CN115083133A - 一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法及系统，属于水轮发电机组检测技术领域。对与立式水轮发电机组发生振荡和失步相关联的参数数据进行实时检测后，一方面利用趋势分析算法进行连续检测的趋势分析，得出若干异常分析结果，另一方面结合立式水轮发电机组正常工况下的参数数据进行对比变量分析，根据两种分析的匹配度确定立式水轮发电机组可能发生振荡和失步，从而进行预警。该方法适应性广、自动化程度高，填补了针对发电机振荡和失步预警的技术空白，保障了立式水轮发电机组运行的安全性和稳定性。
Description
技术领域
本发明属于水轮发电机组检测技术领域，具体涉及一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法及系统。
背景技术
水轮发电机组的运行稳定性是保证发电厂供电质量、机组使用寿命的重要因数之一。在实际的发电生产过程中，因受水轮发电机组故障或系统故障的影响，会发生发电机振荡和失步现象，发电机振荡原因主要包括原动机输入力矩突然变化、系统短路、大容量线路突然断开等，振荡有两种可能结果，其一是发电机稳定在新的工作点保持同步运行，其二是造成发电机失步。
目前，针对发电机振荡和失步的技术研究多集中于事故发生后的研究分析，为事故的快速定位、维护服务，而对于发电机发生振荡和失步事故的预警还处于技术空白。
发明内容
为了解决上述现有技术中存在的缺陷，本发明的目的在于提供一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法及系统，能够对立式水轮发电机组可能发生的振荡和失步进行预警，保证立式水轮发电机组的安全稳定运行。
本发明是通过以下技术方案来实现：
一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，包括：
S1：实时检测与立式水轮发电机组发生振荡和失步相关联的参数数据，将立式水轮发电机组正常工况下的参数数据进行存储；
S2：采用趋势分析算法对S1实时检测的参数数据进行趋势分析，输出N个分析结果，并提取N个分析结果中的M个异常分析结果；N为参数数据的类型数量；
S3：调用立式水轮发电机组正常工况下的参数数据，与实时检测的参数数据进行对比分析，输出N个分析结果，并提取N个分析结果中的Z个异常分析结果；
S4：将S2得到的M个异常分析结果和S3得到的Z个异常分析结果进行匹配，根据匹配度进行预警。
优选地，S1中，所述参数数据包括定子线圈温度及氢气温度、转子绕组的阻抗值、定子电压、定子电流、有功功率和无功功率、发电机频率和发电机噪音。
优选地，S2中，所述采用趋势分析算法对S1实时检测的参数数据进行趋势分析，具体为：对实时检测的参数数据进行趋势分析，若趋势变化超出预设的阈值，则输出异常分析结果，反之则输出正常分析结果。
优选地，S3中，若实时检测的参数数据连续超出或低于正常工况下的参数数据，则输出异常分析结果，反之输出正常分析结果。
优选地，S4中，所述匹配度为S2得到的M个异常分析结果和S3得到的Z个异常分析结果所关联的参数数据匹配。
优选地，S4中，匹配度大于1且不大于3时，发出初步预警信息；匹配度大于3时，发出预警信息。
进一步优选地，发出初步预警信息时，工作人员在后续工作中着重观察该输出异常分析结果的参数数据；发出预警信息时，工作人员对异常分析结果进行排查、采取预防措施或做好停机准备。
本发明公开的一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警系统，包括：
运行参数检测单元，实时检测与立式水轮发电机组发生振荡和失步相关联的参数数据；
历史数据模块，存储立式水轮发电机组正常工况下的参数数据；
趋势分析模块，对实时检测的参数数据进行趋势分析，输出分析结果，并提取分析结果中的异常分析结果；
对比分析模块，调用立式水轮发电机组正常工况下的参数数据，与实时检测的参数数据进行对比分析，输出分析结果，并提取分析结果中的异常分析结果；
异常分析结果匹配模块：将趋势分析模块提取的异常分析结果与对比分析模块提取的异常分析结果进行匹配，并输出异常分析结果匹配的数量；
预警模块：根据异常分析结果匹配模块输出的异常分析结果匹配的数量，发出预警信息。
优选地，运行参数检测单元包括：
定子温度检测模块，用于检测定子线圈温度和定子氢气温度；
转子绕组检测模块，用于检测转子绕组的阻抗值；
定子电压检测模块，用于检测定子电压；
定子电流检测模块，用于检测定子电流；
功率检测模块，用于检测有功功率和无功功率；
频率检测模块，用于检测发电机频率；
噪音检测模块，用于检测发电机运行声音。
