CN115062965A - 一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法 - Google Patents

Abstract

本发明公开一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法。本发明使用发电机组运维故障模式信息对发电机组及所属关键部件进行在线健康量化评估，故障模式信息主要包括故障预测、故障诊断、运行检修结果数据，通过机理模型建立发电机组健康评价体系，通过掌握故障模式的发生频次和对关键部件的影响程度，在线定量判定发电机组关键部件的运行状态，引入关键部件修正系数进行随时间变化的动态修正健康度，使其更加符合机组运行情况，指导发电机组关键部件的运行检修，确保关键部件的运行可靠性，延长发电机组使用寿命。

Description

一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法

技术领域

本发明涉及一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法。

背景技术

随着用户对智慧机组的要求逐步提升，对发电机组运维技术水平要求越来越高，依据发电机组的内部机理、时刻掌握机组的运行状态成为了发电机组智能运维的一项重要技术支撑。

发电机组的健康状态评价体系建立一直停留在应用状态监测参数指标来进行综合评价，由于受到发电机组工况变化较多、传感器测量和数据传输实时性和准确性等影响，无法真正做到准确掌握机组的运行状态，因此，利用数据分析处理后的故障信息进行发电机组健康状态评价才能准确实用。

为保证发电机组健康评估结果有据可依，迫切需要一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法。

发明内容

本发明要解决的技术问题是在发电机组运行过程中提供一种能够通过全生命周期故障信息进行健康评估的方法。本发明的技术方案具体描述如下：

步骤一：启动发电机组全生命周期内故障模式信息和健康评估模型查询服务；

步骤二：获取发电机组关键部件k健康评估模型和模型所属故障模式F_j，故障模式对象主要包含该故障发生的频次F_jf和对部件的影响程度F_ji；

步骤三：计算第j个特定故障模式的健康度

步骤四：关键部件上线运行初始健康度H₀按照所属监测测点异常检测模型计算获取，关键部件更换时健康度H_n按照同类型部件统计和经验获取；

步骤五：预先按公式对多种故障模式允许的最大频次值F_jfmax和F_jfst值进行设置，最大频次值F_jfmax和频次标准值F_jfst按照统计和经验获取；

步骤六：依据故障信息计算第k个关键部件的健康度H_kf,首先对所属故障模式严重程度F_ji进行归一化处理，即可结合故障模式健康度进行部件健康度计算；

步骤七：计算第k个关键部件特定运行环境下在t时刻的修正系数ω(t)；

步骤八：计算第k个关键部件动态修正后的健康度H_k；

步骤九：计算发电机组健康度H_g；

步骤十：划分发电机组健康度评价指标范围，评价指标描述机组运行状态。

在上述基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法中，所述步骤三中故障模式健康度，故障模式信息获取及故障模式健康度计算的步骤如下：

以故障模式编号作为查询条件，从数据库中获取第j个特定故障模式的历史故障信息包含发生频次和对关键部件的影响程度；

结合故障模式频次的标准值、最大值以及初始和更换时刻健康度进行健康度计算，判定公式如下：

式中：

第j个特定故障模式的健康度；

F_jfmax：该种故障模式允许的最大频次值；

F_jfst：该种故障模式允许的频次标准值；

H_n：第k个关键部件更换时健康度；

H₀：第k个关键部件上线运行初始健康度；

将第j个特定故障模式的健康度存储到数据库，实现定期更新故障模式健康状态指标。

在上述基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法中，所述步骤六中部件健康度，关键部件所属故障模式健康度获取及关键部件健康度计算的步骤如下：

以关键部件编号作为查询条件，从数据库中获取关键部件健康评估指标体系，获取第k个关键部件相关所属故障模式及影响程度；

对所有指标体系中的故障模式影响程度进行归一化处理，对所有故障模式的健康度进行加权计算，判定公式如下：

式中：

H_kf：第k个关键部件的健康度；

第j个特定故障模式的健康度；

F_ji：所属故障模式影响程度；

以关键部件编号作为查询条件，对数据库中第k个关键部件的健康度进行定期更新健康度。

在上述基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法中，所述步骤七中修正系数，关键部件修正系数信息获取及修正系数计算的步骤如下：

