CN109670400A - 一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法 - Google Patents

一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法 Download PDF

Info

Publication number
CN109670400A
CN109670400A CN201811349527.XA CN201811349527A CN109670400A CN 109670400 A CN109670400 A CN 109670400A CN 201811349527 A CN201811349527 A CN 201811349527A CN 109670400 A CN109670400 A CN 109670400A
Authority
CN
China
Prior art keywords
peak
stability parameter
hydropower unit
stability
start process
Prior art date
Legal status (The legal status is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the status listed.)
Granted
Application number
CN201811349527.XA
Other languages
English (en)
Other versions
CN109670400B (zh
Inventor
陈启卷
张巍
张长伟
包震洲
王卫玉
郭定宇
Current Assignee (The listed assignees may be inaccurate. Google has not performed a legal analysis and makes no representation or warranty as to the accuracy of the list.)
Wuhan University WHU
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Jinshuitan Hydropower Plant of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Original Assignee
Wuhan University WHU
State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Jinshuitan Hydropower Plant of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd
Priority date (The priority date is an assumption and is not a legal conclusion. Google has not performed a legal analysis and makes no representation as to the accuracy of the date listed.)
Filing date
Publication date
Application filed by Wuhan University WHU, State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd, Jinshuitan Hydropower Plant of State Grid Zhejiang Electric Power Co Ltd filed Critical Wuhan University WHU
Priority to CN201811349527.XA priority Critical patent/CN109670400B/zh
Publication of CN109670400A publication Critical patent/CN109670400A/zh
Application granted granted Critical
Publication of CN109670400B publication Critical patent/CN109670400B/zh
Active legal-status Critical Current
Anticipated expiration legal-status Critical

Links

Classifications

    • G—PHYSICS
    • G06—COMPUTING; CALCULATING OR COUNTING
    • G06F—ELECTRIC DIGITAL DATA PROCESSING
    • G06F2218/00—Aspects of pattern recognition specially adapted for signal processing
    • G06F2218/08—Feature extraction
    • G06F2218/10—Feature extraction by analysing the shape of a waveform, e.g. extracting parameters relating to peaks
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01M—TESTING STATIC OR DYNAMIC BALANCE OF MACHINES OR STRUCTURES; TESTING OF STRUCTURES OR APPARATUS, NOT OTHERWISE PROVIDED FOR
    • G01M7/00—Vibration-testing of structures; Shock-testing of structures
    • G01M7/02—Vibration-testing by means of a shake table
    • G01M7/025—Measuring arrangements
    • G—PHYSICS
    • G01—MEASURING; TESTING
    • G01R—MEASURING ELECTRIC VARIABLES; MEASURING MAGNETIC VARIABLES
    • G01R31/00—Arrangements for testing electric properties; Arrangements for locating electric faults; Arrangements for electrical testing characterised by what is being tested not provided for elsewhere
    • G01R31/34—Testing dynamo-electric machines
    • G01R31/343—Testing dynamo-electric machines in operation

Landscapes

  • Engineering & Computer Science (AREA)
  • Physics & Mathematics (AREA)
  • General Physics & Mathematics (AREA)
  • Computer Vision & Pattern Recognition (AREA)
  • Theoretical Computer Science (AREA)
  • Artificial Intelligence (AREA)
  • Signal Processing (AREA)
  • General Engineering & Computer Science (AREA)
  • Testing Of Devices, Machine Parts, Or Other Structures Thereof (AREA)
  • Control Of Eletrric Generators (AREA)
  • Control Of Water Turbines (AREA)

Abstract

本发明公开了一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法。该方法包括：S1：获取工作在各个不同水头的水电机组正常开机过程的健康样本，健康样本包括工况参数数据及N类稳定性参数数据；S2：划分水电机组工作的水头区间，并按照各水头区间整理各水头区间内的水电机组正常开机过程的健康样本；S3：提取各水头区间内的健康样本，绘制各水头区间内每类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域；S4：对待评价水电机组开机过程进行实时监测，计算待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标。本发明能有效地监测水电机组开机过程，对机组开机过程稳定性状态程度进行量化评价，从而保障机组稳定运行，对水电机组开机过程的稳定运行提供指导建议。