优选地，还包括振荡预判模块和案例库模块，振荡预判模块，根据预警信息关联的异常分析结果，判断可能出现的振荡类型和故障原因；案例库模块，用于自动输入或手动添加振荡预警案例，作为振荡预判模块预判的依据。
与现有技术相比，本发明具有以下有益的技术效果：
本发明公开的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，对与立式水轮发电机组发生振荡和失步相关联的参数数据进行实时检测后，一方面利用趋势分析算法进行连续检测的趋势分析，得出若干异常分析结果，另一方面结合立式水轮发电机组正常工况下的参数数据进行对比变量分析，根据两种分析的匹配度确定立式水轮发电机组可能发生振荡和失步，从而进行预警。采用趋势分析算法，对于长期主要运行在正常工况的立式水轮发电机组来说简单有效、变化趋势直观，且变化趋势的本身可以为相关参数提供判断指标。通过对比变量分析又能够以历史数据作为参考，避免数据变化的敏感性带来判断误差。该方法填补了针对发电机振荡和失步预警的技术空白，保障了立式水轮发电机组运行的安全性和稳定性。
进一步地，参数数据包括了能够对立式水轮发电机组振荡和失步起到判断的运行参数，能够提高预警的准确性。
进一步地，根据异常分析结果的匹配数量采用分级预警制度，有利于进行工作的规划和调度。
本发明公开的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警系统，构建简单，自动化程度高，能够与现有的系统硬件兼容，适用范围广。
附图说明
图1为本发明的方法流程示意图；
图2为本发明的系统结构框图。
具体实施方式
下面结合附图和具体实施例对本发明做进一步的详细说明，所述是对本发明的解释而不是限定。
如图1，本发明的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，包括：
S1：实时检测与立式水轮发电机组发生振荡和失步相关联的参数数据，将立式水轮发电机组正常工况下的参数数据进行存储；参数数据包括定子线圈温度及氢气温度、转子绕组的阻抗值、定子电压、定子电流、有功功率和无功功率、发电机频率和发电机噪音。
S2：采用趋势分析算法对S1实时检测的参数数据进行趋势分析，若趋势变化超出预设的阈值，则输出异常分析结果，反之则输出正常分析结果。最终输出N个分析结果，并提取N个分析结果中的M个异常分析结果；N为参数数据的类型数量。其中，趋势分析算法可采用常规算法，例如：CART回归、LASSO回归、ARIMA、RNN、LSTM等。
S3：调用立式水轮发电机组正常工况下的参数数据，与实时检测的参数数据进行对比分析，若实时检测的参数数据在预设周期内连续超出或低于正常工况下的参数数据，则输出异常分析结果，反之输出正常分析结果。最终输出N个分析结果，并提取N个分析结果中的Z个异常分析结果；
S4：将S2得到的M个异常分析结果和S3得到的Z个异常分析结果进行匹配，根据两者的匹配度进行预警。预警可采取分级制度：匹配度大于1且不大于3时，发出初步预警信息；匹配度大于3时，发出预警信息。匹配度为S2得到的M个异常分析结果和S3得到的Z个异常分析结果所关联的参数数据匹配。发出初步预警信息时，工作人员在后续工作中着重观察该输出异常分析结果的参数数据；发出预警信息时，工作人员对异常分析结果进行排查、采取预防措施或做好停机准备。
如图2，本发明公开的一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警系统，包括：
运行参数检测单元，实时检测与立式水轮发电机组发生振荡和失步相关联的参数数据；历史数据模块，存储立式水轮发电机组正常工况下的参数数据；趋势分析模块，对实时检测的参数数据进行趋势分析，输出分析结果，并提取分析结果中的异常分析结果；对比分析模块，调用立式水轮发电机组正常工况下的参数数据，与实时检测的参数数据进行对比分析，输出分析结果，并提取分析结果中的异常分析结果；异常分析结果匹配模块：将趋势分析模块提取的异常分析结果与对比分析模块提取的异常分析结果进行匹配，并输出异常分析结果匹配的数量；预警模块：根据异常分析结果匹配模块输出的异常分析结果匹配的数量，发出预警信息。
运行参数检测单元包括：定子温度检测模块，用于检测定子线圈温度和定子氢气温度；转子绕组检测模块，用于检测转子绕组的阻抗值；定子电压检测模块，用于检测定子电压；定子电流检测模块，用于检测定子电流；功率检测模块，用于检测有功功率和无功功率；频率检测模块，用于检测发电机频率；噪音检测模块，用于检测发电机运行声音。
作为本发明的一个优选方案，系统还包括振荡预判模块和案例库模块，振荡预判模块，根据预警信息关联的异常分析结果，判断可能出现的振荡类型和故障原因；案例库模块，用于自动输入或手动添加振荡预警案例，作为振荡预判模块预判的依据。
