水電廠高壓氣系統關聯監測方法研究

朱紅平，萬元，魏志鵬，陳小松，龔傳利

(1.五凌電力有限公司，湖南長沙 410004;2.中國水利水電科學研究院，北京 100038)

水電廠油、水、氣系統設備由于其“輔助”性質而不被重視，然而，由于設計重視程度和國產設備的工藝質量，以及運行環境等種種因素影響，使機組輔助設備對發供電可靠性的影響更顯突出〔1〕。輔助設備的運行可靠性及自動控制操作成敗，不僅直接關系到主設備運行可靠性和自動開停機成功與否，而且也直接關系到運行機制的變化，還有可能直接導致機組的非計劃停運，造成較大的經濟損失〔1〕，因此，有必要對水電廠輔助系統的運行狀態進行實時在線監測與分析〔2〕。

鑒于此，在介紹水電廠高壓氣系統工作原理基礎上，總結了水電廠高壓氣機異常啟、停與相應故障對應關系，提出了高壓氣系統關聯監測模型:以高壓氣機的啟動運行時間、停止間隔時間為基礎，集成相應的關聯監測量，根據建立的專家知識庫系統，應用合理的智能推理與診斷機制，實現高壓氣系統的在線分析，同時利用五凌電力有限公司(以下簡稱:五凌公司)梯級水電廠群遠程集控系統提供的海量數據源，建立了水電廠高壓氣系統的遠程分析平臺，目前，該平臺已投入工業試運行，成功診斷出五凌公司某水電廠高壓氣系統漏氣故障，從而證明了該平臺的有效性。

1 高壓氣系統工作原理

水電廠高壓氣系統的結構及工作原理如圖1所示〔3〕。

如圖所示，水電廠高壓氣系統包括高壓氣機、控制回路、高壓氣罐、輸氣管道，補氣閥門等〔3〕。高壓氣機主要用于維持高壓氣罐的氣壓在一定范圍內，高壓氣罐通過高壓輸氣管道、補氣閥向電廠各機組壓油槽補氣，以維持壓油槽中的正常工作壓力。在向各機組壓油槽補氣、輸氣管道自然泄氣等情況下，高壓氣罐氣壓逐漸降低，當氣壓下降到某壓力限值時，啟動高壓氣機運行，高壓氣機向高壓氣罐打氣，逐步增加高壓氣罐中的氣壓，當氣壓升高到上限壓力時，控制系統自動停止高壓氣機運行，如此周而復始，便構成了水電廠高壓氣系統的工作原理〔3〕。

圖1 高壓氣系統的結構及工作原理

通過對高壓氣系統工作原理圖的分析，顯然可得出以下幾點結論〔3〕:

(1)高壓氣機的啟、停存在明顯的規律性與周期性，對其規律性與周期性的總結，有利于了解泵設備習性，因此，目前國內大多數水電廠將記錄高壓氣機的運行時間、停運間隔作為運行值班人員的重要工作任務之一。

(2)由于高壓氣機啟/停對應的高壓氣罐氣壓限值均基本保持不變，高壓氣機啟動時高壓氣罐氣壓上升速度與氣機工作效率、高壓氣系統漏氣故障、向壓油槽補氣事件等原因關系密切，高壓氣機停運時高壓氣罐氣壓下降速度與漏氣故障、補氣事件等存在特定關聯關系，因而分析在高壓氣機運行或停止過程中，融合高壓氣罐氣壓變化速度等關聯監測量，有利于高壓氣系統的故障診斷。

(3)當高壓氣機的啟動運行時間、停止間隔時間偏離其正常規律時，有效融合其他關聯監測量，能實現高壓氣系統中高壓氣機工作效率下降、控制回路故障、高壓氣罐及輸氣管道漏氣故障等的有效監測。

因此，通過監測高壓氣機的啟、停時間，融合相應的關聯監測量，可實現高壓氣系統的有效診斷。

2 高壓氣系統關聯監測模型

水電廠高壓氣系統的關聯監測模型的功能框圖見圖2。

圖2 高壓氣系統關聯監測模型

由圖2知，水電廠泵設備的分析概括由幾個部分組成:

(1)以人工離線分析為基礎，結合現場專家經驗、試驗結果、典型案例，對歷史數據進行離線分析與總結，以此為基礎，建立相應的專家知識庫系統，包括特征提取策略、診斷閾值系統、異常事件與故障對應庫、關聯信息集成分析策略、多維向量的協同式智能推理與診斷機制等。

(2)依據已建立專家診斷知識庫系統，對實時數據進行在線分析與診斷，提取用于判別高壓氣系統故障的特征參數，并根據閾值判定特征值是否越限，在特征值越限的基礎上，根據異常事件與故障的對應表，初步定位故障的原因，然后融合關聯監測量，根據定義的智能推理機制，最終得出故障診斷的結論。

(3)在實時分析過程中總結與發現問題，不斷完善專家診斷知識庫內容，因為專家診斷知識庫的完備性，是決定泵設備故障診斷能否實現的基礎。因此，在高壓氣系統分析模型中，當自動分析過程中未能得出診斷結論時，則自動請求人工離線干預分析，借助專家的經驗及理論知識，獲得人工分析結論，以補充專家診斷知識庫，使其日趨完備。

以下介紹高壓氣系統關聯監測模型中的幾點關鍵技術。

2.1 監測量及特征提取

監測量的選擇與特征參數提取是實現水電廠高壓氣系統故障分析的基礎，由第1節知，通過監測高壓氣機的啟、停時間，并融合相應的關聯監測量，可實現高壓氣系統的有效診斷。因此，本文以高壓氣機的啟、停時間作為高壓氣系統故障檢測的基礎，提取的特征參數包括高壓氣機啟動運行時間Ton、停運時間間隔TD、高壓氣機啟動時氣罐壓力變化速度Vb，高壓氣機停運時氣罐壓力變化速度Vh等。以2臺高壓氣機輪換啟動打氣為例，特征參數提取方法見圖3所示。

圖3 2臺高壓氣機輪換啟動時特征參數提取方法

由圖3可知，Ton，TD，Vb，Vh可分別由式(1)～(4)計算:

Vh雙機同時啟動可用式 (5)表示:

式 (1)～(5)中，Vb能基本體現高壓氣機的工作效率，當Vb值變小時，能在很大程度上表明高壓氣機打氣的效率降低，Vh的大小與高壓氣系統漏氣、壓油槽補氣閥門是否開啟密切相關。Ton，TD與高壓氣系統控制回路的狀態、高壓氣機的效率、壓油槽補氣閥開啟、氣系統漏氣等均存在關聯關系，通過分析Ton，TD能初步判斷高壓氣系統是否處于正常運行狀態。As=1表示雙機同時啟動狀態，Az=1表示主用氣機處于啟動狀態，Ab=1表示備用氣機處于啟動狀態，符號＆＆表示“與”邏輯，即2個條件同時為邏輯“1”時，結果才成立。

2.2 高壓氣機啟停異常與故障對應關系

高壓氣機啟停異常與故障對應關系的總結是實現故障診斷與定位的基礎，其建立在與具有豐富經驗的現場專家廣泛交流的基礎上，并且要求深入研究高壓氣系統內部相關設備的運行性能〔4〕。本文通過與現場專家的反復交流，建立了高壓氣機異常啟停與故障對應關系表 (見表1)。

表1 高壓氣機異常啟停與故障對應表

2.3 相關信息的集成分析策略

由表1可知，顯然僅對高壓氣機的啟停時間分析不足以準確地定位高壓氣系統的具體故障形式，因此，為了實現高效的故障診斷，有必要集成相關的狀態量，對高壓氣系統進行綜合分析。

從表1得出，高壓氣機異常啟/停可分為以下幾種故障形式:停運時間長、停運時間短、運行時間長、運行時間短、多機同時啟動。以高壓氣機停運時間過短為例，由表1知，可能是由3種原因引起:①壓油槽補氣閥開啟;②高壓氣系統漏氣;③啟機壓力定值漂移等原因引起，顯然，若沒有集成分析相應關聯監測量，當出現高壓氣機停運時間過短事件時，無法給出引起該事件的具體原因。

