貫流式機組輔機設備在線監測與故障診斷系統的研究

楊永剛，邱海云，萬鴻宇，談洋洋

（1.中交水運規劃設計院，北京 100007；2.中水珠江規劃勘測設計有限公司，廣東 廣州 510610；3.汕頭華僑經濟文化合作試驗區，廣東 汕頭 515054；4.江西省港航建設投資集團有限公司新干航電樞紐分公司，江西 吉安 331303）

燈泡貫流式機組流道順直，流場分布較均勻，因此水力效率較高，高效區平坦寬闊，轉輪的單位轉速高，單位過流量大，與同容量立式機組相比較，貫流式機組尺寸要小得多，機組重量輕，可布置在壩體內，取消了復雜的引水系統，減少了廠房的建筑面積，土建工程量少，開挖淺，投資省。

水力發電機組輔助設備是附屬于水輪機和發電機等主機設備的附屬設備，包括水輪機主閥、油氣水系統以及水力監測系統等內容，水力機組輔助設備的設置是為了確保機組的正常運行，同時也是為了滿足水力發電機組在正常運行過程中實施操作、控制、維護、檢修和運行管理的要求。若輔助設備出現故障，輕則造成設備的毀壞，重則造成安全事故，是整個系統的重要組成部分。因此，水電站運行過程中，必須要做好輔助設備的維護與維修，使其能夠長期保持穩定狀態[1]。

1 智慧水利

水利部在2019年提出修訂“智慧水利”總體建設目標：依托現代化技術手段，全面建成水利信息基礎感知體系，健全保障支撐環境，推動水利綜合業務精細化管理，提升科學化決策調度管理水平，最終形成“更透徹的感知、更全面的互聯互通、更科學的決策、更高效的智能管理”的智慧水利管理體系[2]。

在此基礎上，一種基于集成、統一、堅強的軟硬件平臺建設安全、經濟與高效運行的新型、智能水電站逐漸成為熱議話題，如劉鶴[3]等人根據水電站設備巡檢的實際業務需要，闡述了智能巡檢系統的設計原則、系統整體構架、主要功能模塊，并介紹了改系統在水電站的實際應用情況，實現了系統代替人員開展設備巡檢的目標；艾遠高[4]等人闡述了水電機組極大數據的特點，提出了智能狀態分析方法和健康狀態關聯分析模型，利用該方法和模型分析水電機組設備運行狀態，為機組的狀態檢修決策提供了依據與參考；陳洪[5]等人對水電機組狀態數據內容、狀態數據集成思想與方法展開了研究，在水電機組狀態數據處理的過程中引入了大數據技術，提出一種新的機組狀態數據處理架構。

2 輔助設備監測與故障診斷現狀

隨著互聯網信息技術的發展，多種發電與輸變電設備狀態監測系統在水電站投入運行，水電機組的狀態監測與故障診斷技術取得了長足的進步，顯著地推動了水電站的智能化建設[6]。作為智能水電站的重要組成部分，輔助設備狀態監測及故障診斷智能化也急需得到快速發展，對此，也有一些學者展開了研究。張巖[7]對水電站輔助設備的智能化改造進行了分析，提出水電站可根據自身特點在原有設備的基礎上進行智能水電站的建設，對電站現有的監控系統網絡實現輔助設備的信息化、數字化、自動化、互動化，為電站站控層提供全面、詳盡、準確的輔助設備基礎信息；向巧鳳[8]對巖灘水電站水輪發電機組2 號機組輔助設備的遠程監控功能進行了優化，經過優化后，設備的可靠性得到了顯著提高，優化成果也為其他機組及輔助設備智能化改造提供了指導及借鑒；吳瀟[9]等人對水電站幾種重要輔助設備的控制方式和控制邏輯標準化進行探討，并提出了一種簡單、可靠、適用范圍廣的控制方案。

綜上所述，水電站輔助設備的在線監測及故障診斷系統尚不成熟。本文針對貫流式機組水電站的輔機設備，基于智能終端的相關經驗，建設一種智能的、一體化的新型輔助設備在線監測及故障診斷系統，為水電站智能一體化建設提供理論基礎。

3 智能化輔機設備在線監測及故障診斷系統

3.1 智能化輔機設備在線監測及故障診斷系統概述

本文所提的輔助設備在線監測與故障診斷系統，包括集控平臺、云儲存平臺、計算平臺以及終端感知平臺，具體示意圖見圖1。

圖1 輔助設備在線監測與故障診斷系統示意圖

如圖1所示，集控平臺包括監控中心、命令中心以及數據庫1，其功能在于對輔助設備各運行參數進行在線監測，根據狀態預測、診斷結果下達命令以及存儲數據。

云儲存平臺主要功能為數據存儲以及數據交流，包括正常數據儲存平臺和異常數據儲存平臺，異常數據儲存連接數據庫1，且數據庫1 與集控平臺相連；正常數據儲存連接數據庫2，且數據庫2 與重要輔助設備監控中心相連。