下面以一个具体实施例来对本发明进行进一步地解释说明：
本实施例提供了一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警系统，该检测预警系统是基于对立式水轮发电机组振荡和失步的研究基础上，针对立式水轮发电机组的运行及发生振荡和失步事故进行的大量研究，设计如下针对立式水轮发电机组振荡和失步模型，如表1：
表1
根据上述振荡和失步模型，本实施例集成针对上述关联参数的检测，包括：定子温度检测模块，用于检测定子线圈温度和定子氢气温度；转子绕组检测模块，用于检测转子绕组的阻抗值；定子电压检测模块，用于检测定子电压；定子电流检测模块，用于检测定子电流；功率检测模块，用于检测有功和无功；频率检测模块，用于检测发电机频率；噪音检测模块，用于检测发电机运行声音。上述检测数据可以通过网络通讯直接从各电厂原有的计算机监控系统中直接获取，而不用再增设硬件设备，因为使得本系统具备较优的经济性，获取的数据在数据库内进行识别和处理，然后供对比分析模块、趋势分析模块、预警模块等功能模块调用；各数据采用实时连续采集的数据采集方案，形成波形数据，方便工作人员直接观察。
本实施例还包括有历史数据模块，用于存储上述检测数据在发电机正常工况下的原始数据，历史数据是立式水轮发电机在额定工况或最优工况下运行的各检测数据的运行数据，其一般采用一定周期内的原始数据。
对比分析模块，该模块主要用于将上述检测数据与历史数据进行对比分析，判断各检测数据的变化是否显著，其对比分析的是实时检测数据和历史数据之间的关系，反映实时检测数据的变量关系。
趋势分析模块，该模块主要用于分析上述检测数据变化趋势，采用趋势分析算法，可结合相关联的趋势分析模型，其主要反映的是实时检测数据本身的变化趋势。
预警模块，该模块是根据对比分析模块和趋势分析模块的分析结果输出预警信息，其主要是对两种分析结果进行再匹配，然后根据匹配结果输出对应的预警信息。
振荡预判模块，根据预警所关联的检测数据，判断可能出现的振荡类型和故障原因，振荡预判模块根据输出的分析结果和预警信息，结合可能发生振荡和失步的关联数据，给出预判的振荡类型，供工作人员参考。
案例库模块，用于自动输入或手动添加振荡预警案例，具体的说，振荡预警案例包括有与振荡预警相关联的参数数据和振荡预判等，案例库模块根据振动预警发生的情况进行适应性更新，形成案例的历史数据，供调用并用于研究分析。
采用上述系统进行立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，包括如下步骤：
步骤一，实时检测与立式水轮发电机组发生振荡和失步相关联的参数数据；上述的参数数据包括：定子线圈温度和定子氢气温度、转子绕组的阻抗值、定子电压、定子电流、有功和无功、发电机频率以及发电机噪音，这些数据可直接从各电厂原有的计算机监控系统中直接获取。
步骤二，采用趋势分析算法对实时检测的参数数据进行趋势分析，输出N个分析结果，其中，N＝参数数据的类型数量；对实时检测的参数数据进行趋势分析，若趋势变化超出预设的阈值，则输出异常分析结果，反之输出正常分析结果，正常分析结果+异常分析结果＝N个分析结果。
步骤三，提取步骤二中N个分析结果中的M个异常分析结果，其中，M＜N；
步骤四，调用在发电机正常工况下的原始数据与实时检测的参数数据，进行对比分析，并输出N个分析结果；步骤四中原始数据与实时检测的参数数据进行对比分析，若实时检测的参数数据连续超出或低于原始数据，则输出异常分析结果，反之输出正常分析结果，正常分析结果+异常分析结果＝N个分析结果。
步骤五，提取步骤三中N个分析结果中的Z个异常分析结果，Z＜N；
步骤六，将步骤三和步骤五中的异常分析结果进行匹配，若匹配度大于1，则发出初步预警信息，若匹配度大于3，则发出预警信息，其中，匹配度是指步骤三中的异常分析结果和步骤五中的异常分析结果所关联的参数数据匹配；初步预警信息是指非正式预警，用于提醒作用，以变工作人员在后续的工作中着重观察该参数指标，预警分析是指正式预警，需要工作人员根据各分析结果排查问题、或采取预防振荡或失步的措施或做好停机准备。
需要说明的是，以上所述仅为本发明实施方式的一部分，根据本发明所描述的系统所做的等效变化，均包括在本发明的保护范围内。本发明所属技术领域的技术人员可以对所描述的具体实例做类似的方式替代，只要不偏离本发明的结构或者超越本权利要求书所定义的范围，均属于本发明的保护范围。
Claims (10)
1.一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，其特征在于，包括：
S1：实时检测与立式水轮发电机组发生振荡和失步相关联的参数数据，将立式水轮发电机组正常工况下的参数数据进行存储；
