水利机电设备过负荷运行状态自动辨识方法

陈秋华

(惠州市惠城区伯公坳水库工程管理处，广东 惠州 516001)

0 引 言

水利产业中的机电设备自引入自动化技术以来，便因其高效生产、节约成本等特点，而受到广泛使用，现阶段水利产业压力较大，承担国家能源输出重任，因此生产中会出现设备过负荷现象，从而影响生产效率，不利于企业营收。机电设备进行不良运行状态下的自动辨识操作，可有效改善机电设备的不稳定运行状态，通过与电子技术融合，自动辨识的相关实践办法已然具备了较为成熟的应用能力，可准确预测机电设备的运行隐患，并及时处理不良状态。

1 水利机电设备的过负荷运行状态特点

1.1 层次性

水利工程产业中的机电设备多为大型结构，比如发电机组、计算机总控室等，而由于机电设备是由机械和电子共同配合组成，电力方面受到电源、输电电线影响，需要时常对电力组件做出检查，保障其安全应用能力。但机电设备随工作时间推移，工作强度有会所下降，因此较易发生过负荷运行等故障类型，对机电设备的保障工作提出了较高难度。另外由于机电设备其整体结构相对复杂，设备的每种功能被不同层次下的子系统控制，进一步增大设备发生故障后的难维修特点。因此在机电设备的前期设计中，就应考虑到在过负荷运行后的机电设备稳定程度，结构设计中将模块化的设计作为基础，当任一子系统出现故障后，该机电设备的各种功能仍可继续使用。

1.2 相关性

当水利产业中的机电设备发生过负荷运行时，该状态将表现出相关性，这是因为并未有自动辨识功能存在时，机电设备其中某一系统发生过负荷效应，则会联动其他系统一并过负荷，造成机电设备的运行压力，进而导致设备故障停运。因此相关性的特点意味着机电设备中应增加模块化设计用以分隔设备的不同系统，增加水利产业生产稳定性，保障设备可在发生过负荷现象后被即刻辨识，并及时处理。

1.3 可辨识性

自动辨识功能可为水利机电设备带来较高使用价值，因机电设备其工作效率受工作时长、强度等影响，所以发生过负荷现象不可避免，但只要在发生该现象时，便能第一时间做出辨识，并给予正规、规范的处置，则可降低过负荷现象的影响。另外自动辨识的实践办法中，还可加入预警模式，这便极大提高了设备的安全性能，可在未发生过负荷运行状态前，便对设备做出调整，提高设备的使用效率。

2 自动辨识过负荷运行状态的功能优势

2.1 信息管理

机电设备一旦进入到过负荷的运行状态，则生产效率降低，不利于水利产业的产品输出速率，因此可采用自动辨识方法，对不良运行状态进行有效辨明、识别，从而提出处理对策。自动辨识可将设备运行时的各项信息进行高效读取，以此来将过负荷故障时的阀值做出管理，可实现良好的监测工作。

2.2 设备监测

机电设备的运行健康与否，取决于设备各项运行数据，自动辨识系统可对设备信息进行完整采集，并针对特定的几类信号保持绝对敏感，比如设备温度、零件振动频率、电参数等，根据所得信息判断设备现阶段运行状况，给出设备的保障评价，以此便可针对性的制定出过负荷对策。

2.3 故障诊断

对机电设备进行故障诊断，这是自动辨识方法重要功能之一，将设备当前运行信息和设备正常运行时的各项数据信息进行比较，可知设备某确定位置的参数变化较大，由此判断设备该位置是过负荷的首发位置，可对该故障位置进行针对性处理，保障机电设备稳定性。

2.4 远程处理

自动辨识功能所要实现的最终目的为处理过负荷部位，将整体机电设备的运行状态调整回正常使用模式，保障其高效产出，因此自动辨识在发现过负荷位置时，可利用计算机电子信号将故障隐患信息传递，计算机分析处理结果并研制出诊断报告，借由网络手段对设备做以远程控制处理，消灭不安定因素影响。

3 过负荷运行状态的自动辨识方法分析

某水利工程项目中的机电设备，为预防设备系统出现过负荷现象，影响产出效率，特进行自动辨识的方法实践，保护设备平稳运行。从建立静态的过负荷模型开始，进而建设动态模型，在此过程中融合过负荷参数，最终将自动辨识模型建立。分析自动辨识方法下的模型算法，对该水利工程的机电设备搭载自动辨识功能后的功率进行数据讨论，展示自动辨识功能的应用优势。

3.1 建立静态负荷模型

首先建立静态负荷的模型，该模型为无记忆过负荷模型，在电力系统设备中常用来进行潮流计算以及电压稳定性的项目，是较为普遍的模型类型。在自动辨识分析中，静态负荷模型仅适用于电压变化不特别明显的节点中，唯有负荷节点不足够敏感，才可被静态负荷模型捕捉，进而良好记录。通常静态负荷包括有多项式和幂指数等两种模型，且二者皆为输出式，因此在一定频率范围内，结合相应电压，可实现较高应用精度。

