發電機電氣故障的智能診斷機理

曹文田++劉宗武++高彥

摘 要隨著社會不斷進步，科技迅猛發展，不同類型的發電機應運而生，應用日漸頻繁。但在運行過程中，由于受到多方面因素影響，發電機極易出現電氣故障問題，客觀診斷的基礎上，進行合理化解決，確保發電機處于安全、穩定運行中。因此，本文從不同角度入手客觀分析了發電機電氣故障智能診斷機理。

【關鍵詞】發電機 電氣故障 智能診斷 機理

從某種意義上說，電路系統安全、穩定運行和發電機運行狀態緊密相連。在日常運營過程中，電力企業必須全方位正確認識發電機電氣故障，要將其智能診斷放在核心位置，全面、準確診斷發電機電氣故障，明確故障發生的具體位置，在最短的時間內有效解決電氣故障問題，降低發電機電氣故障發生率與維護成本的基礎上，實現最大化的經濟效益。

1 發電機電氣故障智能診斷的重要性

在多方面因素作用下，發電機電氣故障頻繁發生，電氣故障智能診斷的重要性不言而喻。電氣故障智能診斷利于機組處于穩定運行中，提高發電的安全性，利于在最短的時間內準確定位發電機故障發生的具體位置，便于維修人員根據發生的具體原因，準確把握電氣故障范圍、嚴重程度等，采用適宜的方法有效解決故障問題，有效縮短故障維修時間，確保故障發電機盡快恢復正常運行，能夠正常發電，增加年發電量的基礎上，促使電力企業獲取更多的經濟利潤，實現最大化的經濟效益。電氣故障智能診斷利于維修人員即使發現發電機早期電氣故障，準備好備用器件以及物資等，有效解決故障問題，利于電力企業全方位了解電氣故障問題，科學調整發電機維護檢修內容，優化維護檢修方案，將維護檢修工作落到實處，降低發電機電氣故障發生率的基礎上，提高發電機整體性能，充分發揮多樣化作用，延長其使用壽命，降低發電機維修與運行成本，提高發電機日常運行中的經濟效益。

2 發電機電氣故障的智能診斷機理

2.1 科學選擇診斷方法

在科學技術作用下，發電機電氣故障智能診斷方法多樣化，體現在多個方面，比如，神經網絡、模糊邏輯、遺傳算法，各具特點，各自發揮著多樣化作用。就傳統故障診斷方法而言，需要客觀分析狀態監測技術下的信息數據，具有一定的缺陷，需要將其和其他故障診斷方法相結合，診斷故障問題。和傳統故障診斷方法相比，故障診斷方法具有多樣化優勢，其已被廣泛應用到發電機故障診斷中，在智能診斷作用下，發電機電氣故障診斷效率與質量明顯提高。在智能診斷過程中，維修人員要客觀分析發電機工作原理，電氣故障發特點、嚴重程度、發生頻率等，科學選擇智能診斷方法，以此為基點，采用先進的技術，借助信息化手段，構建合理化的發電機故障智能診斷系統，實現發電機電氣故障智能診斷。

2.2 發電機電氣故障的智能診斷

從某種角度來說，發電機電氣故障現象和電氣故障發生的具體原因有著某種必然聯系，在運行過程中，發電機電氣故障問題的出現大都不是由單一原因引起，發電機電氣故障發生的具體原因、故障機理等具有鮮明的復雜性、模糊性特征，很難借助數學模型，進行合理化描述，也很難借助確定性的判斷依據，準確把握電氣故障性質。針對這種情況，維修人員可以采用模糊邏輯法，結合發電機運運行中電氣故障發生情況，準確把握發電機運行過程中，電氣故障發生原因、電氣故障現象二者的模糊關系，在模糊推理基礎上，對發電機電氣故障進行智能化診斷，為提高電氣故障診斷準確率提供有利的保障。

在智能診斷過程中，維修人員可以借助模糊理論，根據發電機電氣故障原因、現象等間的模糊關系，構建模糊關系矩陣，客觀呈現對應的模糊關系。維修人員要綜合分析多方面影響因素，根據輸入模糊集、模糊關系矩陣等，科學構建模糊關系方程，全面、客觀分析電氣故障發生的具體原因、故障現象等之間的關系。維修人員要根據構建的故障智能診斷系統，實時采集并傳輸電氣故障數據信息，使其出現在故障信息庫中，利用故障預警診斷系統，充分發揮系統具有的實時監控、實時診斷、歷史數據查詢等功能，巧妙利用模糊推理，進行相關診斷計算，對比分析診斷結果，明確電氣故障原因、現象等，明確電氣故障發生的具體位置。進而，維修人員便可以準確診斷發電機電氣故障，根據故障發生的具體位置，進行更加深入的分析，多層次采用適宜的方法科學解決電氣故障問題，確保故障發電機在最短的時間內恢復正常運行。在此基礎上，電力企業也可以根據發電機電氣故障智能診斷情況，進一步優化完善監督管理系統，全方位動態監督運行中的發電機，及時發現存在的隱患問題，做好維護工作，最大化降低電氣故障發生率。在此過程中，維修人員要準確把握智能診斷原理流程，科學利用智能診斷方法，合理診斷電氣故障，確保電氣故障解決工作順利開展，相應地，圖1便是發電機電氣故障智能診斷原理流程結構示意圖。

3 結語

總而言之，在日常運行過程中，電力企業要全方位正確認識智能診斷，將發電機電氣故障智能診斷放在關鍵性位置。在智能診斷中，維修人員要綜合分析多方面影響因素，根據電氣故障特點、影響程度等，科學選擇智能診斷方法，借助其多樣化優勢，科學診斷發電機電氣故障，提高故障診斷準確率，從根源上解決發電機電氣故障。以此，確保發電機處于高效運行中，提高電力企業整體運營效益，走上健康穩定發展的道路。

參考文獻

[1]李輝，胡姚剛，李洋，楊東，梁媛媛，歐陽海黎，蘭涌森.大功率并網風電機組狀態監測與故障診斷研究綜述[J/OL].電力自動化設備，2016（01）.

[2]何山，王維慶，張新燕，陳潔，王海云.基于類神經網絡的MW永磁風力發電機短路故障智能診斷[J].電機與控制應用，2011（09）：24-29.

[3]彭華東，陳曉清，任明，楊代勇，董明.風電機組故障智能診斷技術及系統研究[J].電網與清潔能源，2011（02）：61-66+70.

作者單位

中國人民解放軍78156部隊 甘肅省蘭州市 730020