CN117239683A - 巨型水轮发电机振摆保护停机方法及系统 - Google Patents
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Abstract
本发明公开了巨型水轮发电机振摆保护停机方法及系统，涉及电力系统保护及自动化，包括：收集水轮发电机振摆的历史数据并进行归一化处理；通过多级危险评价指标将振摆数据与预设的安全阈值进行比较；根据比较情况采取振摆保护策略；通过机器学习模型的预测结果进一步优化振摆保护策略并实时监控和远程控制。本发明提供的一种巨型水轮发电机振摆保护停机方法，能够在故障发生初期及时采取措施，降低故障发生的概率，延长设备使用寿命，本发明通过降低故障率、延长设备使用寿命、提高发电效率等途径，显著提高巨型水轮发电机的经济效益，为电力企业创造更多价值。
Description
技术领域
本发明涉及电力系统保护及自动化技术领域，具体为巨型水轮发电机振摆保护停机方法及系统。
背景技术
水轮发电机振摆过大需触发一类机械事故，即事故停机和闸门快速落门。目前，振摆动作逻辑简单，且不能避免单点信号触发一类机械事故。对于巨型水轮发电机而言，电力系统对电网安全稳定性和电网质量的要求越来越高，为保证电网及发电机组安全运行，必须保证水轮发电机不出现误动作的信号导致机组事故停机。巨型水轮发电机安全稳定运行，关系到整个电网的安全。同时，水轮发电机振摆过大，必须及时停机、落门，以防止出现更大的水力机械事故。准确无误的振摆保护逻辑，关系到整个电站及电网的安全稳定运行。
发明内容
鉴于上述存在的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：目前，振摆动作逻辑简单，且不能避免单点信号触发一类机械事故。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：巨型水轮发电机振摆保护停机方法，其包括如下步骤，
收集水轮发电机振摆的历史数据并进行归一化处理；通过多级危险评价指标将振摆数据与预设的安全阈值进行比较；根据比较情况采取振摆保护策略；通过机器学习模型的预测结果进一步优化振摆保护策略并实时监控和远程控制。
作为本发明所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法的一种优选方案，其中：所述归一化处理包括，收集水轮发电机的历史振摆幅度、频率、加速度，将收集到的历史数据转换为统一的尺度范围。
所述转换为统一的尺度范围表示为，
其中，Xi表示第i项历史数据，Xmin表示历史数据的最小值，Xmax表示历史数据的最大值，ki表示归一化后得到的数据。
作为本发明所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法的一种优选方案，其中：所述将振摆数据与预设的安全阈值进行比较包括，建立多级危险评价指标中的振摆幅度的评价指标、振摆频率的评价指标以及振摆加速度的评价指标。
所述振摆幅度的评价指标表示为，
所述振摆频率的评价指标表示为，
所述振摆加速的评价指标表示为，
其中，x幅度表示当前振摆幅度的测量值，min幅度表示历史振摆幅度的最小值，max幅度表示历史振摆幅度的最大值，w1表示幅度评价指标的权重系数，x频率表示振摆频率的测量值，min频率表示历史振摆频率的最小值，max频率表示振摆频率的最大值，w2表示频率评价指标的权重系数，x加速度表示振摆加速度的测量值，min加速度表示振摆加速度的最小值，max加速度表示振摆加速度的最大值，w3表示加速度评价指标的权重系数。
通过传感器检测水轮发电机的振动情况并得到水轮发电机的振摆幅度，当水轮发电机的振摆幅度的评价指标E幅度≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E幅度＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E幅度＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E幅度＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态。
当水轮发电机的振摆幅度处于安全状态时，则通过传感器检测水轮发电机的振动情况并得到水轮发电机的振动加速度，对振动加速度进行实时分析，通过实时分析判断结果，当E加速度≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E加速度＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E加速度＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E加速度＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态。
当水轮发电机的振动加速度处于安全状态，则通过传感器检测水轮发电机的振动情况并得到水轮发电机的振动频率，对振动频率进行实时分析，当E频率≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E频率＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E频率＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E频率＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态。
当水轮发电机的振摆幅度、振动加速度以及振动频率均处于安全状态，则开启二级危险评价指标E。
所述二级危险评价指标表示为，