基于此，為了實現對于水電廠高壓氣系統的監測，對相應的關聯監測信息量進行綜合分析，具體包括高壓氣罐氣壓實時值P，高壓氣罐氣壓變化總幅值Pca，補氣閥狀態變化總次數Cca等。其中Pca，Cca的計算方法如下所示。

設在某次高壓氣機停運過程中，高壓氣罐氣壓幅值總共變化M次，每次對應幅值為Pm，同時該電廠機組共有N臺機組，第n(1≤n≤N)臺機組壓油槽補氣閥變化次數為An，則Pca，Cca可由式(6)和式(7)計算:

其中，設第n臺機組在高壓氣機停運過程中，壓油槽補氣閥共經歷了T個狀態，每個狀態值分別為 Sn，t(Sn，t=1 表示補氣閥開啟，Sn，t=0 表示補氣閥關閉)，則An可由式 (8)計算。

顯然，當出現高壓氣機停運時間過短事件時，若An值較大，則該事件極有可能是由壓槽補氣閥開啟引起的，而不是由高壓氣系統的某個故障狀態造成的。

2.4 推理與診斷機制

高壓氣系統的推理機制主要建立在高壓氣機啟停異常與故障對應關系表的基礎上，需要首先定義推理規則庫與診斷閾值系統，然后根據實時信息的特征，結合關聯監測量的特征，自動給出推理結論。

以高壓氣機運行時間過短事件為例，其推理與診斷步驟如下所示:

①判斷高壓氣機停運時間TD是否小于某閾值Tsth，若滿足，轉入步驟②，否則結束。

②自動判斷高壓氣機啟動時高壓氣罐氣壓值P是否處于區間 ［Psth，Plth］內，若不滿足，給出啟機壓力定值漂移故障，否則轉入步驟③。

③按照式 (7)計算壓油槽補氣閥變化次數為An，設定閾值 Ath，Ath—L(Ath＜Ath—L)。若 An＜Ath，給出故障診斷結論:高壓氣系統漏氣，若 An＞Ath—L，給出事件原因:壓油槽補氣閥開啟補氣;否則轉入步驟④。

④定義為未知原因，自動請求人工干預分析，通過專家的現場經驗，獲得有效的診斷結論。

3 水電廠高壓氣系統的遠程分析平臺

3.1 硬件平臺

為了有效利用五凌公司梯級水電廠群遠程集控系統提供的海量數據源，建立了水電廠高壓氣系統遠程分析硬件平臺，如圖4所示。

圖4 高壓氣系統遠程分析硬件平臺

圖4中，數據分析服務器是高壓氣系統遠程分析物質基礎，其安裝在五凌公司梯級水電廠群遠程集控系統安全Ⅲ區，按照圖4方式構建系統的硬件平臺的主要依據有以下幾點:

①五凌公司梯級水電廠群遠程集控系統通過遠程通信服務器收集了遠程電廠計算機監控系統的幾乎所有信息，并在集控中心生產控制網上廣播;站內通信服務器接收廣播數據后，將其轉發到安全Ⅲ區，作為高壓氣系統分析的原始數據來源。

