基于改進逼近理想法的水電機組過渡過程風險評估

徐振坤,陳帝伊,王鵬飛

(西北農(nóng)林科技大學 水利與建筑工程學院,陜西 楊凌 712100)

水電機組是水電站的重要組成部分,承擔著供能和靈活性調節(jié)的重要任務[1],當水電機組需要經(jīng)常跨越振動區(qū)或在振動區(qū)運行時,機組的振動、擺度以及壓力脈動等會過大,導致機組發(fā)生故障的潛在風險也會增加[2],水電機組振動超過其限制范圍的問題愈加嚴重并且難以分析量化其運行故障率是現(xiàn)在國內外水電機組安全穩(wěn)定運行的主要問題[3]。2009年俄羅斯“薩揚舒申斯克”事故,其發(fā)生事故的主要原因就是2號機組進入不推薦運行區(qū)運行,導致機組頂蓋固定螺絲斷裂,最終造成多機報廢的重大安全事故[4]。因此,量化水電機組運行風險率,基于數(shù)據(jù)驅動劃分水電機組不推薦運行區(qū)和推薦運行區(qū)對確保水電機組安全穩(wěn)定運行及增大機組調節(jié)靈活性具有非常重大的工程意義[5]。

傳統(tǒng)可靠性評估方法在量化機組風險時,各指標權重多是人為確定,存在風險量化不準確的問題[6],且傳統(tǒng)可靠性評估方法所依賴的概率統(tǒng)計理論直接導致其評估過程必須利用足夠多的樣本數(shù)據(jù)[7-9],這個要求極大地限制其在水電機組中的應用,同時傳統(tǒng)可靠性評估方法得到的是整體設備的平均可靠度,不能準確表示單個設備的運行情況[10],所以傳統(tǒng)可靠性評估方法不適用于水電機組不同運行工況下的風險評估,基于狀態(tài)監(jiān)測信息的風險評估方法則克服了上述缺陷。陳保家等[11]提出基于改進比例協(xié)變量模型和回歸模型的航空發(fā)動機轉子可靠性評估方法,建立系統(tǒng)故障率模型,通過不斷更新響應協(xié)變量即可求取轉子的實時運行可靠度與故障率。蔡改改等[12]基于設備的運行狀態(tài)信息,提出可以準確反映設備運行狀態(tài)的特征指標,利用比例協(xié)變量模型建立設備可靠性評估模型,實現(xiàn)了設備故障的量化處理。王紅軍等[13]利用小波包分解構建振動信號特征空間,通過計算實時運行狀態(tài)與正常狀態(tài)特征空間夾角來反映設備運行特性。

綜上所述,水電機組狀態(tài)監(jiān)測信息風險評估研究尚處在探究階段。對此,本文提出了基于改進逼近理想法(TOPSIS)[14-15]的水電機組運行風險評估模型,量化水電機組運行風險率,給出評價指標危險度排序,實現(xiàn)水電機組基于數(shù)據(jù)驅動的運行區(qū)劃分。

1 試驗機組運行區(qū)初步分析

1.1 水電機組運行區(qū)出廠界定

S電站有四臺常規(guī)水電機組,機組單機容量為262.5 MW,電站總裝機容量為1 050 MW。本文將采用該電站3號機組進行運行風險的量化和水電機組運行區(qū)的準確劃分。3號機組基本參數(shù)如下,水輪機型號為HLS270-LJ-680,額定水頭為64 m,額定轉速為93.75 rpm,額定功率為267.85 MW,發(fā)電機型號為SF264-64/15000,額定容量為291.7 MVA,調速器型號為PFWT-200-6.3。為初步分析機組運行區(qū),廠家通過出廠試驗給出了機組不同運行水頭的運行區(qū)劃分情況,結果如圖1所示。

