水電廠設備故障智能診斷與預警系統研究

作為既清潔又高效的可再生能源，在我國能源電力系統方面占據關鍵地位，水電廠設備長久處在高負荷、高壓力、高轉速這類復雜工況環境下運轉，各類故障極易不期而至，極大阻礙了電站的安全穩定運行進程。傳統的設備管理多靠定期巡檢與按時檢修，不易及時找出和診斷故障潛在風險，極易引起非計劃停機與重大事故的產生。為克服上述困境，迫切需要將人工智能、大數據、物聯網等新興技術相融合，開發具備智能功能的設備故障診斷與預警體系。達成從“事后整治”到“預防性維護”的轉變，全面推進水電廠設備管理水平升級，本文針對水電廠設備故障智能診斷及預警進行深度研討。

一、水電廠設備故障智能診斷與預警的意義

（一）提高水電廠設備運行可靠性與安全性

水輪發電機組、主變壓器等關鍵設備若能安全可靠運行，便是水電廠生產的基礎保障，水電廠設備一般呈現出結構復雜、工況環境惡劣、故障機理種類繁多等特點，以往的狀態監測及故障診斷手段難以契合日益嚴峻的設備態勢智能診斷及預警系統適時誕生。依靠在線監測設備，對振動、溫度、油液等關鍵參數進行采集，采用機器學習算法對設備健康情況評估，及時發現潛在故障端倪并預警，助力檢修人員事前做好防范，采取行動消除潛在故障。該系統還可追溯故障產生的緣由，為后續的檢修決策提供憑據。智能診斷及預警能最大程度杜絕設備帶“病”運行情況，從根源上提升設備的固有安全水準，為電站長時期安全穩定運轉提供有力支撐[1]。

（二）降低設備維護成本與非計劃停機時間

傳統的水電廠檢修模式大多依據固定時間周期，面臨檢修資源損耗、非計劃停機時長偏大等困境，極大地降低了電站的經濟收益。采用狀態檢修策略，檢修成本平均能降低 25% ，智能診斷與預警系統借助對設備健康狀況的實時評定，可及時捕捉關鍵部件性能的退化傾向，精準預判其剩余的壽命。在恰到好處的時機實施檢修，防止過度檢修與缺乏檢修現象的出現。在保障安全的基礎上最大程度拉長設備運行周期，以此削減檢修頻次和非計劃停機的時長，實現檢修成本 20% 至 30% 的節約。由系統生成的故障診斷報告可助力檢修人員迅速確定故障位置與成因，削減檢修時間及人力的投入，應用智能診斷系統后，某水電廠，設備檢修效率上揚了 35% 非停頻次降低了 50% ，該系統在降本、提效、提質、增收方面體現出顯著成效，可給電站創造較為可觀的經濟成效[2]。

二、水電廠設備故障智能診斷與預警系統的關鍵技術

（一）多源異構數據融合與特征提取技術

在水電廠設備運行過程中，會產生海量的狀態監測數據，如振動、溫度、壓力、電流等，這些數據中蘊含著設備故障的重要信息，為實現智能診斷與預警提供支撐。構建多源異構數據采集傳輸通道，解決了來自不同源頭、不同格式數據的融合與集成問題，利用物聯網、邊緣計算等技術手段，構建覆蓋發電機、水輪機、變壓器、開關柜等關鍵設備的傳感器網絡集群。將各傳感器采集的振動、溫度等數據匯聚到云端，進行時間同步、格式歸一、數據清洗等預處理后，需要從融合后的海量數據中提取最能反映設備健康狀態的特征。這需要綜合運用信號處理、特征工程等技術，對時域、頻域數據進行降噪濾波，提取峭度、峰值、頻譜熵等敏感特征參數，并進行特征選擇，剔除冗余噪聲特征，為后續的機器學習診斷奠定數據基礎[3]。