②遠程集控系統的安全Ⅲ區建立了web數據庫服務器，數據分析服務器可以從web數據庫服務器中獲得高壓氣系統分析過程中所必須的歷史數據。

③高壓氣系統遠程分析硬件平臺的建立符合《電力系統二次安防若干規定》。

3.2 軟件平臺

軟件采用vc#2005設計，系統軟件結構融合了B/S與C/S結構的優點，成功地解決了單獨采用B/S或C/S結構不能完全滿足要求的問題〔5〕。

軟件平臺設計采用全開放式軟件設計方法，故障類型、檢測條件與方法、邏輯推理機制、故障定位準則等全部可在后臺配置，前臺軟件僅顯示診斷結果，從而增加了軟件的靈活性。

4 診斷實例

水電廠高壓氣系統遠程分析平臺成功地診斷出五凌公司某水電廠高壓氣系統漏氣故障。

圖5為五凌公司某水電廠在高壓氣系統故障狀態下各信息量，包括高壓氣罐氣壓與高壓氣機(共3臺輪換)的變化波形圖。

圖5 高壓氣機啟機時間長時各信息量波形圖

2011年6月23日02∶41∶00，1號高壓氣機啟動后，持續運行30 min后不停運，在1號泵運行過程中，高壓氣罐氣壓在泵開始啟動過程中持續上升，上升到快接近停泵壓力后，即使1號高壓氣機啟動，壓力值卻持續降低，高壓氣機的運行無法使高壓氣罐到達停泵壓力，并且，在該段時間內，該水電廠 (共裝有4臺機組)1～4號機組的補氣閥沒有開啟，即高壓氣罐沒有向1～4號機組的調速壓油槽裝置補氣，顯然，該現象的產生極有可能由2種故障造成:高壓氣系統管道漏氣;高壓氣機效率低。然而高壓氣機在啟動初期，高壓氣罐氣壓上升，并且上升速度比較快，顯然，這次故障是由高壓氣系統管道漏氣引起的。采用泵分析子系統對該故障進行檢測，診斷的組合條件為:

(1)高壓氣機啟動時間過長;

(2)壓油槽補氣閥變化次數為An=0;

(3)高壓氣機啟動過程中，氣壓變化總幅值大于高壓氣機停機壓力減去啟機壓力;

(4)高壓氣機啟動過程中，高壓氣罐氣壓變化速度較小。

啟動氣系統遠程分析平臺對相應的歷史數據進行檢測，檢測結果如圖7所示，顯然系統能正確該次診斷結果，并實現了故障的定位。

圖6為同一水電廠2011年6月23日15∶14∶46時刻高壓氣機的異常啟停時各信息量的變化圖，在1 h之內，3，1號高壓氣機連續啟動，泵啟動的間隔時間短，高壓氣罐氣壓力下降速度很快，并且，在該段時間內，該電廠1～4號機組的補氣閥沒有開啟，即高壓氣罐沒有向1～4號機組的調速壓油槽裝置補氣，顯然初步可診斷出故障類型為高壓氣系統漏氣。

采用高壓氣系統分析平臺對該故障進行檢測，診斷的組合條件為:

①高壓氣機停止時間過短;

②壓油槽補氣閥變化次數為An=0;

③高壓氣機停運過程中，高壓氣罐氣壓變化速度較大。

啟動氣系統遠程分析平臺對相應的歷史數據進行檢測，檢測結果如圖7所示，顯然系統自動分析獲得的結論與理論分析結論完全一致。

圖6 高壓氣機停機時間短時各信息量的波形圖

圖7 故障診斷結果

通過實際2次漏氣故障的有效檢測，證明了高壓氣系統遠程分析平臺的有效性。

5 結束語

針對輔助系統在水電機組狀態監測研究領域不被重視的現狀，提出了水電廠高壓氣系統的關聯監測方法，利用五凌公司梯級水電廠群遠程集控系統提供的海量數據源，建立了高壓氣系統遠程分析的硬件平臺與軟件平臺，給出了該平臺的故障診斷實例，目前，該平臺已在五凌公司投入了工程試運行，獲得了較好的應用效果，得到了現場運行人員及專家的充分肯定。

當前，水電機組輔助設備在線監測與分析研究成果不是很多，技術上還不成熟，高壓氣系統關聯監測與分析研究和實踐可為水電機組其它輔助設備在線監測與分析提供參考。

〔1〕趙晶．水輪機調速油系統狀態監測與分析〔D〕.湖北:華中科技大學圖書館，2007．

〔2〕Y.Han，Y.H.Song.Condition Monitoring Techniques for Electrical Equipment—A Literature Survey 〔J〕.IEEE Transactionson Power Delivery，2003，18(1)．

〔3〕鄔承玉，王義林.水輪發電機組輔助設備與測試技術〔M〕.北京:中國水利水電出版社，1999.

〔4〕 U.Fayyad， G.Piatetsky-Shapiro， and P.Smyth． Knowledge discovery and datamining:Towards aunifying framework．In:Second International Conference on Knowledge Discovery and DataMining〔C〕，1996．

〔5〕羅云，李朝暉.面向維護的水力發電設備遠程實時監視方法〔J〕.水電自動化與大壩監測，2007，31(1):57-60．