如圖1所示為廠家通過出廠試驗給出的3號機組運行區(qū)初步劃分圖,運行水頭在67.5 m、71.1 m時,機組運行區(qū)劃分的運行所帶負荷出現(xiàn)突變。對于額定水頭為64 m的3號機組,其常用水頭范圍是64 m～70 m,所以不推薦運行區(qū)將被劃分為0 MW～120 MW及0 MW～130 MW。但是,由于水電機組復雜的運行狀況,在實際運行中機組需根據(jù)自身運行特性及時調整不推薦運行區(qū)的限制范圍,盡量在推薦運行區(qū)內運行,以實現(xiàn)水電機組的長期安全穩(wěn)定運行。目前機組不推薦運行區(qū)多是通過試驗與專家經(jīng)驗相結合來優(yōu)化與調整,這在一定程度上使劃分結果具有人為主觀性,缺乏數(shù)據(jù)理論支持。

圖1 S電站3號機組運行區(qū)初步劃分情況

1.2 水電機組帶負荷動平衡實驗與初步分析

為實現(xiàn)水電機組運行區(qū)準確劃分,利用該電站動平衡實驗數(shù)據(jù)進行機組運行風險初步分析。3號機組動平衡實驗是在開機并帶負荷過渡過程下進行的,即機組從靜止到帶最大負荷的過程。在帶負荷試驗前,為排除機組自身因素對實驗的影響,先進行了100%轉速試驗及100%勵磁升壓試驗。在帶負荷試驗時,機組實際水頭為64.74 m。機組負荷每增加10 MW記錄一次,直至負荷增加到最大(262.5 MW)為止。機組動平衡實驗的傳感器測點位置如圖2所示。傳感器輸出的振動值、擺度值和水壓值均為峰峰值。

圖2 動平衡實驗傳感器測點布置示意圖

實驗中共布設19個傳感器測點以測量水電機組的實時振動值、擺度值及水壓值,將實驗所得數(shù)據(jù)作為風險評價指標為后續(xù)的運行區(qū)劃分提供數(shù)據(jù)支持。19個評價指標的運行限制范圍如下:蝸殼進口水壓(X1)、頂蓋下部水壓(X2)和尾水進口水壓(X3)的運行范圍是0 kPa～64 kPa,上導軸承+X擺度(X4)、上導軸承+Y擺度(X5)、下導軸承+X擺度(X6)和下導軸承+Y擺度(X7)的運行范圍是0 μm～300 μm,水導軸承+X擺度(X8)和水導軸承+Y擺度(X9)的運行范圍是0 μm～375 μm,上機架水平+X振動(X10)、上機架水平+Y振動(X11)、下機架水平+X振動(X13)、下機架水平+Y振動(X14)和頂蓋垂直+Z振動(X19)的運行范圍是0 μm～110 μm,上機架垂直+Z振動(X12)和下機架垂直+Z振動(X15)的運行范圍是0 μm～80 μm,定子水平+X振動(X16)的運行范圍是0 μm～40 μm,頂蓋水平+X振動(X17)和頂蓋水平+Y振動(X18)的運行范圍是0 μm～90 μm[16]。

在開機帶最大負荷過渡過程中,傳感器輸出的風險評價指標變化示意如圖3所示。先初步分析評價指標變化示意圖,為后續(xù)的運行區(qū)劃分提供依據(jù)。

由圖3可知,隨著機組帶負荷的逐漸增加,本文所使用的19個評價指標均呈現(xiàn)先增大后減小的趨勢。尾水管進口水壓(X3)整體大于蝸殼進口水壓值(X1)和頂蓋下部水壓值(X2),水導軸承的擺度值(X8,X9)要遠大于上導軸承(X4,X5)和下導軸承的水壓值(X6,X7),在低負荷區(qū),上機架垂直+Z振動值(X12),下機架垂直+Z振動值(X15)和頂蓋垂直+Z振動值(X19)要遠大于相應的水平+X與+Y振動值(X13,X14,X16,X17),這說明當在低負荷區(qū)運行時,應多關注上機架、下機架與頂蓋垂直+Z振動趨勢,這有可能是導致故障的主要因素。