Description

一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法
技术领域
本发明涉及水电机组运行评价状态技术领域，尤其涉及一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法。
背景技术
随着制造水平提高及自动化控制技术进步，混流式水轮发电机组呈现出巨型、高效和智能化的发展趋势。机组运行稳定性水平越来越受重视。
行业标准要求的水轮发电机组状态监测系统所监测的机组运行稳定性参数包括振动、摆度和压力脉动等，用以反映机组的运行稳定性水平。为了能够更大程度地保障机组安全稳定运行，必须尽快实现机组运行过程中稳定性参数的实时监测、机组稳定性状态劣化评价，以及越限报警、跳闸停机预警等重要功能。
当前水电站一般采用的稳定性状态劣化评价方法是一种简单绝对值的直接比较。根据国家和行业内的相关标准设置各稳定性参数的一级、二级报警值，当现场在线监测获取的振动、摆度和压力脉动量超过相应限值时，则触发报警，能一定程度上保障机组稳定运行。
在现阶段施行的稳定性状态劣化评价方法中，阈值的设定主要考虑机组稳定工况，因而有效性也主要体现在此工况，阈值设定范围较宽松，且对不同机组的针对性不强，没有对水电机组开机等大波动过渡过程进行参数限值的针对性调整，因而，难以准确反映开机过程这一重要过渡过程中机组稳定性性能的劣化程度。
水电机组开机过程中，机组水力条件复杂，振动摆度较大，机组稳定性状态差，这一过程中，机组振动摆度的劣化程度较难判断，仅仅通过简单的阈值对比判断容易出现多处报警现象。实际投运中，绝大多数水电站均未将振摆越限预警及跳闸停机输出信号接入其实际运行的机组异常停机保护控制回路。频繁的报警并不意味着机组状态的劣化，也不能反映机组的劣化程度，反而容易引起现场运行人员疲劳反应，进而忽视机组的真实故障征兆。
水电机组开机过程中，调速器发出开机令，导叶开度逐渐开大并根据转速变化进行跟踪调节，最终将转速稳定在额定转速。水电机组运行过程中可能出现多种形式的故障，且故障机理复杂。对机组开机过程进行监测，获得的机组稳定性参数和工况参数包含丰富的机组稳定性状态信息，分析这些数据，可以发现机组在稳定工况运行中不能发现的缺陷和问题，有助于机组状态检修的发展与实现。
发明内容
本发明为了解决上述技术问题，提供了一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，其能够更加准确地反映水电机组开机过程中的水电机组的过渡过程稳定性性能。
为了解决上述问题，本发明采用以下技术方案予以实现：
本发明的一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，包括以下步骤：
S1：对工作在各个不同水头的水电机组进行实时稳定性监测，获取工作在各个不同水头的水电机组正常开机过程的健康样本，健康样本包括工况参数数据及N类稳定性参数数据，所述工况参数数据包括水头数据和转速数据；
S2：划分水电机组工作的水头区间，并按照各水头区间整理各水头区间内的水电机组正常开机过程的健康样本；
S3：提取各水头区间内的健康样本，绘制各水头区间内每类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域；
绘制某个水头区间内某类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域的方法包括以下步骤：
提取该水头区间内水电机组正常开机过程的旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值，以旋转周期数为横坐标、稳定性参数峰峰值为纵坐标建立直角坐标系，水电机组正常开机过程的旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值构成特征点，在直角坐标系中标出特征点，并根据特征点包络的区域绘制出该类稳定性参数峰峰值健康区域；
S4：对待评价水电机组开机过程进行实时监测，记录其开机过程中的工况参数数据及N类稳定性参数数据，根据待评价水电机组工作水头选取对应水头区间的N类稳定性参数峰峰值健康区域，计算每类稳定性参数状态评价指标，根据所有的N类稳定性参数状态评价指标得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标；
计算某类稳定性参数状态评价指标的方法包括以下步骤：
提取待评价水电机组开机过程的旋转周期数及该类稳定性参数的峰峰值，旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值构成特征点，在直角坐标系中标出特征点，将特征点拟合成该类稳定性参数变化曲线，并将拟合出的该类稳定性参数变化曲线与对应水头区间的该类稳定性参数峰峰值健康区域的包络范围比较，求得待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标。
在本方案中，水电机组为混流式水轮发电机组。
首先，利用状态监测系统对水电机组进行实时稳定性监测，获取开机过程中机组的稳定性参数数据，同时获取计算机监控系统采集的工况参数数据，选取水电机组正常开机过程的健康样本，健康样本选取后，应按照水电机组运行水头进行分组整理，因为只有在相近工作水头下，水电机组才具有相同的开机规律，导叶开度变化、转速上升情况、机组水力条件才具有相似性，这样，机组状态变化也才大体相同。
接着，提取水电机组开机过程健康样本的峰峰值。水电机组正常开机过程中，针对某一具体机组，由启动达到额定转速时间内，机组旋转过的周期数n是基本一致的，机组旋转过的周期数间接反映出机组转速的上升过程。因此，对于某一水头区间的开机数据，针对某一稳定性参数，以开机过程中机组的旋转周期数为横坐标，以峰峰值(μm)为纵坐标，绘制各稳定性参数峰峰值与机组旋转周期数的关系曲线。
然后，绘制稳定性参数峰峰值健康区域。在二维坐标系中，将各计算区间内的峰峰值的上限值、下限值分别使用三次样条插值曲线进行拟合，形成开机过程中某一振摆参数峰峰值上、下边界曲线。由此，便将所有数据点都包含在上下边界曲线之间，构成了机组在某一水头区间开机过程中，某稳定性参数峰峰值数据带，将上下边界曲线两侧端点分别相连，组成封闭区间。将这个封闭区间定义为机组在该水头区间内，开机过程稳定性参数峰峰值变化的健康区域。对机组的其他稳定性参数重复上述步骤，形成了该水头区间开机过程中，N个稳定性参数的峰峰值健康区域。