計算平臺主要功能為數據分析與計算，提取特征量、建立新的模型，該平臺包括常見異常計算中心，非常見異常計算中心。

終端感知系統的主要功能為現地監測，數據感知，包括機械設備運行工況參數監測、工質指標參數監測以及智能巡檢。

3.2 系統工作流程

智能化輔機設備在線監測及故障診斷系統，其工作流程為：終端感知平臺進行現地監測、數據感知，隨后將數據上傳至計算平臺進行數據處理分析，同時將數據傳輸至集控平臺的顯示屏上，數據上傳至計算平臺后，對數據進行正常、異常判斷，正常數據直接儲存，異常數據則進行相關的診斷分析，最后將診斷分析結果反饋至命令中心，命令中心下達命令，運維人員根據相關命令對輔助設備進行維護，并解除異常，具體工作流程見圖2。

圖2 智能化輔機設備在線監測及故障診斷系統工作流程圖

如圖2所示，終端感知平臺進行現地監測與數據感知，通過振動傳感器、溫度傳感器、壓力傳感器、電流傳感器、電壓傳感器、液位信號計等監測儀器對機械設備運行工況參數以及工質指標參數進行監測與收集。其中，機械設備運行監測參數包括泵的振動、轉速、功率、電流、電壓、壓力、溫度、啟動次數、運行時長，閘門與閥門位置；工質指標監測參數包括油系統的油溫、油壓、油質、油位，供水系統的水壓、流量、水溫、水流通斷、排水系統的水位，氣系統的空壓機的排氣壓力、排氣溫度、冷卻水量、儲氣罐的壓力與溫度、制動供氣的壓力。

終端感知平臺配置智能巡檢功能，其目的在于輔助在線監測與故障診斷系統，排除監測儀器故障引起的系統誤判。對上述各監測點按不同系統、重要程度排序，制定最優路線并錄入智能機器人系統，使機器人按指定路線進行巡檢。同時智能機器人具有識別、拍照、錄像的功能，即每個監測點都有安全值或者安全狀態，將該點的安全值以及安全狀態也錄入智能機器人系統，在每次巡檢過程中，智能機器人按指定路線對各監測點進行識別，拍照，然后將監測點照片中的實時值或實時狀態與系統記錄值或記錄狀態進行對比，得出對比結果并反饋。智能巡檢設置為定期巡檢與非定期巡檢，定期巡檢即按輔助設備及工質的運行周期制定，非定期巡檢即針對監測數據出現異常時而展開。

終端感知系統將數據上傳至計算平臺后，進行數據處理與分析，同時油系統設備運行參數與工質指標參數監測數據接入顯示屏2、氣系統設備運行參數與工質指標參數監測數據接入顯示屏3、水系統設備運行參數與工質指標參數監測數據接入顯示屏4。數據分析正常則儲存于數據庫2；異常則與數據庫1 進行對比，若數據庫1 中有相符記錄，則該異常數據為常見異常，針對該常見異常，進行狀態預測以及故障分析，得出分析診斷結果；若數據庫1 中沒有相符記錄，則與水電機組相關數據進行關聯性分析，判斷異常是否由水力機組異常引起；或對該異常數據進行各系統內部分析，判斷該異常數據是由設備異常還是工質異常引起的，并對該數據進行機器學習，提取特征量，建立新的模型進行狀態預測及故障診斷，得出分析診斷結果。異常數據及其處理過程、結果均儲存至數據庫1 中。

命令中心根據上述分析診斷結果發出報警、警告、事故、故障、中斷等命令，運維人員根據相關命令對輔助設備進行維護檢修，直至異常解除。

數據庫1 與數據庫2 之間具備數據交流功能，可相互提取數據記錄，也可相互寫入數據記錄。數據庫1 具有與外部數據庫交流的功能，如與其他電站數據庫交流，進而對本數據庫進行查漏補缺。

4 結論

本文對貫流式水電站輔助設備的監測及故障診斷系統展開了研究，提出了一種智能化輔助設備比在線監測與故障診斷系統，該系統包括集控平臺、云儲存平臺、計算平臺以及終端感知平臺。該系統的有效運行能夠實現輔助設備各運行參數的實時記錄、儲存、顯示，完成在線分析，同時實現與水電機組的運行耦合，實時反映其與機組穩定運行之間的關聯狀態，從而更好地服務水力機組的運行以及實現輔機設備運行狀態的在線監測以及故障診斷，提高輔機設備運行及維護的效率，同時可為建設水力機組與輔助設備在線監測及故障診斷一體化系統的智能水電站提供理論基礎。