关联曲线和相应的标准健康模板关联曲线之间的相似度：

首先，计算两相应的关联曲线之间的归一化距离D_v-h：

其中，v表示实际测量的关联曲线，h表示相应的标准健康模板关联曲线，v_i和h_i为两相应的关联曲线上对应的数据点，||·||为两数据点v_i和h_i之间的欧式距离，N为降采样后两相应的关联曲线上的数据点个数；r_max为机组115％过速状态的振动值，r_min为机组空载状态的振动值；

然后，通过以下公式计算两相应的关联曲线的相似度D_q，用于表征该实际测量的关联曲线的健康程度：

D_q＝1-100*D_v-h

ⅳ.对分别表征M条实际测量的关联曲线的健康程度的相似度D_q进行加权计算，获得整个机组的健康程度D，计算公式为：

其中，D_qj为表征第j条实际测量的关联曲线的健康程度的相似度，W_j为第j条实际测量的关联曲线的健康程度对应的权重。

2.根据权利要求1所述的基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法，其特征在于，所述步骤一具体为：

1)通过振动摆度在线监测系统，获取水电机组的振动摆度数据；根据各个不同工况，建立历史振动摆度数据库；所述振动摆度数据包括振动、摆度、水压脉动、有功功率、无功功率、水头、励磁电流及机组转速；

2)针对各个不同工况，由人工指定历史振动摆度数据库中的标准健康样本，得到各种类型的标准健康模板曲线，存储于标准健康样本库中。

3.根据权利要求2所述的基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法，其特征在于，所述步骤二具体为：

a)读取内存中监控信息中的相关的模拟量和开关量，模拟量包括从振动摆度在线监测系统采集到的机组转速(残压和齿盘)和导叶开度；开关量包括励磁开关状态、断路器状态、紧急停机令和油开关状态；

b)根据读取的模拟量和开关量，实时判断工况的变化情况，并记录工况变化的时间点，得到各工况过程的起始时间点和结束时间点；检索振动摆度数据库，得到相应时段下的振动摆度数据；

c)通过相应的时标形成实际测量的关联曲线。

4.根据权利要求3所述的基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法，其特征在于，步骤一中的标准健康模板曲线和步骤二中的实际测量的关联曲线，曲线类型均包括：振动-有功功率关联曲线、振动-转速关联曲线、振动-励磁电流关联曲线、摆度-有功功率关联曲线、摆度-励磁电流关联曲线、摆度-转速关联曲线。

5.根据权利要求3所述的基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法，其特征在于，所述工况包括开机工况、停机工况和增负荷工况和减负荷工况。