E＝α·E幅度+β·E频率+(1-α-β)·E加速度
其中，α，β表示可调整的权重系数。
所述开启二级危险评价指标包括，当E≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态。
作为本发明所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法的一种优选方案，其中：所述采取振摆保护策略包括，当水轮发电机处于危险状态时，水轮发电机立即触发振摆保护停机方法，水轮发电机紧急停机，当水轮发电机停止运行后，操作人员对设备进行检查和维修，修复问题后，通过手动复位重新启动水轮发电机，当水轮发电机处于警告状态时水轮发电机发出报警提示并进行停机检修，当水轮发电机处于注意状态时，工作人员进行振摆数据的采集，加强对设备的监测和维护，当水轮发电机处于安全状态时，水轮发电机将不采取任何保护策略。
作为本发明所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法的一种优选方案，其中：采取振摆保护策略还包括，当水轮发电机的振动频率未处于安全阈值内时，判断振动频率未处于安全阈值的原因是否是水流流速过小以及水流流速过大，当水流流速过大导致振动频率未处于安全阈值时，控制系统模块控制发电机减速并停机，当水流流速过小导致振动频率未处于安全阈值时，控制系统模块控制发电机加速。
作为本发明所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法的一种优选方案，其中：所述进一步优化振摆保护策略包括，引入机器学习模型对振摆数据进行分类和预测，机器学习模型根据历史数据的振摆模型和停机原因，学习并识别出导致异常振动的因素，并基于历史数据，创建包括正常振动以及异常振动的标注数据集，通过标注的数据集训练机器学习模型，机器学习模型根据历史数据中的停机原因，尝试识别当前振动异常的根本原因。
作为本发明所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法的一种优选方案，其中：所述实时监控和远程控制包括，振摆数据通过传感器实时传输至监控中心，在监控中心，建立实时振摆数据监测系统，系统对传输的振摆数据进行实时分析，与预设的安全阈值进行比较，若超出安全阈值范围，系统将自动触发保护策略，当异常情况发生时，监控中心的运维人员进行远程干预，通过远程控制系统执行保护策略。
本发明的另外一个目的是提供一种巨型水轮发电机振摆保护停机系统，其能通过实时监测水轮发电机的振摆数据，自动判断是否超过安全阈值，并在必要时采取停机措施，解决了现有巨型水轮发电机振摆保护措施不足以及无法实时调整保护策略的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：巨型水轮发电机振摆保护停机系统，包括：监测系统模块、保护系统模块以及控制系统模块。
所述监测系统模块负责实时收集水轮发电机的运行数据；所述保护系统模块根据监测系统收集的数据，对发电机进行实时保护；所述控制系统模块对发电机的运行状态进行调整。
一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现如上所述巨型水轮发电机振摆保护停机方法的步骤。
一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如上所述巨型水轮发电机振摆保护停机方法的步骤。
本发明的有益效果：本发明提供的一种巨型水轮发电机振摆保护停机方法，能够在故障发生初期及时采取措施，降低故障发生的概率，延长设备使用寿命，本发明通过降低故障率、延长设备使用寿命、提高发电效率等途径，显著提高巨型水轮发电机的经济效益，为电力企业创造更多价值。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明第一个实施例提供的巨型水轮发电机振摆保护停机方法的整体流程图。
图2为本发明第二个实施例提供的巨型水轮发电机振摆保护停机系统的整体框架图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通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，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1，为本发明的一个实施例，提供了一种巨型水轮发电机振摆保护停机方法，其特征在于：
S1：收集水轮发电机振摆的历史数据并进行归一化处理。
进一步的，归一化处理包括，收集水轮发电机的历史振摆幅度、频率、加速度，将收集到的历史数据转换为统一的尺度范围。
转换为统一的尺度范围表示为，
其中，Xi表示第i项历史数据，Xmin表示历史数据的最小值，Xmax表示历史数据的最大值，ki表示归一化后得到的数据。
S2：通过多级危险评价指标将振摆数据与预设的安全阈值进行比较。
进一步的，将振摆数据与预设的安全阈值进行比较包括，建立多级危险评价指标中的振摆幅度的评价指标、振摆频率的评价指标以及振摆加速度的评价指标。
所述振摆幅度的评价指标表示为，
所述振摆频率的评价指标表示为，
所述振摆加速的评价指标表示为，
其中，x幅度表示当前振摆幅度的测量值，min幅度表示历史振摆幅度的最小值，max幅度表示历史振摆幅度的最大值，w1表示幅度评价指标的权重系数，x频率表示振摆频率的测量值，min频率表示历史振摆频率的最小值，max频率表示振摆频率的最大值，w2表示频率评价指标的权重系数，x加速度表示振摆加速度的测量值，min加速度表示振摆加速度的最小值，max加速度表示振摆加速度的最大值，w3表示加速度评价指标的权重系数。