S2：采用趋势分析算法对S1实时检测的参数数据进行趋势分析，输出N个分析结果，并提取N个分析结果中的M个异常分析结果；N为参数数据的类型数量；
S3：调用立式水轮发电机组正常工况下的参数数据，与实时检测的参数数据进行对比分析，输出N个分析结果，并提取N个分析结果中的Z个异常分析结果；
S4：将S2得到的M个异常分析结果和S3得到的Z个异常分析结果进行匹配，根据匹配度进行预警。
2.如权利要求1所述的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，其特征在于，S1中，所述参数数据包括定子线圈温度及氢气温度、转子绕组的阻抗值、定子电压、定子电流、有功功率和无功功率、发电机频率和发电机噪音。
3.如权利要求1所述的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，其特征在于，S2中，所述采用趋势分析算法对S1实时检测的参数数据进行趋势分析，具体为：对实时检测的参数数据进行趋势分析，若趋势变化超出预设的阈值，则输出异常分析结果，反之则输出正常分析结果。
4.如权利要求1所述的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，其特征在于，S3中，若实时检测的参数数据连续超出或低于正常工况下的参数数据，则输出异常分析结果，反之输出正常分析结果。
5.如权利要求1所述的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，其特征在于，S4中，所述匹配度是指S2得到的M个异常分析结果和S3得到的Z个异常分析结果所关联的参数数据匹配。
6.如权利要求1所述的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，其特征在于，S4中，匹配度大于1且不大于3时，发出初步预警信息；匹配度大于3时，发出预警信息。
7.如权利要求6所述的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警方法，其特征在于，发出初步预警信息时，工作人员在后续工作中着重观察该输出异常分析结果的参数数据；发出预警信息时，工作人员对异常分析结果进行排查、采取预防措施或做好停机准备。
8.一种立式水轮发电机组振荡和失步检测预警系统，其特征在于，包括：
运行参数检测单元，实时检测与立式水轮发电机组发生振荡和失步相关联的参数数据；
历史数据模块，存储立式水轮发电机组正常工况下的参数数据；
趋势分析模块，对实时检测的参数数据进行趋势分析，输出分析结果，并提取分析结果中的异常分析结果；
对比分析模块，调用立式水轮发电机组正常工况下的参数数据，与实时检测的参数数据进行对比分析，输出分析结果，并提取分析结果中的异常分析结果；
异常分析结果匹配模块：将趋势分析模块提取的异常分析结果与对比分析模块提取的异常分析结果进行匹配，并输出异常分析结果匹配的数量；
预警模块：根据异常分析结果匹配模块输出的异常分析结果匹配的数量，发出预警信息。
9.如权利要求8所述的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警系统，其特征在于，运行参数检测单元包括：
定子温度检测模块，用于检测定子线圈温度和定子氢气温度；
转子绕组检测模块，用于检测转子绕组的阻抗值；
定子电压检测模块，用于检测定子电压；
定子电流检测模块，用于检测定子电流；
功率检测模块，用于检测有功功率和无功功率；
频率检测模块，用于检测发电机频率；
噪音检测模块，用于检测发电机运行声音。
10.如权利要求8所述的立式水轮发电机组振荡和失步检测预警系统，其特征在于，还包括振荡预判模块和案例库模块，振荡预判模块，根据预警信息关联的异常分析结果，判断可能出现的振荡类型和故障原因；案例库模块，用于自动输入或手动添加振荡预警案例，作为振荡预判模块预判的依据。
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Legal Events
| Date | Code | Title | Description |
|---|---|---|---|
| PB01 | Publication | ||
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| SE01 | Entry into force of request for substantive examination | ||
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