以关键部件编号作为查询条件，从数据库中获取关键部件所处运行环境的修正系数，自然劣化系数

设计寿命T_s、水环境腐蚀系数f₁赋值。

结合多项修正系数以及初始和更换时刻健康度对自然劣化系数进行计算，判定公式如下：

式中：

自然劣化系数；

T_s：该种部件设计寿命；

f₁：水环境腐蚀系数；

根据初始健康度计算时间节点t₀及关键部件的自然劣化系数

进行实时计算关键部件健康度修正系数，判定公式如下：

式中：

ω(t)：修正系数

自然劣化系数；

t₀：初始健康度计算时间节点；

以关键部件编号作为查询条件，对数据库中第k个关键部件的修正系数进行定期更新，工作负荷系数f₂按年周期计算更新，温度场系数f₄按照季度进行选自动筛选。

在上述基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法中，所述步骤八中部件修正后健康度，关键部件修正后健康度计算的步骤如下：

以关键部件编号为条件查询第k个关键部件修正前的健康度H_kf和t时刻的修正系数ω(t)；

结合修正前的健康度和t时刻的修正系数进行在线实时计算，判定公式如下：

H_k＝H_kf·ω(t)

式中：

H_k：第k个关键部件动态修正后的健康度；

H_kf：第k个关键部件修正前的健康度；

ω(t)：t时刻的修正系数；

以关键部件编号作为查询条件，对数据库中第k个关键部件的健康度进行修正后更新，并且将健康度状态标签赋值为已修正。

在上述基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法中，所述步骤九中发电机组健康度，结合发电机组评价体系中的关键部件H₁…H_N计算的步骤如下：

以发电机组编号作为查询条件，从数据库中获取发电机组健康评估指标体系，获取第H₁…H_N个关键部件的健康度；

获取发电机组健康评估指标体系中的关键部件健康度，采用关键部件最低分数代表发电机组健康度原则，判定公式如下：

H_g＝min{H₁…H_N}

式中：

H_g：发电机组健康度；

H₁：第1个关键部件的健康度；

H_N：第N个关键部件的健康度；

以发电机组编号作为查询条件，对数据库中发电机组的健康度进行定期更新。

在上述基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法中，所述步骤十中发电机组运行状态，结合发电机组运行状态评价标准与健康度进行运行状态评价的步骤如下：

从数据库中获取发电机组运行状态评价指标范围带与发电机组的健康度；

将发电机组健康度与状态评价指标范围带进行筛选匹配，判定公式如下：

式中：

H_g：发电机组健康度；

则可以计算健康评估结果及判定发电机组运行状态。

由于采用了上述方案，本发明的有益效果是：

1.方便机组实施视情检修。通过掌握发电机组及其所属关键部件的量化评估结果，可以通过该指标指导关键部件进行应急性检修或者延长检修周期，保证机组和关键部件的安全可靠性；

2.延长发电机组的使用寿命。通过机组实施视情检修，降低机组的检修维护费用，减少机组“非停”时间，可以确保发电机组高效稳定运行，延长发电机组的使用寿命。

附图说明

图1是本发明方法的工作原理逻辑框图。

图2是部件初始、更换健康度计算原理逻辑框图。

具体实施方式

具体实施方式一：如图1和图2所示，本实施方式提供了一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法，所述方法是通过如下步骤实现的：

