水轮发电机检修系统的关键技术分析
2017-05-30区茂信
摘 要:运用水力发电,优化资源配置是当前社会可持续发展的重要课题。水轮发电机是水力发电的主要设备,传统的设备检修方式,对事故的预防控制不足,导致需要故障隐患不能被及时发现。本文提出了以物联网技术、全息谱分解技术为核心的水轮发电机检修系统设计方案,并进行了实证分析。
关键词:水流发电机;检修系统;状态监测;故障诊断
中图分类号:TM312 文献标识码:A 文章编号:2096-4706(2017)03-0039-03
Key Technical analysis of Maintenance System of Hydrogenerator
QU Maoxin
(Taishan Deep Well Reservoir Management Institute,Taishan 529241,China)
Abstract: Using Hydropower to optimize the allocation of resources is an important issue for sustainable development of the society.Hydro generator is the main equipment of hydraulic power generation. The traditional way of equipment maintenance is insufficient to prevent and control the accident, which leads to the hidden trouble that can not be found in time. In this paper, the design scheme of the maintenance system of hydro generator based on the Internet of things and the technology of holographic spectrum decomposition is put forward, and an empirical analysis is carried out.
Keywords: flow generator; maintenance system; condition monitoring; fault diagnosis
0 引 言
我國水能储备丰富,并且受供给侧改革、环保政策及“十三五”规划纲要影响,化石能源发电进一步制约,水力发电比例持续上升。以三峡水电站为例,其年均发电量可达847亿千瓦时。而水轮发电机等关键设备的故障会降低水力发电效率,并存在安全隐患。自20世纪90年代,我国开始引入水电设备状态检修,促进了水轮发电机检修的发展。因此对水轮发电机检修系统进行研究,就是以状态监测、故障诊断为核心的状态检修系统的研究。
1 水轮发电机检修的发展
在20世纪90年代以前,针对水轮发电机等设备的检修以按周期进行的计划检修为主的方式进行的,着重于按照设备的运行特征、故障特点定期检修,发生事故后及时进行修整。容易出现检修时问题尚未出现,出现问题时未到检修时间的问题,对故障的预防和控制效果较低[1]。随着状态检修的引入,对水轮发电机检修逐步走向了实时监测、提前预警的智能化故障诊断和预防的方向。清华大学、东南大学、航天部等科研院校和部门相继开发了水轮发电机状态检修系统。水轮发电机检修的效率、效果正在逐年提升。
2 水轮发电机检修存在的问题
随着水电机组单机装机容量的持续增长,水电设备结构、状态、故障机理也日益复杂,当前基于水轮机组开发的系统中仍存在一定的问题。
首先,状态检修系统进行故障诊断的依据较为单一,容易发生误判的情况,应根据当前水轮发电机故障发生的机理,提取为广泛的、具有评价意义的参数,提升诊断效果;其次,水轮发电机的健康标准过于模式化,忽略了实际采集数据和经验的融入,使得系统自身所储备的数据库不能够根据水轮发电机的制造、安装、运行的异同进行正确的判断,引入更多的智能技术,形成发达的“神经性”状态监测,有利于提升检修系统的准确性[2];第三,水轮机与汽轮机不同,属于低速旋转机械,因此对其开展状态监测,应满足良好的低频响应特征,并符合动静态的指标。当前所选用的传感元件的可信度有待提高,其对低频信息的捕捉效果不高。且各单位在选择传感器也没有统一的标准和规范,影响实际测试效果。
3 水轮发电机检修系统的设计与关键技术分析
3.1 水轮发电机检修系统的设计
针对水轮发电机检修存在的问题,以物联网技术、无线传感技术、计算机智能管理技术为依托,并结合对时下水轮发电机故障发生机理,笔者设计了一种水轮发电机在线状态监测与故障诊断的系统。它通过三个关键步骤完成对水轮发电机的检修。第一阶段,以无线传感技术为基础,在水轮发电机组中布设测点。测点的布设要以完整的感知为核心,考虑测点损失的可能,留足余量。同时结合信号分析、全息谱分解技术完成水轮发电机当前工况的实时感知和采集;第二阶段为工况数据信息的分析和对比,从而完成对水轮发电机工况的判断,是否处于良好工作的状态。这部分的基础是建立完整的数据库,且数据库的内容应是持续扩增的。它应包括水轮发电机的基础数据:出厂参数、安装方式、运行机理等;历史数据:该水轮发电机的过往检修数据、运行状况等;专家库、案例库:多个专家所提供了的知识和经验以及其他水轮发电机状态监测和故障诊断的案例等。第三阶段就是根据第二阶段所判断的水轮发电机的工况智能发出预警,并提出故障的处理方案,安排工作人员执行故障排除[3]。总体来说,水轮发电机的检修系统由前端传感器、数据采集单元、在线监控终端以及上位机构成。
3.2 水轮发电机检修系统的关键技术分析