最后，对待评价水电机组开机过程进行实时监测与稳定性状态评价。根据机组运行的水头，选择相应水头区间内机组开机过程各稳定性参数的峰峰值健康区域。监测该水头下，机组N个稳定性参数在开机过程中的变化情况，采用上述开机过程峰峰值计算方法，实时提取各稳定性参数的峰峰值，针对某一稳定性参数，将提取出的峰峰值使用三次样条插值函数进行拟合，并与该参数开机过程峰峰值健康区域绘制在同一图形里，求得待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标，根据所有的N类稳定性参数状态评价指标得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标。
作为优选，所述水电机组正常开机过程包括新投产水电机组的开机调试试验、水电机组大修后开机调试试验以及新水电机组或大修后水电机组在两年以内在运行状态良好时段监测的机组开机过程。
作为优选，所述N为19，N类稳定性参数包括上导轴承X/Y向摆度、下导轴承X/Y向摆度、水导轴承X/Y向摆度、抬机量、上机架X/Y/Z振动、定子机架X/Y/Z振动、下机架X/Y/Z振动、顶盖X/Y/Z振动。
作为优选，所述步骤S3中根据特征点包络的区域绘制出该类稳定性参数峰峰值健康区域的方法包括以下步骤：将旋转周期数对应的最大峰峰值拟合成上边界曲线，将旋转周期数对应的最小峰峰值拟合成下边界曲线，上边界曲线的前端与下边界曲线的前端直线连接，上边界曲线的后端与下边界曲线的后端直线连接，围成的区域即为该类稳定性参数峰峰值健康区域。
作为优选，所述步骤S4中求得待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标的方法包括以下步骤：
计算该类稳定性参数变化曲线超出该类稳定性参数峰峰值健康区域上、下边界范围的面积大小以及该类稳定性参数峰峰值健康区域的面积其中，表示第j个水头区间下第k类稳定性参数变化曲线超出健康区域上边界的面积，表示第j个水头区间下第k类稳定性参数变化曲线超出健康区域下边界的面积，表示第j个水头区间内第k类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域的面积，Xk表示被监测的第k类稳定性参数，k＝1，2，3，4……N；
计算该类稳定性参数状态劣化指数 表示第j个水头区间下第k类稳定性参数状态劣化指数，即为待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标。
其中，表示第j个水头区间内第k类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域的面积，fu(x)表示健康区域的上边界曲线，fd(x)表示健康区域的下边界曲线，Δx为边界曲线中两个峰峰值点的间距，即1个旋转周期，表示第j个水头区间下第k类稳定性参数状态劣化指数，即为待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标，数值越大，表示该次开机过程该参数偏离健康区间越多，状态劣化越严重。
作为优选，所述步骤S4中根据所有的N类稳定性参数状态评价指标得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标的方法包括以下步骤：
确定权重系数向量W，W＝[w1，w2…wN]，w1+w2+…+wN＝1，wk表示第k类稳定性参数状态评价指标的权重系数；
对所有的N类稳定性参数状态评价指标进行加权求和，得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标
用该值E评价待评价水电机组开机过程整体稳定性状态，其值越大，说明水电机组稳定性状态越差。如：当0＜E＜0.2时，认为该次开机过程机组稳定性存在轻微劣化，该变量的阈值可在机组实际运行时，根据实际工程经验进行设定。
作为优选，所述步骤S3中提取该水头区间内水电机组正常开机过程的旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值的方法包括以下步骤：
提取该水头区间内水电机组正常开机过程的旋转周期数；
以键相信号为起点，选取包含8个相邻旋转周期的数据作为一个计算区间，第一个计算区间包含第1个旋转周期至第8个旋转周期，下一个计算区间包含上一个计算区间的后7个旋转周期及后紧接着上一个计算区间的1个旋转周期；
对每个计算区间内的该类稳定性参数数据进行97％置信度分析，计算每个计算区间内97％置信度后的该类稳定性参数最大值与最小值之间的差值，该差值作为对应计算区间最后一个旋转周期对应的该类稳定性参数的峰峰值。
峰峰值计算采用GB/T 32584-2016《水力发电厂和蓄能泵站机组机械振动的评定》推荐采用的方法：97％置信度融合平均时段法，每个时段至少包含8个旋转周期。
本方法对每个计算区间内的该类稳定性参数数据进行处理得到峰峰值，该峰峰值作为对应计算区间最后一个旋转周期对应的该类稳定性参数的峰峰值。
本发明的有益效果是：(1)能够解决现有的状态劣化评价方法中限值单一，不能准确评价水电机组开机过程稳定性状态的技术问题，在设置各稳定性参数的劣化评价限值时考虑了健康样本的情况，结合了现场实际运行情况，能更加准确地反映机组开机过程中的机组的过渡过程稳定性性能。(2)将机组开机过程的稳定性参数阈值区别于稳定运行工况的稳定性参数阈值，基于机组健康样本的开机过程，进行单独设置，反映机组稳定性状态在开机过程中的统计规律性，能更准确地在机组开机过程中实现机组稳定性状态劣化评价。(3)计算得到的稳定性状态评价指标能反映开机过程中机组的稳定性状态劣化程度，提醒用户改进机组开机方式，提升机组开机流程的安全稳定性。(4)综合考虑了19个稳定性参数，并对各稳定性参数的重要性进行区别，能更准确反映开机过程中机组稳定性。
附图说明
图1是实施例的流程图；
图2是实施例的水头区间的划分示意图；
图3是实施例中水电机组第(1)个水头区间开机过程健康样本中定子机架X向振动峰峰值变化示意图；
图4是实施例中水电机组第(1)个水头区间开机过程健康样本中定子机架X向振动峰峰值健康区间示意图；
图5是监测的待评价水电机组该次开机过程中定子机架X向振动峰峰值的变化情况示意图；
图6是监测的待评价水电机组该次开机过程中定子机架X向振动偏离健康区域情况的示意图。
具体实施方式
下面通过实施例，并结合附图，对本发明的技术方案作进一步具体的说明。
