風機動葉故障診斷模型與應用研究

中電神頭發(fā)電有限責任公司 王 軍 朱元濤 王俊山 郝江河 馬 峰 彭月璽

風機是維持鍋爐機組壓力平衡的重要設備，主要包括一次風機、送風機和引風機。一次風機可以提供煤粉燃燒初期所需的空氣，并加熱、干燥、輸送煤粉[1]；送風機主要提供助燃空氣，大約占總空氣量的60～85%；而引風機一般安裝在鍋爐尾端，引送煙氣至煙囪[2]；各風機相互協(xié)作，維持鍋爐爐內的微負壓狀態(tài)和煤粉的燃燒。當風機發(fā)生故障時，鍋爐內部的壓力平衡將在極短的時間內被打破[3]，觸發(fā)鍋爐的自動保護機制，甚至出現(xiàn)機組主燃料跳閘（MFT），嚴重影響鍋爐運行的安全性和經(jīng)濟性[4]。因此，若能開發(fā)一種風機動葉故障診斷模型，及時指導風機做出故障響應，將對提高鍋爐機組長期運行的穩(wěn)定性具有重要的作用。

1 問題描述

風機動葉故障會引發(fā)電站鍋爐機組運行中較為嚴重的事故。本文首先對三個電廠的一次風機和引風機所發(fā)生的典型事故進行了詳細分析，以總結事故發(fā)生過程與特性。具體事故描述如下。

事故一：風機動葉故障全開，對機組穩(wěn)定運行造成的影響

2018年6月25日21時45分，浙江某電廠#2機組在升負荷過程中出現(xiàn)機組主燃料跳閘（MFT）。事故過程為：21時31分39秒#2機組A 一次風機電流開始自行增加，出現(xiàn)異常，手動干涉無效；21時35分30秒#2機組A 一次風機電流上升至172A，運行人員手動停運故障風機；但機組仍在風機停運后，因爐膛負壓低，鍋爐MFT 動作，機組跳閘。事后檢查發(fā)現(xiàn)，#2機組A 一次風機旋轉油封小室內動葉連接拉叉脫落，從而導致動葉全開[5]。雖然手動停運故障風機，但瞬間爐膛壓力保護也被觸發(fā)啟動，造成了機組MFT。

事故二：風機動葉故障全關，對機組穩(wěn)定運行造成的影響

2018年7月1日，神頭電廠#2機組C 磨煤機突然跳閘。事故過程為：神頭電廠#2機組B 一次風機電流突然降低，兩臺并列運行的一次風機動出現(xiàn)搶風現(xiàn)象；一次風壓低壓報警被觸發(fā)，煤量較多的C磨煤機跳閘；之后，運行人員手動增加#2機組A 一次風機出力，維持一次風壓在5.5kPa，同時降低負荷至320MW，穩(wěn)定鍋爐參數(shù)。事后就地檢查#2機組B 一次風機動葉開執(zhí)行機構，發(fā)現(xiàn)動葉調節(jié)機構軸承脫開或損壞，具體為動葉調節(jié)軸承螺絲脫開。

事故三：風機動葉連桿脫開，動葉全開對機組的影響

2018年11月8日4時09分，湖北大別山電廠#1機組MFT 跳閘。事故過程為：03時58分，#1機組 負 荷 調 至305.56MW；04時04分55秒，A 引 風機控制油壓由4.23MPa 降為3.08MPa，動葉自動切為手動（控制油壓低于3.1MPa）；隨后兩臺風機出力發(fā)生偏差，運行監(jiān)盤人員手動調關小動葉開度3%；04時07分56秒，爐膛負壓調節(jié)偏差大，其負壓測量值-834.6Pa，與設定值-124.3Pa 偏差大于400Pa；4時09分19秒，爐膛負壓至-2405Pa；4時09分24秒，壓力開關分別動作（定值-2.5kPa），爐膛壓力低延時3秒后，保護動作，鍋爐MFT，機組跳閘。事后就地檢查，發(fā)現(xiàn)A 引風機動葉連桿脫開。

經(jīng)上述事故分析可見，無論是風機動葉傳動軸承故障，還是動葉連桿脫開，風機均不會進行自我調節(jié)；當風機動葉故障時，風機出力不受控制，風壓變化滯后，且故障產(chǎn)生時間較為短暫，一般是在1～4分鐘之間；在此極短的時間內，人為手動操作無效，致使引發(fā)機組跳閘幾率較大。因此，若能建立風機動葉故障診斷模型，使得在風機動葉出現(xiàn)問題時自動識別，觸發(fā)風機自身跳閘，從而減少對磨煤機、爐膛運行的影響，將對加強機組保護、提高運行的安全性具有重要的意義和作用。