通过传感器检测水轮发电机的振动情况并得到水轮发电机的振摆幅度，当水轮发电机的振摆幅度的评价指标E幅度≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E幅度＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E幅度＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E幅度＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态。
当水轮发电机的振摆幅度处于安全状态时，则通过传感器检测水轮发电机的振动情况并得到水轮发电机的振动加速度，对振动加速度进行实时分析，通过实时分析判断结果，当E加速度≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E加速度＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E加速度＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E加速度＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态。
当水轮发电机的振动加速度处于安全状态，则通过传感器检测水轮发电机的振动情况并得到水轮发电机的振动频率，对振动频率进行实时分析，当E频率≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E频率＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E频率＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E频率＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态。
当水轮发电机的振摆幅度、振动加速度以及振动频率均处于安全状态，则开启二级危险评价指标E。
所述二级危险评价指标表示为，
E＝α·E幅度+β·E频率+(1-α-β)·E加速度
其中，α，β表示可调整的权重系数。
所述开启二级危险评价指标包括，当E≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态。
更进一步的，我方发明将振摆幅度的评价指标以及振摆频率的评价指标以及振摆加速度的评价指标的阈值均设置为0.1、0.4、0.7，好处还在于，将三个指标的阈值设置为一致有助于减少误解和操作错误，同时将二级危险评价指标也设置成0.1、0.4、0.7的好处是可以使评估逻辑更加清晰。
S3：根据比较情况采取振摆保护策略。
进一步的，采取振摆保护策略包括，当水轮发电机处于危险状态时，水轮发电机立即触发振摆保护停机方法，水轮发电机紧急停机，当水轮发电机停止运行后，操作人员对设备进行检查和维修，修复问题后，通过手动复位重新启动水轮发电机，当水轮发电机处于警告状态时水轮发电机发出报警提示并进行停机检修，当水轮发电机处于注意状态时，工作人员进行振摆数据的采集，加强对设备的监测和维护，当水轮发电机处于安全状态时，水轮发电机将不采取任何保护策略。
当水轮发电机的振动频率未处于安全阈值内时，判断振动频率未处于安全阈值的原因是否是水流流速过小以及水流流速过大，当水流流速过大导致振动频率未处于安全阈值时，控制系统模块控制发电机减速并停机，当水流流速过小导致振动频率未处于安全阈值时，控制系统模块控制发电机加速。
S4：通过机器学习模型的预测结果进一步优化振摆保护策略并实时监控和远程控制。
进一步优化振摆保护策略包括，引入机器学习模型对振摆数据进行分类和预测，机器学习模型根据历史数据的振摆模型和停机原因，学习并识别出导致异常振动的因素，并基于历史数据，创建包括正常振动以及异常振动的标注数据集，通过标注的数据集训练机器学习模型，机器学习模型根据历史数据中的停机原因，尝试识别当前振动异常的根本原因。
实时监控和远程控制包括，振摆数据通过传感器实时传输至监控中心，在监控中心，建立实时振摆数据监测系统，系统对传输的振摆数据进行实时分析，与预设的安全阈值进行比较，若超出安全阈值范围，系统将自动触发保护策略，当异常情况发生时，监控中心的运维人员进行远程干预，通过远程控制系统执行保护策略。
实施例2
参照图2，为本发明的一个实施例，提供了巨型水轮发电机振摆保护停机方法的系统，巨型水轮发电机振摆保护停机系统包括：监测系统模块、保护系统模块以及控制系统模块。
监测系统模块负责实时收集水轮发电机的运行数据；保护系统模块根据监测系统收集的数据，对发电机进行实时保护；控制系统模块对发电机的运行状态进行调整。
所述功能如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，RandomAccessMemory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
在流程图中表示或在此以其他方式描述的逻辑和/或步骤，例如，可以被认为是用于实现逻辑功能的可执行指令的定序列表，可以具体实现在任何计算机可读介质中，以供指令执行系统、装置或设备(如基于计算机的系统、包括处理器的系统或其他可以从指令执行系统、装置或设备取指令并执行指令的系统)使用，或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用。就本说明书而言，“计算机可读介质”可以是任何可以包含、存储、通信、传播或传输程序以供指令执行系统、装置或设备或结合这些指令执行系统、装置或设备而使用的装置。