实施例：本实施例的一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，实施例中的水电机组为混流式电站机组，机组参数如表一所示，
水轮机型式 额定转速(r/min) 额定水头(m) 当前运行水头(m)
HLD333C-LJ-485 150 107 108
表一
如图1所示，包括以下步骤：
S1：对工作在各个不同水头的水电机组进行实时稳定性监测，获取工作在各个不同水头的水电机组正常开机过程的健康样本，健康样本包括工况参数数据及19类稳定性参数数据，如表二所示，
序号 参数名称 测点数 信号来源
1 上导轴承X向摆度 1 电涡流传感器
2 上导轴承Y向摆度 1 电涡流传感器
3 下导轴承X向摆度 1 电涡流传感器
4 下导轴承Y向摆度 1 电涡流传感器
5 水导轴承X向摆度 1 电涡流传感器
6 水导轴承Y向摆度 1 电涡流传感器
7 抬机量 1 电涡流传感器
8 上机架X向水平振动 1 低频振动传感器
9 上机架Y向水平振动 1 低频振动传感器
10 上机架Z向振动 1 低频振动传感器
11 定子机架X向水平振动 1 低频振动传感器
12 定子机架Y向水平振动 1 低频振动传感器
13 定子机架Z向振动 1 低频振动传感器
14 下机架X向水平振动 1 低频振动传感器
15 下机架Y向水平振动 1 低频振动传感器
16 下机架Z向振动 1 低频振动传感器
17 顶盖X向水平振动 1 低频振动传感器
18 顶盖Y向水平振动 1 低频振动传感器
19 顶盖Z向振动 1 低频振动传感器
20 水头 1 监控系统
21 转速 1 电涡流传感器
表二
因为该机组于2014年3月完成大修，故选取该机组大修后开机调试试验以及在2014年3月至2016年3月在运行状态良好时段内机组开机过程中监测得到的稳定性参数及工况参数作为健康样本；
S2：划分水电机组工作的水头区间，并按照各水头区间整理各水头区间内的水电机组正常开机过程的健康样本；
划分水电机组工作的水头区间包括以下步骤：以机组额定水头Hr为中心，上下各0.5m的范围作为第0个水头区间，即以机组运行水头范围(Hr-0.5，Hr+0.5)作为第0个区间，其他水头区间的划分方法为：按(Hr+d-0.5，Hr+d+0.5)进行划分，式中，d＝±1，±2，±3...，当d＝1时，得到第(1)个水头区间(Hr+1-0.5，Hr+1+0.5)，d＝-1时，得到第(-1)个水头区间(Hr-1-0.5，Hr-1+0.5)，以此类推；
S3：按照步骤S2划分的运行水头区间，绘制各水头区间内每类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域；
绘制某个水头区间内某类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域的方法包括以下步骤：
提取该水头区间内水电机组正常开机过程的旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值，以旋转周期数为横坐标、稳定性参数峰峰值为纵坐标建立直角坐标系，水电机组正常开机过程的旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值构成特征点，在直角坐标系中标出特征点(在直角坐标系中标出每个旋转周期数上的该类稳定性参数的峰峰值)，并根据特征点包络的区域绘制出该类稳定性参数峰峰值健康区域；
提取该水头区间内水电机组正常开机过程的旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值的方法包括以下步骤：
提取该水头区间内水电机组正常开机过程的旋转周期数；
以键相信号为起点，选取包含8个相邻旋转周期的数据作为一个计算区间，第一个计算区间包含第1个旋转周期至第8个旋转周期，下一个计算区间包含上一个计算区间的后7个旋转周期及后紧接着上一个计算区间的1个旋转周期；
对每个计算区间内的该类稳定性参数数据进行97％置信度分析，计算每个计算区间内97％置信度后的该类稳定性参数最大值与最小值之间的差值，该差值作为对应计算区间最后一个旋转周期对应的该类稳定性参数的峰峰值；
根据特征点包络的区域绘制出该类稳定性参数峰峰值健康区域的方法包括以下步骤：将旋转周期数对应的最大峰峰值拟合成上边界曲线，将旋转周期数对应的最小峰峰值拟合成下边界曲线，上边界曲线的前端与下边界曲线的前端直线连接，上边界曲线的后端与下边界曲线的后端直线连接，围成的区域即为该类稳定性参数峰峰值健康区域；
S4：对待评价水电机组开机过程进行实时监测，记录其开机过程中的工况参数数据及19类稳定性参数数据，根据待评价水电机组工作水头选取对应水头区间的19类稳定性参数峰峰值健康区域，计算每类稳定性参数状态评价指标，根据所有的19类稳定性参数状态评价指标得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标；
计算某类稳定性参数状态评价指标的方法包括以下步骤：
提取待评价水电机组开机过程的旋转周期数及该类稳定性参数的峰峰值，旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值构成特征点，在直角坐标系中标出特征点，将特征点拟合成该类稳定性参数变化曲线，并将拟合出的该类稳定性参数变化曲线与对应水头区间的该类稳定性参数峰峰值健康区域的包络范围比较，计算该类稳定性参数变化曲线超出该类稳定性参数峰峰值健康区域上、下边界范围的面积大小以及该类稳定性参数峰峰值健康区域的面积
其中，表示第j个水头区间下第k类稳定性参数变化曲线超出健康区域上边界的面积，表示第j个水头区间下第k类稳定性参数变化曲线超出健康区域下边界的面积，表示第j个水头区间内第k类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域的面积，Xk表示被监测的第k类稳定性参数，k＝1，2，3，4……19；
计算该类稳定性参数状态劣化指数 表示第j个水头区间下第k类稳定性参数状态劣化指数，即为待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标，数值越大，表示该次开机过程该参数偏离健康区间越多，状态劣化越严重；
其中，表示第j个水头区间内第k类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域的面积，fu(x)表示健康区域的上边界曲线，fd(x)表示健康区域的下边界曲线，缸为边界曲线中两个峰峰值点的间距，即1个旋转周期。