步骤一：启动发电机组全生命周期内故障模式信息和健康评估模型查询服务；

步骤二：获取发电机组关键部件k健康评估模型和模型所属故障模式F_j，故障模式对象主要包含该故障发生的频次F_jf和对部件的影响程度F_ji；

步骤三：计算第j个特定故障模式的健康度

步骤四：关键部件上线运行初始健康度H₀按照所属监测测点异常检测模型计算获取，关键部件更换时健康度H_n按照同类型部件统计和经验获取；

步骤五：预先按公式对多种故障模式允许的最大频次值F_jfmax和F_jfst值进行设置，最大频次值F_jfmax和频次标准值F_jfst按照统计和经验获取；

步骤六：依据故障信息计算第k个关键部件的健康度H_kf,首先对所属故障模式严重程度F_ji进行归一化处理，即可结合故障模式健康度进行部件健康度计算；

步骤七：计算第k个关键部件特定运行环境下在t时刻的修正系数ω(t)；

步骤八：计算第k个关键部件动态修正后的健康度H_k；

步骤九：计算发电机组健康度H_g；

步骤十：划分发电机组健康度评价指标范围，评价指标映射机组运行状态。

本实施方式中，基于发电机组故障信息进行量化评估，提高发电机组的健康量化评估水平。综合利用发电机组的全生命周期运维故障信息，将机组的故障诊断、故障预测、运行检修等数据存入历史故障库中，最终结合故障信息对关键部件的影响程度和发生的频次，准确评价发电机组的运行状态，准确掌握了机组的历史健康水平，指导发电机组进行状态检修。

具体实施方式二：如图1和图2所示，本实施方式是对具体实施方式一所述的步骤三作进一步限定，本实施方式中，所述步骤三中故障模式健康度，故障模式信息获取及故障模式健康度计算的步骤如下：

以故障模式编号作为查询条件，从数据库中获取第j个特定故障模式的历史故障信息包含发生频次和对关键部件的影响程度；

结合故障模式频次的标准值、最大值以及初始和更换时刻健康度进行健康度计算，判定公式如下：

式中：

第j个特定故障模式的健康度；

F_jfmax：该种故障模式允许的最大频次值；

F_jfst：该种故障模式允许的频次标准值；

H_n：第k个关键部件更换时健康度；

H₀：第k个关键部件上线运行初始健康度；

将第j个特定故障模式的健康度存储到数据库，实现定期更新故障模式健康状态指标。

本实施方式中采用计算机自动判断和统计，可以有效记录该故障模式的历史发生情况，能够更加高效的获取该故障模式的具体故障信息。

具体实施方式三：如图1和图2所示，本实施方式是对具体实施方式一所述的步骤六作进一步限定，本实施方式中，所述步骤六中部件健康度，关键部件所属故障模式健康度获取及关键部件健康度计算的步骤如下：

以关键部件编号作为查询条件，从数据库中获取关键部件健康评估指标体系，获取第k个关键部件相关所属故障模式及影响程度；

对所有指标体系中的故障模式影响程度进行归一化处理，对所有故障模式的健康度进行加权计算，判定公式如下：

式中：

H_kf：第k个关键部件的健康度；

第j个特定故障模式的健康度；

F_ji：所属故障模式影响程度；

以关键部件编号作为查询条件，对数据库中第k个关键部件的健康度进行定期更新健康度。

具体实施方式四：如图1和图2所示，本实施方式是对具体实施方式一所述的步骤七作进一步限定，本实施方式中，所述步骤七中修正系数，关键部件修正系数信息获取及修正系数计算的步骤如下：

以关键部件编号作为查询条件，从数据库中获取关键部件所处运行环境的修正系数，自然劣化系数

设计寿命T_s、水环境腐蚀系数f₁直接赋值。

结合多项修正系数以及初始和更换时刻健康度对自然劣化系数进行计算，判定公式如下：

式中：

自然劣化系数；

T_s：该种部件设计寿命；

f₁：水环境腐蚀系数；

根据初始健康度计算时间节点t₀及关键部件的自然劣化系数

进行实时计算关键部件健康度修正系数，判定公式如下：

式中：

ω(t)：修正系数

自然劣化系数；

t₀：初始健康度计算时间节点；

以关键部件编号作为查询条件，对数据库中第k个关键部件的修正系数进行定期更新，工作负荷系数f₂按年周期计算更新，温度场系数f₄按照季度进行选自动筛选。

本实施方式中引入修正系数，修改系数来源主要由实验室疲劳与破坏实验等获取，将发电机组环境因素考虑到健康度计算过程中，能够提高健康度的计算精度。

具体实施方式五：如图1和图2所示，本实施方式是对具体实施方式一所述的步骤八作进一步限定，本实施方式中，所述步骤八中部件修正后健康度，关键部件修正后健康度计算的步骤如下：

