電廠發電機組維護檢修標準化管理探討

王振興

遼寧清河發電有限責任公司 遼寧鐵嶺 112003

電廠發電機故障預測是電廠發電機組檢修研究的主要方向，也是電廠發電設備狀態維修策略實施的主要依據。而故障預測是電廠發電機組狀態監測的主要任務，其主要是在精確掌握設備狀態的基礎上，預測設備故障發生、發展趨勢。并從技術經濟視角，進行檢修決策的一種設備維修方式。因此，為保證電廠發電機組穩定運行，探究基于狀態檢測的電廠發電機組故障預測方式具有非常重要的意義。

1 發電機組維護檢修標準化管理的現狀

1.1 電氣故障問題

（1）線圈管受高溫環境影響。對于發電機組來說，過高的電壓、過高的電流，都會導致發電機組整個運行環境的溫度升高，高溫環境勢必會誘發設備零部件性質的改變，所以除了定子線圈之外，線圈管在高溫環境下，也容易出現故障。即便線圈管的抗高溫能力較強，但是發電機底部的漏磁會與線圈管中的電流形成“正相關”影響，漏磁增加，電流功率就會增大，形成的磁場會阻礙電流按正常方向運轉，進而導致線圈管功能受到影響和破壞。（2）大軸的磁化和退磁現象。發電機組的電流周圍都存在磁場，所以幾乎所有設備和零件都需要在“磁場環境”下運行，大軸一端接地、一端與軸承底座絕緣，雖然運行狀態比較獨立，但依然要接受“磁化”。被磁化的大軸會干擾軸瓦的運行性能，一方面大軸周邊的磁場和軸瓦周邊的磁場形成對比關系，對抗電流的摩擦力，會成為軸瓦正常運行的阻礙；另一方面，大軸周邊磁場形成的摩擦力，也會讓大軸的功能受到影響，如：結構變形、外形破損、金屬特性下降；還有在發電機運行過程中，在大軸上會產生感應電動勢，形成回路會產生軸電流，軸電流過大會擊穿油膜造成燒瓦事故的發生等。

1.2 部分員工素質較低

對電廠發電機組進行維護檢修和標準化管理，需要工作人員具備雄厚的理論基礎和嫻熟的操作能力，從而使人才優勢得以充分發揮。但從目前情況看，部分員工素質較低，能力有限，因而不能與崗位發展需求相匹配。在對發電機組進行維護檢修過程中，難以在第一時間找到故障產生的原因，或在計劃制定過程中與實際發展情況相違背，從而使工作效率和質量難以得到保證，為電廠穩定運行帶來諸多負面影響[1]。

2 電廠發電機組維護檢修標準化管理要點

2.1 電氣故障的預防措施

（1）弱化高溫環境的不利影響。發電機的任何設備都存在“高溫糯變”的問題，所以，需要從高溫處理上對發電機的運行環境進行處理，尤其是線圈管。一方面，合理調配供電量和供電設備的適應關系，另一方面，對設備或發電機組周邊設置散熱裝置或冷卻裝置，以消耗高溫誘發的漏磁現象，促進線圈管發揮最佳功能，不被電流所阻礙。

（2）解決漏磁、渦流問題。用導電屏蔽漏磁或磁化現象，如：在電機組上安裝鐵芯端板，如果磁場過強，則鐵芯端板會發出警告，或采用降低供電量、降溫處理等方式，均衡處理漏磁或磁化現象對發電機組大軸產生的不利影響，讓軸瓦能夠按照既定的運行方式工作。同時，可以選用高科技材料，改變大軸材料的屬性，從金屬改變成為對磁化、磁場影響性小的材料，可以降低磁化現象的影響，使大軸的運行狀態相對獨立。

（3）更換故障接觸片。連接轉子的運行狀態有一大部分是由接觸片來決定的，所以在故障預防時要關注接觸片的使用功能，如：清潔接觸片，并校準接觸片和連接轉子的位置關系，同時，圍繞接觸片的導電效果，對發電機組其他零部件也進行運行監督或檢查[2]。

2.2 線圈故障問題預防

（1）質量管理與維修保養。定子線圈的使用壽命是在一定范圍內的，所以在固定使用時限內，線圈需要更換，并且在維修保養期間，對線圈的絕緣層、絕緣膜進行安全檢查，即線圈的磨損情況、釘子線圈絕緣層的絕緣水平等。如果發現有擊穿、破損的可能或危險，則要及時更換質量好的線圈，避免故障問題導致整個電機組工作陷入停滯。同時，對于線圈的保養，必須要有說明和手冊，如：幾月幾日對線圈進行檢查、絕緣層或絕緣膜的材質、性能情況，線圈磨損程度等都要詳細記錄。

（2）加強線圈清潔和高溫處理。定子線圈的絕緣層或絕緣膜在條件允許的情況下需要用干抹布擦拭，避免灰塵、粉塵或污垢殘留在上面，侵蝕絕緣層或絕緣膜。同時，可以在線圈周圍增加“降溫”設備，避免設備因高溫作業會出現“糯變”。以上預防措施是對線圈使用環境及客觀條件的處理，在實踐中比較實用且效果顯著。

2.3 基于狀態監測數據的故障預測實現

以某容量為60千萬的電廠發電機組為例，可將構成較復雜的電廠發電機組拆分為發電機、電廠機、主變壓器三個模塊，相關模塊為串聯組合形式。隨后選擇設備故障狀態特征值作為各設備威布爾比例風險模型協變量，模型取值范圍為0-100。發電機設備在某時刻t協變量取值為Mi，i表示協變量不同等級（1，2，3，4，5）。正常狀態為M1、輕微故障征兆狀態為M2、中等故障征兆狀態為M3、較重故障征兆狀態為M4、故障狀態為M5。上述故障發生概率總和為1。此時，隨著時間推移，上述故障概率可構成向量D={a1，a2，a3，a4，a5}。以三十天作為狀態概率向量時間尺度，且假定各設備協變量狀態轉移過程均獨立，則經設備歷史監測記錄評估可獲得協變量。將發電機組運行數據代入威布爾狀態分析模型中，可得出該水力發電機組在運行期間正常狀態、輕微故障征兆狀態、中等故障征兆狀態、較重故障征兆狀態、故障狀態發生概率[3]。

3 結語

總而言之，電廠發電機常見故障的問題是客觀存在的，其問題原因的產生是采取預防措施和辦法的依據，隨著技術應用的不斷創新、設備功能與范圍的不斷拓寬，實操中使用預防措施的應用效率會更加完整、更有效率。