（二）基于機器學習的設備狀態評估與故障診斷

設備狀態評估是故障診斷的基礎，傳統方法通常依賴設備振動、溫度等少數指標進行閾值比對，無法全面反映設備的健康狀況。機器學習通過學習海量歷史數據，能夠挖掘設備退化的內在規律，實現對設備狀態的量化分析，以支持向量機（SVM）為代表的機器學習算法。其表現出良好的分類性能和泛化能力，被廣泛應用于水輪機組、變壓器等關鍵設備的綜合狀態評估，通過選取具有代表性的正常、異常工況樣本進行訓練，SVM算法可以找到最優分類超平面，將設備狀態分為健康、亞健康、危險等級，為預測性維護提供判斷依據，在此基礎上，進行卷積神經網絡（CNN）、長短時記憶網絡（LSTM）等深度學習算法。通過深入挖掘時空序列數據的深層特征，可以實現設備關鍵部件剩余壽命的預測，指導檢修策略的合理制定。當評估模型判定設備進入危險狀態時，需要進一步診斷具體的故障類型和原因，決策樹、貝葉斯網絡等算法可以通過學習積累的故障案例。總結故障模式與癥狀參數之間的對應關系，對新獲取的數據進行故障模式識別和判斷，將這些機器學習算法有機結合，形成從狀態評估到故障診斷的完整智能分析鏈條，為設備管理的精細化、智能化提供技術支撐。

（三）知識圖譜驅動的故障溯源與預警推理

設備故障往往是多因素共同作用的結果，單純的數據驅動診斷難以揭示故障發生的深層原因，也無法對相關設備的級聯風險進行推理預警，知識圖譜技術為解決這一問題提供了新的思路。通過對設備運行機理、故障案例、專家經驗等領域知識進行本體化表示和語義化整合，構建涵蓋設備、部件、故障、原因、解決方案等多維度知識的語義網絡，并與機器學習診斷模型相結合，實現從故障現象特征到根本原因的智能追溯[4]。例如，當診斷模型判定發電機定子繞組存在故障時，知識圖譜可以根據故障部位，結合運行工況、試驗數據等相關因素，自動推斷出繞組匝間短路的根本原因可能是絕緣老化或制造缺陷，并給出相應的檢修建議，基于設備拓撲關聯和故障因果傳播的領域知識[5]，還可以對相關設備受影響程度進行推理預判，實現故障風險的聯動預警與智能決策。某抽水蓄能電站引入知識圖譜技術后，從全局視角呈現機組、主變壓器、電纜等設備的健康狀態，根據局部設備的故障預警，自動分析對關聯設備的影響，為檢修策略優化提供了有力支撐，機器學習與知識圖譜的融合，可以賦予診斷模型因果推理和風險預判的智能能力，引領設備故障管理從“哪里出問題治哪里”走向“未病先防、系統整體治理”。

三、結束語

水電作為可再生清潔能源行列的骨干力量，實現高質量發展，設備安全穩定運行是關鍵，面對故障診斷與預警的智能化要求，水電行業應憑借自身特性，加快人工智能、大數據、邊緣計算等新興技術創新應用步伐，突出數據驅動、知識賦能、分布協同的深度結合，探尋契合行業實情的智能診斷技術架構。水電廠設備故障智能診斷將從前沿技術躍入工程應用，由局部操作邁向全局優治，且朝著智能預測、智慧運維方向進一步縱深拓展，這在提高水電工程本質安全系數、推動水電產業數字化升級方面有重大意義，人工智能和水電行業的交叉結合潛力巨大，但仍要在倫理安全、群智協作、人機共生等范疇持續展開探索。依靠“產學研用”各界合力攻堅，必然會開啟水電設備智能化的全新階段，為貫徹落實“四個革命、一個合作”能源安全新戰略，為實現人與自然和諧共融的現代化增添水電力量。匪

參考文獻：

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[5]馮玉川。水電廠設備自動化故障診斷系統研究[J].自動化應用，2024，65 （22）：80-82.D0I：10.19769/j.zdhy.2024.22.023.

作者單位：國能大渡河流域水電開發有限公司龔嘴水力發電總廠