2 模型建立

2.1 事故過程數(shù)據(jù)分析

本文應用大數(shù)據(jù)分析和機器邏輯語言編譯方法建立了風機動葉故障診斷模型。首先，總結分析了上述三個事故的運行數(shù)據(jù)，共處理數(shù)據(jù)了6130800條。這些數(shù)據(jù)包括爐膛壓力、一次風機和送風機動葉開度指令、發(fā)電機電流及功率等。本文對各參數(shù)進行了詳細分析及規(guī)律總結，具體分析過程如下。

事故一：浙江某電廠一次風機動葉故障全開參數(shù)分析

本文對浙江某電廠#2機組運行數(shù)據(jù)進行分析，發(fā)現(xiàn)事故中，負荷增加時，#2機組A 一次風機電流與動葉開度不一致，一次風機電流開始自行增加，且手動干涉無效；4分鐘后A 一次風機電流上升至172A，而B 一次風機電流為90A，兩臺風機電流出現(xiàn)偏差；A 一次風機電流變化率為20.5A/min。

事故二：神頭電廠一次風機動葉故障全開參數(shù)分析

本文對神頭電廠#2機組運行數(shù)據(jù)（圖1）進行分析，發(fā)現(xiàn)事故過程中，如圖1所示，首先出現(xiàn)一次風機電流偏差，偏差值為13A；之后兩臺風機電流偏差達到29A，而B 風機（故障風機）電流從84.74A 變?yōu)?2A；而后，B 一次風壓瞬間低至3.87kPa，C 磨煤機出現(xiàn)調機。事故過程中，B 一次風機電流變化率為30.32A/min。

圖1 一次風機故障全開參數(shù)分析圖

事故三：湖北大別山電廠引風機動葉連桿脫開過程參數(shù)分析

本文對湖北大別山電廠#1機組運行數(shù)據(jù)（圖2）進行分析，發(fā)現(xiàn)事故過程中，如圖2所示，A 引風機控制油壓由4.23MPa降為3.08MPa；A 引風機動葉自動切為手動（控制油壓低于3.1MPa）后，10s 內，A 引風機電流由211.3A 上升至233.28A，漲幅為10.5%；而B 引風機電流由205.3A 上升到273.3A，漲幅33.2%，兩臺風機處理發(fā)生偏差。此外，事故中在2min 內，爐膛壓力由-260Pa 迅速降到-2405Pa，變化幅度為825%。

圖2 引風機動葉連桿脫開前后參數(shù)變化圖

從圖2中數(shù)據(jù)還可分析得出，4時07分39秒，兩臺風機出力開始出現(xiàn)偏差；4時07分49秒偏差超過23A；4時09分24秒，A 風機電流為397A，觸發(fā)鍋爐負壓保護動作；該過程，從電流變化到爐膛負壓增加跳閘，僅為1分45秒。

經(jīng)上述分析可以看出，運行中風機動葉故障，存在一個共同點，即風機動葉的開度與實際出力不一致。具體而言，故障風機電流與正常風機電流出現(xiàn)較大偏差，且故障時風機電流變化速率較快，該結論為風機動葉事故診斷模型的建立提供了新的思路。

2.2 風機動葉故障診斷模型

本文進一步對事故過程進行大數(shù)據(jù)分析，總結風機電流與動葉故障間的規(guī)律，并建立了基于風機電流的動葉故障診斷模型。經(jīng)6130800條現(xiàn)場運行數(shù)據(jù)計算分析后，風機電流與動葉故障間的規(guī)律列于表1。

表1 故障風機電流與動葉故障關系表

表中，β表示動葉開度，I表示電流值，Ie 表示額定電流值，dI/dt 表示風機電流變化率，下標A、B 分別表示A 風機和B 風機。由該表可以看出，三個事故均為風機電流偏差大于某一值時開始出現(xiàn)故障，即風機動葉開度與電流不匹配。因此，本文提出風機動葉故障的診斷模型及判別邏輯，以A 風機為例，故障診斷模型判別邏輯示于圖3。

圖3 風機動葉故障診斷模型辨別邏輯圖

3 運行效果

本文將上述所建故障診斷模型和判別邏輯應用于神頭電廠#2機組，經(jīng)長期運行數(shù)據(jù)顯示，運行效果良好。例如，2021年6月20日發(fā)生B 引風機故障，如圖4所示，發(fā)生故障后，本文診斷模型和判別邏輯可及時進行響應，觸發(fā)B 風機跳閘，切斷風機故障對爐膛運行的影響，維持爐膛壓力在±200Pa，沒有發(fā)生MFT，從而保障了機組的持續(xù)穩(wěn)定運行，有效降低了事故率。

圖4 風機動葉故障診斷模型改造后運行效果

4 結語

本文詳細分析了風機故障過程的運行數(shù)據(jù)，并總結了風機電流與動葉開度之間的關系，建立了一種風機動葉故障診斷模型，并將該模型應用于神頭電廠#2機組，運行結果表明本文所建的風機動葉故障診斷模型與方法可及時判別動葉故障，并在短時間內觸發(fā)事故風機跳閘，屏蔽了事故風機對爐膛壓力、制粉系統(tǒng)的影響，從而避免了MFT，減少了機組的事故率。