该机组额定水头为107m，故划分水头区间如图2所示，第0个水头区间为(106.5m，107.5m)；d＝1时，求得第(1)个水头区间为(107.5m，108.5m)，d＝2时，求得第(2)个水头区间为(108.5m，109.5m)...当d＝K时，求得第(K)个水头区间为(107+K-0.5，107+K+0.5)；d＝-1时，求得第(-1)个水头区间为(105.5m，106.5m)，d＝-2时，求得第(-2)个水头区间为(104.5m，105.5m)...当d＝(-K)时，求得第(-K)个水头区间为(107-K-0.5，107-K+0.5)。
峰峰值计算采用GB/T 32584-2016《水力发电厂和蓄能泵站机组机械振动的评定》推荐采用的方法：97％置信度融合平均时段法，每个时段至少包含8个旋转周期。
本实施例中，机组开机由启动达到额定转速时，一共涉及88个旋转周期，由键相信号进行判断，选取前8个旋转周期为一个计算区间，计算得到第1个计算区间的峰峰值，下一个计算区间为右移一个旋转周期(即包括本计算区间的后7个旋转周期及后紧接着该计算区间的1个旋转周期)，按照此方法一共有81个计算区间，在第88个周期结束处，即计算得到第81个计算区间的峰峰值；
该水电机组第(1)个水头区间(107.5m，108.5m)下，开机过程健康样本中定子机架X向振动峰峰值变化，如图3所示。使用该水头区间下的开机过程健康样本，可以提取出其他19个稳定性参数峰峰值，对其他水头区间下的开机过程健康样本进行同样步骤，可以提取出各个水头区间下开机过程各稳定性参数的峰峰值。
在二维坐标系中，将各计算区间的峰峰值的上限值、下限值分别使用三次样条插值曲线进行拟合，形成开机过程中某一振摆参数峰峰值上、下边界线，这样，便将所有数据点都包含在上下边界线之间，构成了机组在某一水头区间开机过程中，某稳定性参数峰峰值数据带，将这个数据带定义为机组在该水头区间下，开机过程该稳定性参数峰峰值变化的健康区域。
该机组第(1)个水头区间(107.5m，108.5m)下，开机过程健康样本的定子机架X向振动峰峰值健康区域，如图4所示。使用相同方法，可以绘制出(107.5m，108.5m)水头区间下，开机过程其他稳定性参数峰峰值健康区域。
图4中阴影部分展示的为该机组在第(1)个水头区间(107.5m，108.5m)下，开机过程健康样本的定子机架X向振动(第11类稳定性参数)峰峰值健康区域的面积，该面积计算方法为：
重复上述步骤，即可求出(107.5m，108.5m)水头区间下，开机过程健康样本其他稳定性参数的峰峰值健康区间面积 进而，重复上述步骤，可计算得到各个水头区间下，开机过程健康样本各稳定性参数的峰峰值健康区间面积
待评价水电机组当前运行水头为108m，属于第(1)个水头区间。
监测的待评价水电机该次开机过程中定子机架X向振动峰峰值的变化情况，如图5所示，其他各参数的变化情况可参照此方法绘制。
监测的待评价水电机组该次开机过程中定子机架X向振动偏离健康区域情况，如图6所示。
表示第(1)个水头区间(107.5m，108.5m)内，第11个稳定性参数(定子机架X向振动)的峰峰值健康区域的面积；
表示第(1)个水头区间(107.5m，108.5m)内该次开机过程中，第11个稳定性参数(定子机架X向振动)超出健康区域上边界的面积。由图6可以看出，这一面积由两部分组成，分别记为
表示第(1)个水头区间(107.5m，108.5m)内该次开机过程中，第11个稳定性参数(定子机架X向振动)低于健康区间下边界的面积，这里不存在低于健康区间下边界的部分，故该面积为零。
计算得到的即为待评价水电机组开机过程的定子机架X向振动状态评价指标。
综合考虑监测的19类稳定性参数。根据电厂运维管理人员的专家经验确定各稳定性参数对机组开机过程稳定性状态劣化程度评价的权重系数W，W＝[w1，w2…w19]，w1+w2+…+w19＝1，wk表示第k类稳定性参数状态评价指标的权重系数，本实施例中，
对所有的19类稳定性参数状态评价指标进行加权求和，得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标
用该值E评价待评价水电机组开机过程整体稳定性状态，其值越大，说明水电机组稳定性状态越差。如：当0＜E＜0.2时，认为该次开机过程机组稳定性存在轻微劣化，该变量的阈值可在机组实际运行时，根据实际工程经验进行设定。
在本方案中，首先，利用状态监测系统对水电机组进行实时稳定性监测，获取开机过程中机组的稳定性参数数据，同时获取计算机监控系统采集的工况参数数据，选取水电机组正常开机过程的健康样本，健康样本选取后，应按照水电机组运行水头进行分组整理，因为只有在相近工作水头下，水电机组才具有相同的开机规律，导叶开度变化、转速上升情况、机组水力条件才具有相似性，这样，机组状态变化也才大体相同。
接着，提取水电机组开机过程健康样本的峰峰值。水电机组正常开机过程中，针对某一具体机组，由启动达到额定转速时间内，机组旋转过的周期数n是基本一致的，机组旋转过的周期数间接反映出机组转速的上升过程。因此，对于某一水头区间的开机数据，针对某一稳定性参数，以开机过程中机组的旋转周期数为横坐标，以峰峰值(μm)为纵坐标，绘制各稳定性参数峰峰值与机组旋转周期数的关系曲线。
然后，绘制稳定性参数峰峰值健康区域。在二维坐标系中，将各计算区间内的峰峰值的上限值、下限值分别使用三次样条插值曲线进行拟合，形成开机过程中某一振摆参数峰峰值上、下边界曲线。由此，便将所有数据点都包含在上下边界曲线之间，构成了机组在某一水头区间开机过程中，某稳定性参数峰峰值数据带，将上下边界曲线两侧端点分别相连，组成封闭区间。将这个封闭区间定义为机组在该水头区间内，开机过程稳定性参数峰峰值变化的健康区域。对机组的其他稳定性参数重复上述步骤，形成了该水头区间开机过程中，19个稳定性参数的峰峰值健康区域。
最后，对待评价水电机组开机过程进行实时监测与稳定性状态评价。根据机组运行的水头，选择相应水头区间内机组开机过程各稳定性参数的峰峰值健康区域。监测该水头下，机组19类稳定性参数在开机过程中的变化情况，采用上述开机过程峰峰值计算方法，实时提取各稳定性参数的峰峰值，针对某一稳定性参数，将提取出的峰峰值进行拟合成曲线，并与该参数开机过程峰峰值健康区域绘制在同一图形里，求得待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标，根据所有的19类稳定性参数状态评价指标得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标。