以关键部件编号为条件查询第k个关键部件修正前的健康度H_kf和t时刻的修正系数ω(t)；

结合修正前的健康度和t时刻的修正系数进行在线实时计算，判定公式如下：

H_k＝H_kf·ω(t)

式中：

H_k：第k个关键部件动态修正后的健康度；

H_kf：第k个关键部件修正前的健康度；

ω(t)：t时刻的修正系数；

以关键部件编号作为查询条件，对数据库中第k个关键部件的健康度进行修正后更新，并且将健康度状态标签赋值为已修正。

本实施方式中部件健康度引入随时间变化的修正系数，使得部件健康度符合疲劳老化现象，检修周期更加符合电厂实际结果。

具体实施方式六：如图1和图2所示，本实施方式是对具体实施方式一所述的步骤九作进一步限定，本实施方式中，所述步骤九中发电机组健康度，，结合发电机组评价体系中的关键部件H₁…H_N计算的步骤如下：

以发电机组编号作为查询条件，从数据库中获取发电机组健康评估指标体系，获取第H₁…H_N个关键部件的健康度；

获取发电机组健康评估指标体系中的关键部件健康度，采用关键部件最低分数代表发电机组健康度原则，判定公式如下：

H_g＝min{H₁…H_N}

式中：

H_g：发电机组健康度；

H₁：第1个关键部件的健康度；

H_N：第N个关键部件的健康度；

以发电机组编号作为查询条件，对数据库中发电机组的健康度进行定期更新。

本实施方式中发电机组健康度按照最小隶属原则，使得发电机组健康度表征机组最危险状态，快速定位到最有可能出现问题的关键部件，提高运维人员应急响应效率。

具体实施方式七：如图1和图2所示，本实施方式是对具体实施方式一所述的步骤十作进一步限定，本实施方式中，所述步骤十中发电机组运行状态，，结合发电机组运行状态评价标准与健康度进行运行状态评价的步骤如下：

从数据库中获取发电机组运行状态评价指标范围带与发电机组的健康度；

将发电机组健康度与状态评价指标范围带进行筛选匹配，判定公式如下：

式中：

H_g：发电机组健康度；

则可以计算健康评估结果及判定发电机组运行状态。

本实施方式中发电机组健康度范围与机组运行状态建立对应关系，使得运维人员快速掌握关键部件及机组的健康状态，依据健康评估结果准确快速指导运维人员进行响应。

以上各实施例仅用以说明本发明的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述各实施例对本发明进行了详细的说明，本领域的技术人员应当清楚：可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分或者全部技术特征进行等同替换；然而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本发明各实施例的技术方案范围。

Claims (7)

1.一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法，其特征包括如下步骤：

步骤一：启动发电机组全生命周期内故障模式信息和健康评估模型查询服务；

步骤二：获取发电机组关键部件k健康评估模型和模型所属故障模式F_j，故障模式对象主要包含该故障发生的频次F_jf和对部件的影响程度F_ji；

步骤三：计算第j个特定故障模式的健康度

步骤四：关键部件上线运行初始健康度H₀按照所属监测测点异常检测模型计算获取，关键部件更换时健康度H_n按照同类型部件统计和经验获取；

步骤五：预先按公式对多种故障模式允许的最大频次值F_jfmax和F_jfst值进行设置，最大频次值F_jfmax和频次标准值F_jfst按照统计和经验获取；

步骤六：依据故障信息计算第k个关键部件的健康度H_kf,首先对所属故障模式严重程度F_ji进行归一化处理，即可结合故障模式健康度进行部件健康度计算；

步骤七：计算第k个关键部件特定运行环境下在t时刻的修正系数ω(t)；

步骤八：计算第k个关键部件动态修正后的健康度H_k；

步骤九：计算发电机组健康度H_g；

步骤十：划分发电机组健康度评价指标范围，评价指标描述机组运行状态。

2.根据权利要求1所述的一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法，其特征是：所述步骤三中故障模式健康度，故障模式信息获取及故障模式健康度计算的步骤如下：