由評價指標運行限制范圍可知,在機組升負荷運行過程中,許多評價指標的實測值遠大于表中給出的運行范圍。其中,水導軸承+X擺度值(X8)和水導軸承+Y擺度值(X9)的最大值為710 μm和653 μm,超出其運行限制范圍300 μm。尾水進口水壓(X3)的最大值達到269.5 kPa,超出其運行限制范圍64 kPa。同時,蝸殼進口水壓(X1)、上機架垂直+Z振動(X12)、下機架垂直+Z振動(X15)等也不同程度地超過各自運行范圍。結合圖3可知,在低負荷區(qū)(40 MW～110 MW),機組動平衡實驗評價指標的實測值波動最為劇烈。因此,從以上的分析中可以初步得出結論,可以將40 MW～110 MW的負荷區(qū)作為機組不推薦運行區(qū),若機組在此區(qū)間內長期運行或者頻繁穿越此區(qū)域時,機組會大概率發(fā)生故障。

綜上所述,根據(jù)動平衡實驗結果和人工相結合的方法可以初步確定機組運行區(qū)的大致范圍,機組推薦運行區(qū)是120 MW～262.5 MW,不推薦運行區(qū)是0 MW～120 MW。這種劃分方法依賴劃分人的經(jīng)驗,缺少理論支持,并且存在劃分不精確的問題。在高風險運行區(qū)內,上述方法不能計算各運行工況的機組風險率,在同一個高風險運行區(qū)內,沒有給出19個風險評價指標對機組造成故障時的貢獻率,當機組在此區(qū)間短時間運行或者穿越此區(qū)間時,便不能有準備的重點關注易損壞的零部件,不利于預防故障和預檢修。因此有必要建立水電機組的運行風險評估模型,為精確劃分運行區(qū)給出理論支持,使機組的調節(jié)更加靈活,建立機組高風險運行區(qū)的高風險指標體系,為預防風險和預檢修提供依據(jù)。

2 基于改進逼近理想法的水電機組運行風險評估模型

逼近理想法(TOPSIS)的基本原理簡單,主要存在兩大優(yōu)點:第一,可以區(qū)分機組不同運行狀態(tài)間微小的差距;第二,符合水電機組運行狀態(tài)變化的規(guī)律。運用逼近理想法時,計算不同運行狀態(tài)所對應的相對貼進度即可求出機組運行故障率。

傳統(tǒng)逼近理想法在計算各評價對象到正負理想解的距離時采用Euclid距離,但是Euclid距離放大了權重對評估結果的影響,降低了模型的評估精確性,馬氏距離不受變量量綱的影響,排除了指標間相互影響的可能性。本文將馬氏距離和逼近理想法結合,既可有效地反映出各響應協(xié)變量與機組風險率間的關系,又能以一種客觀科學的方法量化機組的運行狀況。基于改進逼近理想法的機組運行風險率計算步驟如下:

步驟1:構建機組運行數(shù)據(jù)的評價矩陣Y={yij}

(1)

式中:m為評價對象的個數(shù),n為評價指標的個數(shù)。Yij指的是第i個評價對象的第j個評價指標所對應的值(i=1,2,……,m;j=1,2,…,n)。

步驟2:構建規(guī)范化決策矩陣Z={zij}

成本型(極小型)指標的期望指標值越小越好,其公式為:

(2)

效益型(極大型)指標的期望指標值越大越好,其公式為:

(3)

中間型指標的期望指標值取中間值最好,其公式為:

(4)

步驟3:由規(guī)范化決策矩陣Z={zij}和權重向量W={wj}構建加權規(guī)范化矩陣N={aij}

(5)

步驟4:確定理想解x+和負理想解x-

(6)

(7)

(8)

(9)

式中:S是N的協(xié)方差矩陣。

步驟6:計算各評價對象的相對貼近度pi作為設備運行可靠度:

(10)

步驟7:計算機組風險率:

λi=1-pi

(11)

信息熵可以衡量信號攜帶有用信息的多少,因此本文從信號所攜帶信息量的大小出發(fā),采用信息熵的方法來確定指標權重與風險貢獻率,計算出的熵權表示指標在水電機組運行評估中的重要性,熵權越大對應的指標屬性就越重要。因此本文基于熵權方法來確定各評價指標的權重及中高風險運行區(qū)內各指標危險度排序[17],計算步驟如下:

步驟1:基于信息熵運算公式,計算第j個評價指標的信息熵值:

(12)

步驟2:各評價指標權重為:

(13)

3 工程實例分析

本節(jié)利用2.1節(jié)中提到S電站3號機組動平衡實驗數(shù)據(jù)驗證本文所提方法在水電機組風險評估中的適用性。

以電站3號機組實際水頭為67.46 m時的數(shù)據(jù)作為機組狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù),構建響應協(xié)變量評價矩陣{y},評價矩陣如表1所示,后續(xù)規(guī)范化處理、熵權和指標風險貢獻率排序都基于評價矩陣計算得到。

表1 動平衡實驗數(shù)據(jù)評價矩陣

對評價矩陣進行規(guī)范化處理和計算各指標熵權。由于19個評價指標包括水壓值、擺度值和振動值,量綱不同,所以必須對評價矩陣進行規(guī)范化處理。采用基于信息熵的權重計算方式計算得到各個指標的熵權權重如表2及圖4所示,由評價矩陣和熵權權重計算其規(guī)范矩陣。

表2 各評價指標熵權權重

在求出規(guī)范化矩陣后,接下來確定各評價指標的正理想解和負理想解。水電機組的壓力脈動值、擺度值與振動值越小則表明機組運行狀態(tài)越穩(wěn)定,因此本文的19個評價指標均是越小越優(yōu)的成本型指標。那么正理想解為各個指標的最小值,負理想解為各個指標的最大值,所以正負理想解如下所示:

x+={2.6,6.9,16.24,154,…,6}

(14)

x-={213.17,174.14,269.54,176,…,562}

(15)

計算規(guī)范化矩陣的協(xié)方差矩陣并采用馬氏距離計算公式,計算每個評價對象到正負理想解的距離,根據(jù)式(10)、式(11)即可求出機組的運行風險率。其中工況為10 MW時的運行風險率如下:

(16)

(17)

(18)

以同樣的方式計算出機組不同工況下的運行風險率如表3所示。

表3 機組不同運行工況風險率

由圖4中各指標的熵權權重可知,頂蓋下部水壓,下機架垂直+Z振動,頂蓋垂直+Z振動為機組不推薦運行區(qū)的主導風險指標,基于表3、評價指標風險區(qū)限制范圍[18]和2節(jié)中機組動平衡實驗的數(shù)據(jù)劃分機組高中低風險區(qū)域。劃分結果如圖5所示。

圖4 各評價指標熵權權重示意圖

圖5 評價指標劃分運行區(qū)示意圖

從圖5(a)圖中可知,機組低風險運行區(qū)為10 MW～40 MW、120 MW～262.5 MW,中風險運行區(qū)為100 MW、110 MW,高風險運行區(qū)為50 MW～90 MW;從圖5(b)圖中可知,低風險運行區(qū)為120 MW～262.5 MW,中風險運行區(qū)為10 MW～40 MW、100 MW、110 MW,高風險運行區(qū)為50 MW～90 MW;從圖5(c)圖中可知,低風險運行區(qū)為10 MW～30 MW,120 MW～262.5 MW,中風險運行區(qū)為40 MW、100 MW、110 MW,高風險運行區(qū)為50 MW～90 MW。綜上所述可得,3號機組低風險運行區(qū)為120 MW～262.5 MW,中風險運行區(qū)為10 MW～40 MW、100 MW、110 MW,高風險運行區(qū)為50 MW～90 MW,結合表3中各運行工況的故障率可得,低風險運行區(qū)故障率上限是機組出力為120 MW時的故障率即22.7%,中風險運行區(qū)故障率上下限分別是機組出力為30 MW和100 MW時的故障率分別為24.9%和38.7%,高風險運行區(qū)故障率下限是機組出力為50 MW時的故障率即59.7%,如圖6所示。