Claims (7)

1.一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，其特征在于，包括以下步骤：
S1：获取工作在各个不同水头的水电机组正常开机过程的健康样本，健康样本包括工况参数数据及N类稳定性参数数据，所述工况参数数据包括水头数据和转速数据；
S2：划分水电机组工作的水头区间，并按照各水头区间整理各水头区间内的水电机组正常开机过程的健康样本；
S3：提取各水头区间内的健康样本，绘制各水头区间内每类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域；
绘制某个水头区间内某类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域的方法包括以下步骤：
提取该水头区间内水电机组正常开机过程的旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值，以旋转周期数为横坐标、稳定性参数峰峰值为纵坐标建立直角坐标系，水电机组正常开机过程的旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值构成特征点，在直角坐标系中标出特征点，并根据特征点包络的区域绘制出该类稳定性参数峰峰值健康区域；
S4：对待评价水电机组开机过程进行实时监测，记录其开机过程中的工况参数数据及N类稳定性参数数据，根据待评价水电机组工作水头选取对应水头区间的N类稳定性参数峰峰值健康区域，计算每类稳定性参数状态评价指标，根据所有的N类稳定性参数状态评价指标得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标；
计算某类稳定性参数状态评价指标的方法包括以下步骤：
提取待评价水电机组开机过程的旋转周期数及该类稳定性参数的峰峰值，旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值构成特征点，在直角坐标系中标出特征点，将特征点拟合成该类稳定性参数变化曲线，并将拟合出的该类稳定性参数变化曲线与对应水头区间的该类稳定性参数峰峰值健康区域的包络范围比较，求得待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标。
2.根据权利要求1所述的一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，其特征在于，所述水电机组正常开机过程包括新投产水电机组的开机调试试验、水电机组大修后开机调试试验以及新水电机组或大修后水电机组在两年以内在运行状态良好时段监测的机组开机过程。
3.根据权利要求1所述的一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，其特征在于，所述N为19，N类稳定性参数包括上导轴承X/Y向摆度、下导轴承X/Y向摆度、水导轴承X/Y向摆度、抬机量、上机架X/Y/Z振动、定子机架X/Y/Z振动、下机架X/Y/Z振动、顶盖X/Y/Z振动。
4.根据权利要求1或2或3所述的一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，其特征在于，所述步骤S3中根据特征点包络的区域绘制出该类稳定性参数峰峰值健康区域的方法包括以下步骤：将旋转周期数对应的最大峰峰值拟合成上边界曲线，将旋转周期数对应的最小峰峰值拟合成下边界曲线，上边界曲线的前端与下边界曲线的前端直线连接，上边界曲线的后端与下边界曲线的后端直线连接，围成的区域即为该类稳定性参数峰峰值健康区域。
5.根据权利要求4所述的一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，其特征在于，所述步骤S4中求得待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标的方法包括以下步骤：
计算该类稳定性参数变化曲线超出该类稳定性参数峰峰值健康区域上、下边界范围的面积大小以及该类稳定性参数峰峰值健康区域的面积其中，表示第j个水头区间下第k类稳定性参数变化曲线超出健康区域上边界的面积，表示第j个水头区间下第k类稳定性参数变化曲线超出健康区域下边界的面积，表示第j个水头区间内第k类稳定性参数对应的稳定性参数峰峰值健康区域的面积，Xk表示被监测的第k类稳定性参数，k＝1，2，3，4……N；
计算该类稳定性参数状态劣化指数 表示第j个水头区间下第k类稳定性参数状态劣化指数，即为待评价水电机组开机过程的该类稳定性参数状态评价指标。
6.根据权利要求5所述的一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，其特征在于，所述步骤S4中根据所有的N类稳定性参数状态评价指标得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标的方法包括以下步骤：
确定权重系数向量W，W＝[w1，w2…wN]，w1+w2+…+wN＝1，wk表示第k类稳定性参数状态评价指标的权重系数；
对所有的N类稳定性参数状态评价指标进行加权求和，得到待评价水电机组开机过程整体稳定性状态评价指标
7.根据权利要求1或2或3或4所述的一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法，其特征在于，所述步骤S3中提取该水头区间内水电机组正常开机过程的旋转周期数及对应的该类稳定性参数的峰峰值的方法包括以下步骤：
提取该水头区间内水电机组正常开机过程的旋转周期数；
以键相信号为起点，选取包含8个相邻旋转周期的数据作为一个计算区间，第一个计算区间包含第1个旋转周期至第8个旋转周期，下一个计算区间包含上一个计算区间的后7个旋转周期及后紧接着上一个计算区间的1个旋转周期；
对每个计算区间内的该类稳定性参数数据进行97％置信度分析，计算每个计算区间内97％置信度后的该类稳定性参数最大值与最小值之间的差值，该差值作为对应计算区间最后一个旋转周期对应的该类稳定性参数的峰峰值。
CN201811349527.XA 2018-11-13 2018-11-13 一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法 Active CN109670400B (zh)