计算机可读介质的更具体的示例(非穷尽性列表)包括以下：具有一个或多个布线的电连接部(电子装置)、便携式计算机盘盒(磁装置)、随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦除可编辑只读存储器(EPROM或闪速存储器)、光纤装置以及便携式光盘只读存储器(CDROM)。另外，计算机可读介质甚至可以是可在其上打印所述程序的纸或其他合适的介质，因为可以例如通过对纸或其他介质进行光学扫描，接着进行编辑、解译或必要时以其他合适方式进行处理来以电子方式获得所述程序，然后将其存储在计算机存储器中。
应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下列技术中的任一项或他们的组合来实现：具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场可编程门阵列(FPGA)等。
实施例3
本实施例中，为了验证本发明的有益效果，通过经济效益计算和仿真实验进行科学论证。本实施例分别对现有传统的方法、本实施例的方法进行了实验。
为保证电网及发电机组安全运行，必须保证水轮发电机不出现误动作的信号导致机组事故停机。巨型水轮发电机安全稳定运行，关系到整个电网的安全。同时，水轮发电机振摆过大，必须及时停机、落门，以防止出现更大的水力机械事故。准确无误的振摆保护逻辑，关系到整个电站及电网的安全稳定运行，在实验的过程中，我方发明将水轮发电机的振摆幅度的评价指标、水轮发电机振动频率的评价指标以及水轮发电机振动加速的的评价指标的阈值均设置为0.1、0.4以及0.7，作用是可以减少误解和操作错误，如表2所示展示了不同评价指标的阈值下水轮发电机的故障率，我方发明将本实施例通过传统方案和我方方案进行对比，其检测对比结果如下表1所示。
表1实验数据对比
| 判断类别 | 传统方法 | 我方发明方法 |
| 整体效率 | 49％ | 99％ |
| 部署速度 | 60％ | 98％ |
| 灵活性 | 低 | 高 |
| 成本 | 高 | 低 |
通过上述的对比结果可以看出我方发明的整体效率为99％，相较于传统方案49％提高了50％，我方方明的部署速度为98％，相较于传统方案60％提高了38％，使得系统得部署过程更加简单和快速，我方发明具有更高得灵活性，可以根据具体需求进行灵活得配置，不需要传统方案进行繁琐得编码和开发，我方发明具有更低得成本。
表2不同评价指标的阈值下水轮发电机的故障率
| 评价标准的阈值 | 故障率 |
| 0.1 | 13％ |
| 0.2 | 34％ |
| 0.3 | 37％ |
| 0.4 | 53％ |
| 0.5 | 57％ |
| 0.6 | 61％ |
| 0.7 | 73％ |
| 0.8 | 75％ |
通过上述表2得出，在0.1时故障率为13％，0.2时故障率为34％，0.3时故障率为37％，0.4时故障率为53％，0.5时故障率为57％，0.6时故障率为61％，0.7时故障率为73％，0.8时故障率为75％。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
Claims (10)
1.巨型水轮发电机振摆保护停机方法，其特征在于，包括：
收集水轮发电机振摆的历史数据并进行归一化处理；
通过多级危险评价指标将振摆数据与预设的安全阈值进行比较；
根据比较情况采取振摆保护策略；
通过机器学习模型的预测结果进一步优化振摆保护策略并实时监控和远程控制。
2.如权利要求1所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法，其特征在于：所述归一化处理包括，收集水轮发电机的历史振摆幅度、频率、加速度，将收集到的历史数据转换为统一的尺度范围；
所述转换为统一的尺度范围表示为，
其中，Xi表示第i项历史数据，Xmin表示历史数据的最小值，Xmax表示历史数据的最大值，ki表示归一化后得到的数据。
3.如权利要求2所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法，其特征在于：所述将振摆数据与预设的安全阈值进行比较包括，建立多级危险评价指标中的振摆幅度的评价指标、振摆频率的评价指标以及振摆加速度的评价指标；
所述振摆幅度的评价指标表示为，
所述振摆频率的评价指标表示为，
所述振摆加速的评价指标表示为，
其中，x幅度表示当前振摆幅度的测量值，min幅度表示历史振摆幅度的最小值，max幅度表示历史振摆幅度的最大值，w1表示幅度评价指标的权重系数，x频率表示振摆频率的测量值，min频率表示历史振摆频率的最小值，max频率表示振摆频率的最大值，w2表示频率评价指标的权重系数，x加速度表示振摆加速度的测量值，min加速度表示振摆加速度的最小值，max加速度表示振摆加速度的最大值，w3表示加速度评价指标的权重系数；
通过传感器检测水轮发电机的振动情况并得到水轮发电机的振摆幅度，当水轮发电机的振摆幅度的评价指标E幅度≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E幅度＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E幅度＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E幅度＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态；
当水轮发电机的振摆幅度处于安全状态时，则通过传感器检测水轮发电机的振动情况并得到水轮发电机的振动加速度，对振动加速度进行实时分析，通过实时分析判断结果，当E加速度≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E加速度＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E加速度＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E加速度＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态；