笔者以某水电站单机发电量为500MW的水轮机的状态检修为例,探讨所设计的水轮发电机检修系统的关键技术。根据水轮发电机检修系统的构成可以看出,其关键技术包括两个方面:一是以物联网的传感技术为核心的状态监测技术,二是以全息谱分解技术结合大数据技术的故障诊断。
3.2.1 以物联网技术为核心的状态监测技术分析
状态监测顾名思义就是通过采集水轮发电机的实时工况以备故障诊断使用,提升故障的预防和控制。它由两个关键的组件构成,即传感器和数据采集单元。传感器是状态监测的眼睛和手,它代替人工进行水轮发电机的数据收集。总体来说,目前使用的传感器种类众多,如电涡流传感器、压力脉动传感器等,不同的传感器类型其传感测量精度也有所区别。传感器应能够采集包括摆度、震动、压力脉动、气隙等重要参数。随着“中国智造”的发展,一批性能良好的国产传感器正在迅速的占领市场。本系统所选取的传感器的基本原则是能够充分采集水轮发电机的低频信号,并能够实现稳定的数据采集,减少传感器的测点损失。同时因为所需采集的参数类型较多,应根据水轮发电机不同部位的监测需求,配置相应的传感器的类型[4]。数据采集单元,它根据传感器传入的信号进行数据收集,并与上位机相连。为了方便进行灵活的配置和处理,数据采集单元按照模块化的结构进行设计,并采用自适应锁相环技术,减少信号泄露和栅栏效应,实现完整的数据采集;上位机,检修系统的总控制端,它以开放式的分层分布式的以太网进行网络结构布局,接受数据采集器的信号,利用在在线监控终端并进行集中的处理和分析。
与此同时,本文选择GPRS技术、ZigBee技术作为无线数据通讯技术。ZigBee技术它是一种新型的双向网络传输技术,在工作状态中能耗低、传输速率高,并且具有几项的网络拓扑能力,实现网络自愈,减少因为信号中断而造成的数据采集缺失。而GPRS可以向上与监控终端、上位机建立连接,实现信息的融合。具体的信息融合与处理的过程如图1所示。
3.2.2 以全息谱分解技术为核心的故障诊断技术
本检修系统的故障诊断的方式以全息谱分解技术与非线性分析技术为基础的。根据状态监测所采集的信号数据,与储存在系统内部的基础信息数据库、历史信息数据库为判断依据,分析水轮机当前发生的故障以及可能存在的潜在威胁和影响,并结合专家数据库、案例库的解决模型,推理判断出最适合的发电机故障处理方案,安排工作人员进行及时的处理。全息谱分解技术与传统的频谱分析技术相比,增加了對相位信息的处理,它是一种将时域信号变换至频域加以分析的方法。其把复杂的时间历程波形,经过傅里叶变换分解为若干单一的谐波分量来研究,以获得信号的频率结构以及各谐波和相位信息,以频率坐标轴表示,进而分析其频率特性。其基本的工作方式就是通过监测信号建立频谱分析模型[5],提取频率的特征幅值形成轨迹图,根据模糊理论判断水轮机的状况信息。这种方式可以同时对监测系统传递的多个信号进行综合的分析,例如水轮发电机的振动信号是由两个相互垂直的信号构成的,它可以将两个信号在坐标轴中表示,借以分析发电机轴心的振动轨迹。当故障发生时,水轮机的工况数据则呈现出非线性分布的特征,运用FFT、奇异谱、偏微分等理论,就可以提前提取故障预兆信号,更早的作出预警和处理。
3.2.3 检修的实证分析
(c)锥管监测点处
如图2为某水电站单机发电量为500MW的水轮机,通过状态监测获得的压力脉动变化的监测结果。根据水轮机组的工作机理,需要对其压力脉动开展状态监测,当压力脉动产生较大的负荷偏移时,则会造成水轮机顶盖震动,影响其正常工作。为此分别在水轮机组的顶盖、蜗壳、尾水锥管处布设不同数量的压力脉动传感器。
根据传感器采集到的信号,经过数据采集单元、监控终端,采用全息谱分解技术进行数据判断和处理。根据信号采集结果发现水轮机顶盖出现振动异常,寻找异常的原因,具体处理办法如下:首先改变负荷值对分置于水轮机顶盖(A/B)、蜗壳、尾水锥管处的监测信号进行处理,获得压力脉动的波形图及压力脉动幅值的方差随负荷的变化规律,发现4个监测点的负荷值下时频分布规律基本稳定。其次,运用加窗平均周期图全息谱分解,四处频域均主要为机组转频与涡带频率,没有发现其他特殊频带,故可以判断,顶盖振动超标的原因与信号异常无关。分析压力脉动前后变化的比值,与数据库中所存储的压力脉动合同保证值进行对比可以发现,其已经远远超过该数值。并在出力达到500MV时发生突变,由此可以判断由于压力脉动的负荷产生了较大的偏移,从而导致顶盖振动超出保证值。系统根据专家库、案例库及历史信息得出修正方案,用常规泄水锥代替柱状泄水锥,并调整出水出上冠厚度。根据修正方案运用系统进行模拟调整,在确定方案的准确性后,安排人员进行实施。并在完成检修后,获取检修后的监测数据,并进行全息谱分解分析。
4 结 论
水轮发电机是水力发电的关键设备,针对其开展实时在线监测和故障诊断的检修系统的研究有利于提升其工作效率,降低水力发电安全事故的发生。随着科技的发展,水轮发电机的检修系统以现代互联网技术为基础,结合物联网传感技术、信息采集技术、全息谱分解技术等实现了对水轮机的远程状态检修,并能提供更加精准、有效的故障解决法方案,成功改变传统事后检修的劣势。
参考文献:
[1] 袁洋.水轮发电机组的状态检修与定期检修 [J].城市建设理论研究:电子版,2016(30):15-16.
[2] 张青山.水力发电厂水轮发电机组的状态检修方式研究 [J].中国科技投资,2017(14):22-23.
[3] 张云青.浅谈状态检修在水轮发电机组中的应用 [J].文摘版:工程技术,2015(02):99.
[4] 林春树,易雄.浅析水轮发电机组状态监测与智能故障诊断系统的应用 [J].工程技术:引文版,2016(11):00051.
[5] 周俊.水轮发电机组状态监测系统的组成及应用探讨 [J].低碳世界,2016(16):63-64.
作者简介:区茂信(1987.09—),男,江门台山人,大专,电力工程电气助理工程师,毕业于广东水利电力职业技术学院。研究方向:水电。