以故障模式编号作为查询条件，从数据库中获取第j个特定故障模式的历史故障信息，包含发生频次和对关键部件的影响程度；

结合故障模式频次的标准值、最大值以及初始和更换时刻健康度进行健康度计算，判定公式如下：

式中：

第j个特定故障模式的健康度；

F_jfmax：该种故障模式允许的最大频次值；

F_jfst：该种故障模式允许的频次标准值；

H_n：第k个关键部件更换时健康度；

H₀：第k个关键部件上线运行初始健康度；

将第j个特定故障模式的健康度存储到数据库，实现定期更新故障模式健康状态指标。

3.根据权利要求1所述的一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法，其特征是：所述步骤六中部件健康度，关键部件所属故障模式健康度获取及关键部件健康度计算的步骤如下：

以关键部件编号作为查询条件，从数据库中获取关键部件健康评估指标体系，获取第k个关键部件相关所属故障模式及影响程度；

对所有指标体系中的故障模式影响程度进行归一化处理，对所有故障模式的健康度进行加权计算，判定公式如下：

式中：

H_kf：第k个关键部件的健康度；

第j个特定故障模式的健康度；

F_ji：所属故障模式影响程度；

以关键部件编号作为查询条件，对数据库中第k个关键部件的健康度进行定期更新健康度。

4.根据权利要求1所述的一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法，其特征是：所述步骤七中修正系数，关键部件修正系数信息获取及修正系数计算的步骤如下：

以关键部件编号作为查询条件，从数据库中获取关键部件所处运行环境的修正系数，自然劣化系数

设计寿命T_s、水环境腐蚀系数f₁直接赋值；

结合多项修正系数以及初始和更换时刻健康度对自然劣化系数进行计算，判定公式如下：

式中：

自然劣化系数；

T_s：该种部件设计寿命；

f₁：水环境腐蚀系数；

根据初始健康度计算时间节点t₀及关键部件的自然劣化系数

进行实时计算关键部件健康度修正系数，判定公式如下：

式中：

ω(t)：修正系数

自然劣化系数；

t₀：初始健康度计算时间节点；

以关键部件编号作为查询条件，对数据库中第k个关键部件的修正系数进行定期更新，工作负荷系数f₂按年周期计算更新，温度场系数f₄按照季度进行选自动筛选。

5.根据权利要求1所述的一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法，其特征是：所述步骤八中部件修正后健康度，关键部件修正后健康度计算的步骤如下：

以关键部件编号为条件查询第k个关键部件修正前的健康度H_kf和t时刻的修正系数ω(t)；

结合修正前的健康度和t时刻的修正系数进行在线实时计算，判定公式如下：

H_k＝H_kf·ω(t)

式中：

H_k：第k个关键部件动态修正后的健康度；

H_kf：第k个关键部件修正前的健康度；

ω(t)：t时刻的修正系数；

以关键部件编号作为查询条件，对数据库中第k个关键部件的健康度进行修正后更新，并且将健康度状态标签赋值为已修正。

6.根据权利要求1所述的一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法，其特征是：所述步骤九中发电机组健康度，结合发电机组评价体系中的关键部件H₁…H_N计算的步骤如下：

以发电机组编号作为查询条件，从数据库中获取发电机组健康评估指标体系，获取第H₁…H_N个关键部件的健康度；

获取发电机组健康评估指标体系中的关键部件健康度，采用关键部件最低分数代表发电机组健康度原则，判定公式如下：

H_g＝min{H₁…H_N}

式中：

H_g：发电机组健康度；

H₁：第1个关键部件的健康度；

H_N：第N个关键部件的健康度；

以发电机组编号作为查询条件，对数据库中发电机组的健康度进行定期更新。

7.根据权利要求1所述的一种基于故障信息的水轮发电机组健康评估方法，其特征是：所述步骤十中发电机组运行状态，结合发电机组运行状态评价标准与健康度进行运行状态评价的步骤如下：

从数据库中获取发电机组运行状态评价指标范围带与发电机组的健康度；

将发电机组健康度与状态评价指标范围带进行筛选匹配，判定公式如下：

式中：

H_g：发电机组健康度；

则可以计算健康评估结果及判定发电机组运行状态。

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