Priority Applications (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811349527.XA CN109670400B (zh) 2018-11-13 2018-11-13 一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法

Applications Claiming Priority (1)

Application Number Priority Date Filing Date Title
CN201811349527.XA CN109670400B (zh) 2018-11-13 2018-11-13 一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法

Publications (2)

Publication Number Publication Date
CN109670400A true CN109670400A (zh) 2019-04-23
CN109670400B CN109670400B (zh) 2021-10-22

Family

ID=66141768

Family Applications (1)

Application Number Title Priority Date Filing Date
CN201811349527.XA Active CN109670400B (zh) 2018-11-13 2018-11-13 一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法

Country Status (1)

Country Link
CN (1) CN109670400B (zh)

Cited By (10)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110426123A (zh) * 2019-07-15 2019-11-08 乌江渡发电厂 一种电厂发电机组的顶盖的振动检测方法
CN110440138A (zh) * 2019-06-27 2019-11-12 国家电网有限公司 一种测压管路的排气检测方法及装置
CN111486043A (zh) * 2020-04-24 2020-08-04 华能四川水电有限公司 一种基于水轮发电机组振摆数据的下机架故障诊断方法
CN112417622A (zh) * 2020-12-04 2021-02-26 五凌电力有限公司 机组机械振动的评估方法、系统、计算机设备和存储介质
CN112539827A (zh) * 2020-12-04 2021-03-23 五凌电力有限公司 基于频率能量占比的机组机械振动评估方法和系统
CN112766831A (zh) * 2021-04-08 2021-05-07 南京上古网络科技有限公司 一种应用于电力行业的数据处理系统及方法
CN112946469A (zh) * 2020-11-26 2021-06-11 华能澜沧江水电股份有限公司 一种用于水轮发电机的自适应动态告警阈值的监测方法
CN113315240A (zh) * 2021-07-29 2021-08-27 湖南五凌电力科技有限公司 水电机组的全工况稳定性样本获取及管理方法及装置
CN114112366A (zh) * 2021-12-03 2022-03-01 郑州恩普特科技股份有限公司 一种泵机运行状态监测方法
CN115619287A (zh) * 2022-11-14 2023-01-17 湖北工业大学 基于多源数据融合的水电机组状态劣化评估方法及系统

Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140067327A1 (en) * 2011-05-03 2014-03-06 China Real-Time Technology Co., Ltd. Similarity curve-based equipment fault early detection and operation optimization methodology and system
CN105160489A (zh) * 2015-09-28 2015-12-16 国家电网公司 一种水电机组变权劣化评估系统及评估方法
CN105372591A (zh) * 2015-09-28 2016-03-02 国家电网公司 一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法
CN106092190A (zh) * 2016-06-02 2016-11-09 国家电网公司 抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系统
CN106600124A (zh) * 2016-12-05 2017-04-26 国家电网公司 基于需求侧响应影响的变压器健康水平评价方法
CN107291061A (zh) * 2017-02-22 2017-10-24 贵州北盘江电力股份有限公司董箐发电厂 一种基于量化评估的水电机组健康状态评估方法
CN108375476A (zh) * 2018-03-09 2018-08-07 中国水利水电科学研究院 一种水电机组健康评估方法