圖6 水電機組運行區(qū)風險概率量化圖

基于上述分析可以將水電機組劃分為三個風險區(qū)間,由于低風險區(qū)間是推薦運行工況,發(fā)生故障的概率較低,所以本文只討論中風險區(qū)和高風險區(qū)。如圖7和圖8為在中高風險運行區(qū)內,同一負荷點下不同評價指標的風險貢獻率以及同一評價指標對不同負荷點的風險貢獻率。本文給出中高風險負荷點時的評價指標風險貢獻率排序,為后續(xù)的檢修與預防故障提供參考。

從圖7和圖8中可知,在中高風險運行區(qū)內同一評價指標對不同負荷點的風險貢獻率不同,同一負荷點下各評價指標的風險貢獻率也不同,其中風險貢獻率最高的評價指標是X10、X11和X18即上機架水平+X振動、上機架水平+Y振動和頂蓋水平+Y振動,可以認為X10、X11和X18就是該負荷點下發(fā)生故障的主要風險指標。因此,只需確定中高風險區(qū)內每個負荷點下的主要風險指標,在運行與穿越此區(qū)域時人為加以控制,不但可以大大提升水電機組平穩(wěn)運行的概率,也可以充分減小機組不推薦運行區(qū),使機組調節(jié)更加靈活。上述說明,建立水電機組評價指標風險貢獻率體系具有至關重要的意義。

圖7 機組中高風險區(qū)評價指標貢獻率示意圖

在圖6中,本文將10 MW～40 MW、100 MW、110 MW劃分為中風險運行區(qū),50 MW～90 MW為高風險運行區(qū)。將中高風險運行區(qū)內各負荷點下風險貢獻率從大到小排序前三的評價指標為主要風險指標,由于負荷區(qū)間為10 MW～40 MW的情況僅發(fā)生在開關機時,所以此處不做指標排序,如表4所示。因此當機組需要運行至高風險區(qū)時,應多關注蝸殼、頂蓋、尾水管、上下機架與定子的運行情況,避免發(fā)生重大故障;當機組運行至中風險區(qū)時,應多關注上下導軸承及上機架的運行情況,這樣就可以進一步減小中風險運行區(qū)的風險概率,使機組動平衡實驗時初步界定的不推薦運行區(qū)進一步縮小,由原來的0 MW～120 MW縮減至0 MW～100 MW,增加機組20 MW的調節(jié)容量。

4 結 論

圍繞水電機組開機帶負荷運行工況動態(tài)風險量化問題,建立了改進逼近理想法風險評估模型,得出以下結論,并提出以下展望:

(1) 通過馬氏距離改進的TOPSIS模型彌補了傳統(tǒng)可靠性評估方法需要大量歷史數(shù)據(jù)的缺點,這種評估方式可以精確區(qū)分機組不同狀態(tài)之間微小的差距且更貼近水電機組運行的變化規(guī)律。

(2) 建立基于上述改進TOPSIS模型與信息熵指標權重的機組風險評估模型,量化了水電機組不同運行工況下不同評價指標的風險貢獻率,給出了中高風險運行區(qū)內的評價指標危險度排序,量化了水電機組不同運行工況下的風險概率,為機組運行區(qū)劃分提供了詳細的理論依據(jù)。包括:①120 MW～262.5 MW為低風險運行區(qū)間,其風險率上限為22.7%,10 MW～40 MW、100 MW～110 MW為中風險區(qū)間,其風險率上下限分別為38.7%與24.9%,50 MW～90 MW為高風險運行區(qū),其風險率下限為59.7%;②當機組運行至或頻繁穿越高風險運行區(qū)時,電站工作人員應重點關注蝸殼、頂蓋、尾水管、上下機架與定子的運行情況,避免發(fā)生重大故障;③當機組運行至中風險運行區(qū)時工作人員應重點關注上下導軸承與上機架的運行情況,這樣便可以進一步減小中風險運行區(qū)的風險概率,使機組動平衡實驗時初步界定的不推薦運行區(qū)進一步縮小,由原來的0 MW～120 MW縮減至0 MW～100 MW,使推薦運行區(qū)由原來的120 MW～262.5 MW增大到100 MW～262.5 MW,增加機組20 MW的調節(jié)容量。