当水轮发电机的振动加速度处于安全状态，则通过传感器检测水轮发电机的振动情况并得到水轮发电机的振动频率，对振动频率进行实时分析，当E频率≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E频率＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E频率＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E频率＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态；
当水轮发电机的振摆幅度、振动加速度以及振动频率均处于安全状态，则开启二级危险评价指标E；
所述二级危险评价指标表示为，
E＝α·E幅度+β·E频率+(1-α-β)·E加速度
其中，α，β表示可调整的权重系数；
所述开启二级危险评价指标包括，当E≥0.7时，则认为水轮发电机处于危险状态，当0.4≤E＜0.7时，则认为水轮发电机处于警告状态，当0.1≤E＜0.4时，则认为水轮发电机处于注意状态，当E＜0.1时，则认为水轮发电机处于安全状态。
4.如权利要求3所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法，其特征在于：所述采取振摆保护策略包括，当水轮发电机处于危险状态时，水轮发电机立即触发振摆保护停机方法，水轮发电机紧急停机，当水轮发电机停止运行后，操作人员对设备进行检查和维修，修复问题后，通过手动复位重新启动水轮发电机，当水轮发电机处于警告状态时水轮发电机发出报警提示并进行停机检修，当水轮发电机处于注意状态时，工作人员进行振摆数据的采集，加强对设备的监测和维护，当水轮发电机处于安全状态时，水轮发电机将不采取任何保护策略。
5.如权利要求4所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法，其特征在于：所述采取振摆保护策略还包括，当水轮发电机的振动频率未处于安全阈值内时，判断振动频率未处于安全阈值的原因是否是水流流速过小以及水流流速过大，当水流流速过大导致振动频率未处于安全阈值时，控制系统模块控制发电机减速并停机，当水流流速过小导致振动频率未处于安全阈值时，控制系统模块控制发电机加速。
6.如权利要求5所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法，其特征在于：所述进一步优化振摆保护策略包括，引入机器学习模型对振摆数据进行分类和预测，机器学习模型根据历史数据的振摆模型和停机原因，学习并识别出导致异常振动的因素，并基于历史数据，创建包括正常振动以及异常振动的标注数据集，通过标注的数据集训练机器学习模型，机器学习模型根据历史数据中的停机原因，尝试识别当前振动异常的根本原因。
7.如权利要求6所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法，其特征在于：所述实时监控和远程控制包括，振摆数据通过传感器实时传输至监控中心，在监控中心，建立实时振摆数据监测系统，系统对传输的振摆数据进行实时分析，与预设的安全阈值进行比较，若超出安全阈值范围，系统将自动触发保护策略，当异常情况发生时，监控中心的运维人员进行远程干预，通过远程控制系统执行保护策略。
8.一种采用如权利要求1～7任一所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法的系统，其特征在于：包括监测系统模块、保护系统模块以及控制系统模块；
所述监测系统模块负责实时收集水轮发电机的运行数据；
所述保护系统模块根据监测系统收集的数据，对发电机进行实时保护；
所述控制系统模块对发电机的运行状态进行调整。
9.一种计算机设备，包括存储器和处理器，所述存储器存储有计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述的巨型水轮发电机振摆保护停机方法的步骤。
10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述巨型水轮发电机振摆保护停机方法的步骤。
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Cited By (1)
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| CN117553903A (zh) * | 2024-01-10 | 2024-02-13 | 三峡金沙江云川水电开发有限公司 | 一种基于光纤传感的大型变压器运输监测方法及系统 |
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- 2023-08-24 CN CN202311072967.6A patent/CN117239683A/zh not_active Withdrawn
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| CN117553903B (zh) * | 2024-01-10 | 2024-05-24 | 三峡金沙江云川水电开发有限公司 | 一种基于光纤传感的大型变压器运输监测方法及系统 |
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