以幂指数的负荷模型举例，其中各项数据关系组成为设备运行频率、负荷电压、负荷功率，使用指数的数学模型作为基础，建立描述方程式为：

(1)

式中：U0为额定电压，当处于额定电压下，可由公式推导出负荷节点当前的有功功率(P0)与无功功率(Q0)，可为后续判断自动辨识的应用效果，得出功率数据[1]。不同指数的模型运算下，可表示出不同类型负荷在经由各类机电设备运行状态组合后的相应特性，由此得出静态模式下的负荷模型。

3.2 建立动态负荷模型

选取水利机电设备中的电动机设备，进行过负荷运行状态的动态负荷模型搭建，选择三类模型进行对比分析，分别是三阶机电、一阶机械、一阶电压等三类暂态模型，分别从有功功率的检出精度、无功功率的精度、稳定性、参数的可辨识性，以及计算数量进行综合比较，见表1。由此分析何种动态负荷模型更适用于水利机电设备的自动辨识方法。

表1 动态负荷模型比较

从动态负荷模型的对比中可看出，当计算数量不作考虑时，选用三阶机电的暂态模型较为适合；当考虑计算数量的因素时，机电设备类型为有功功率作为主要运行模式的电力系统，则该类型下选择一阶机械作为暂态模型更加适宜；当节省计算数量后，以无功功率为主进行电力运行的设备中，选择一阶电压暂态模型作为优先使用对象。

动态负荷模型在其使用中，具备描述范围大、物理意义清晰等优势，因此在机电设备的过负荷现象中，能将多种运行状态的负荷动态捕捉，实现水利工程项目中较高应用价值。文章案例该项目，便选用三阶机电暂态模型作为功率分析的动态负荷模型，虽然计算数量较大，但所能适应的机电设备较多，因此可完成该项目的自动辨识功能。

3.3 建立参数辨识模型

结合水利机电设备的应用模式，建立负荷参数辨识的模型，将静态、动态等模型聚合研究，得出参数辨识模型，该种模型建立方式拥有较广泛应用前景。在研究负荷参数模型时，应关注负荷电磁转矩的最大数值以及起动特性，从而忽略其功率中的特征，文章以序列二次的规划算法来进行参数辨识模型的搭建。

序列二次规划算法，由于其强大的非线性处理能力和良好的数值稳定性，在求解非线性优化问题中得到广泛应用，很多的商业优化软件采用SQP算法作为其核心算法。SQP算法本质上是一种迭代算法，基本思想是在当前迭代点处通过求解一系列二次规划子问题逐渐得到一个更好的迭代点，使得迭代点逐步接近原优化问题的最优点[2]。序列二次规划算法与序列线性规划算法的主要区别在于该方法对原问题的近似中包含有二阶导数信息，所以对于原问题的近似更加精确，并可得到快速收敛性能。

3.4 自动辨识模型算法

试验法借助电压跌落发生器产生各种类别的电压跌落波形，记录电动机输出响应，进而分析电压跌落与机电设备的相互影响。试验法的结果真实可靠，但需注意，试验法对各参数间的作用关系不能良好反映。

仿真法借助电力系统机电或电磁暂态仿真程序对问题进行研究。其优点是可以考虑较为复杂和精确的模型，不足之处在于仿真结果只能反映现象，但无助于分析和解释现象发生的原因[3]。

解析法借助电路和电机理论，建立数学模型，分析感应电动机动态特性和系统电压的交互影响。解析法能够清晰地给出变量之间的作用关系，明确任一自变量的变化对因变量的影响，是最透彻的研究方法。

3.5 综合负荷辨识功率

该项目的水利机电设备，其过负荷现象中使用的自动辨识应对方法，应将设备进行综合负荷的辨识功率分析，以此数据基础来讨论自动辨识方法的应用优势。设备电压稳定性研究中常采用一定比例的感应电动机和恒阻抗组成综合负荷模型。电动机设备在水利机电负荷中所占比例高达90%以上，是综合负荷中最主要的动态成分[4]。

当水利机电系统遭受大扰动后，随电动机机端电压跌落，转子滑差发生显著变化，其从电网吸收大量无功。受过渡期受端交流网架结构薄弱、支撑能力不足、配套电源建设滯后和直流输送功率大量馈入等因素影响，进而影响电网受扰后电压稳定特性。由综合功率的数据可知，采用自动辨识方法，可有效预警、监测该水利工程中的机电设备，并针对过负荷问题，进行高效处理。

4 结 论

综上，水利产业中的机电设备，因产业需求量大、工期紧等问题，较为常见出现过负荷行为，导致机电设备在使用中不能发挥出原有优势，降低水利产业的实际功能展示。通过建立静态负荷、动态负荷、参数辨识等模型，分析自动辨识模型算法，然后得出综合负荷辨识功率，可发现采用自动辨识办法后，有效增强了机电设备的使用效率。对机电设备的过负荷状态进行自动辨识，可知其具备信息管理、设备监测、故障诊断、远程处理的应用功能，且有其应用优势。