Patent Citations (7)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
US20140067327A1 (en) * 2011-05-03 2014-03-06 China Real-Time Technology Co., Ltd. Similarity curve-based equipment fault early detection and operation optimization methodology and system
CN105160489A (zh) * 2015-09-28 2015-12-16 国家电网公司 一种水电机组变权劣化评估系统及评估方法
CN105372591A (zh) * 2015-09-28 2016-03-02 国家电网公司 一种基于暂态过程的水电机组健康状态量化评价方法
CN106092190A (zh) * 2016-06-02 2016-11-09 国家电网公司 抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系统
CN106600124A (zh) * 2016-12-05 2017-04-26 国家电网公司 基于需求侧响应影响的变压器健康水平评价方法
CN107291061A (zh) * 2017-02-22 2017-10-24 贵州北盘江电力股份有限公司董箐发电厂 一种基于量化评估的水电机组健康状态评估方法
CN108375476A (zh) * 2018-03-09 2018-08-07 中国水利水电科学研究院 一种水电机组健康评估方法

Non-Patent Citations (3)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Title
W J YANG ET AL.: "Research on the volute pressure in start-up process of hydroelectric generating units", 《THE 26TH IAHR SYMPOSIUM ON HYDRAULIC MACHINERY AND SYSTEMS》 *
中国国家标准化管理委员会: "《GB/T 32584-2016 水力发电厂和蓄能泵站机组机械振动的评定》", 30 June 2016, 中国标准出版社 *
安学利 等: "基于健康样本的风电机组状态评估与异常检测系统", 《大电机技术》 *

Cited By (11)

* Cited by examiner, † Cited by third party
Publication number Priority date Publication date Assignee Title
CN110440138A (zh) * 2019-06-27 2019-11-12 国家电网有限公司 一种测压管路的排气检测方法及装置
CN110426123A (zh) * 2019-07-15 2019-11-08 乌江渡发电厂 一种电厂发电机组的顶盖的振动检测方法
CN111486043A (zh) * 2020-04-24 2020-08-04 华能四川水电有限公司 一种基于水轮发电机组振摆数据的下机架故障诊断方法
CN112946469A (zh) * 2020-11-26 2021-06-11 华能澜沧江水电股份有限公司 一种用于水轮发电机的自适应动态告警阈值的监测方法
CN112417622A (zh) * 2020-12-04 2021-02-26 五凌电力有限公司 机组机械振动的评估方法、系统、计算机设备和存储介质
CN112539827A (zh) * 2020-12-04 2021-03-23 五凌电力有限公司 基于频率能量占比的机组机械振动评估方法和系统
CN112766831A (zh) * 2021-04-08 2021-05-07 南京上古网络科技有限公司 一种应用于电力行业的数据处理系统及方法
CN112766831B (zh) * 2021-04-08 2021-06-29 南京上古网络科技有限公司 一种应用于电力行业的数据处理系统及方法
CN113315240A (zh) * 2021-07-29 2021-08-27 湖南五凌电力科技有限公司 水电机组的全工况稳定性样本获取及管理方法及装置
CN114112366A (zh) * 2021-12-03 2022-03-01 郑州恩普特科技股份有限公司 一种泵机运行状态监测方法
CN115619287A (zh) * 2022-11-14 2023-01-17 湖北工业大学 基于多源数据融合的水电机组状态劣化评估方法及系统

Also Published As

Publication number Publication date
CN109670400B (zh) 2021-10-22

Similar Documents

Publication Publication Date Title
CN109670400A (zh) 一种水电机组开机过程稳定性状态评价方法
CN102156043B (zh) 风力发电机组在线状态监测与故障诊断系统
CN103411774B (zh) 波动工况下的风电机组在线预警方法
CN103033359B (zh) 一种多特征多级综合评判的风电机组主传动装置故障诊断方法
CN102288283B (zh) 汽轮发电机组振动故障的监测方法及装置
CN103940611B (zh) 一种风电机组变工况下滚动轴承自适应异常检测方法
CN104006908B (zh) 风机能耗监测方法及系统
CN103711645B (zh) 基于建模参数特征分析的风力发电机组状态评估方法
CN105628421A (zh) 一种水电机组分工况振摆越限监测预警方法
CN108072524B (zh) 一种风电机组齿轮箱轴承故障预警方法
CN103439091B (zh) 水轮机转轮叶片裂纹故障早期预警和诊断方法及系统
CN108446379A (zh) 水电机组故障诊断方法
CN107202027B (zh) 一种大型风机运行趋势分析及故障预测方法
CN102848266B (zh) 一种机床主轴精度预测方法
CN104794492A (zh) 基于功率特征模型的机床设备加工运行状态在线识别方法
CN110080921B (zh) 一种抽水蓄能电站主进水阀在线监测评估方法和系统
US11112783B2 (en) Method and apparatus for machine monitoring with continuous improvement of a predictive maintenance database
CN109973329A (zh) 风力发电机机舱变频器柜温度异常的判断方法
CN108981796A (zh) 一种五位一体水力机械故障诊断方法
CN110185575A (zh) 一种水轮发电机组水轮机设备状态远程监控方法
CN112329357B (zh) 一种清水离心泵振动故障的简易诊断方法及诊断系统
CN107701468A (zh) 一种混流泵在线综合监测方法及装置
CN103925155A (zh) 一种风电机组输出功率异常的自适应检测方法
CN111006757A (zh) 一种风力发电机组稳态振动在线监测方法及监测系统
CN115614292B (zh) 一种立式水泵机组振动监测装置及其方法

Legal Events

Date Code Title Description
PB01 Publication
PB01 Publication
SE01 Entry into force of request for substantive examination
SE01 Entry into force of request for substantive examination
GR01 Patent grant
GR01 Patent grant