水電廠水泵運行狀態的智能監測與故障預警技術

【關鍵詞】水電廠；深井泵；智能監測；故障預警；邊緣計算

引言

伴隨水電廠規模持續擴大，輔助設備的穩定運行成為保障電站安全與效率的關鍵要素，深井泵作為排水系統的核心裝置，其運行工況復雜多變，潛在故障隱患隱蔽性強且難以及時察覺。傳統監測方式因響應遲緩、維護成本高昂等弊端，已無法適配智能化管理的發展需求。借助智能傳感器、無線通信及邊緣計算等前沿技術，構建具備實時感知、動態研判與故障預警功能的智能監測系統，為提升水泵運行可靠性、革新運維模式開辟新方向，推動水電廠運維管理向數字化、智能化加速轉型[1]。

一、水電廠深井泵運行概述

（一）深井泵運行系統結構與功能

水電廠深井泵作為排水系統的核心組成部分，主要負責及時排出廠房滲漏、設備檢修積水及大壩的滲漏水。排水系統按功能可分為檢修排水、滲漏排水和大壩排水三類，檢修排水系統用于機組停運檢修時排空機組蝸殼和尾水管積水；滲漏排水系統處理廠房日常運行中的滲漏水；大壩排水系統則確保大壩內部排水順暢，保障壩體結構穩定。各排水系統一般配備兩臺深井泵，一用一備，以便在工作泵故障或負荷過高時，備用泵能迅速啟動，維持排水系統持續運轉。深井泵借助可編程邏輯控制器（Programmable Logic Controller，PLC）自動控制系統實現運行管理，通過監測集水井水位實現自動啟停。當水位觸及預設上限時，工作泵自動啟動；若水位持續上升或工作泵出現故障，備用泵即刻投入運行，避免排水中斷[2]。

（二）深井泵運行狀態參數

確保深井泵穩定高效運轉，實時監測關鍵運行參數不可或缺。水位監測作為核心指標，借助高精度液位傳感器實時采集集水井水位數據，保障水泵依預設邏輯精準啟停，有效規避水泵空轉與水淹廠房事故風險。電機運行狀況監測涵蓋電流、電壓、溫度及振動等多個維度，其中，電流電壓變化直觀反映負載波動；溫度監測及時預警過熱隱患；振動分析則可診斷軸承和轉子的異常，從而全方位把控電機的健康狀態。此外，出口閥門與排水管道系統的監測同樣是保障深井泵正常運行的關鍵，閥門啟閉狀態直接關乎排水效率，而管道泄漏、堵塞或壓力異常等問題則需要及時監測和處理。

二、深井泵常見故障類型與機理分析

（一）啟動失敗故障

深井泵運行時，啟動失敗是較為常見的故障。電源電壓過低或者斷電是引發啟動失敗的重要因素，這種情況下啟動電流不足，無法帶動電機正常運轉；電源缺相會讓電機難以滿足運行條件，致使啟動過程無法完成；轉子卡住或機械傳動系統存在卡阻問題，將直接造成泵體無法啟動。此類故障出現時，監控系統一般會發出報警提示，此時需迅速切換到備用泵，同時對電氣和機械系統展開排查，保證深井泵恢復正常運行。

（二）無水抽吸故障

深井泵無水抽吸故障多由水位異常、水源匱乏或水路損壞引發。當集水井水位降至泵體工作水位之下時，水泵吸入空氣空轉，極易因過熱損毀；濾網堵塞阻礙進水，致使抽水水量不足；揚水管破裂、接頭滲漏則造成大量水量流失，破壞系統供水功能。此類故障不僅降低排水效率，更可能因電機過載引發燒毀風險，因此需強化實時監測，及時處置以保障設備安全運行。

（三）電機過熱故障

電機過熱故障的根源在于負載失衡、散熱受阻以及軸承異常。出口閥門未完全開啟或管道阻力顯著增加，會導致泵體負荷攀升，進而使電機持續超負荷運轉，繞組溫度急劇上升。散熱系統若出現堵塞或冷卻效能不佳，同樣會造成電機溫度失控，而軸承磨損加劇機械摩擦，將進一步推高發熱程度。若未能及時察覺并處理電機過熱問題，繞組絕緣將加速老化和破損，嚴重時甚至會導致電機整體燒毀。

（四）運行振動異常

深井泵運行時的振動異常，常因葉輪磨損、軸承失效或電機軸形變所致。葉輪與泵殼的持續摩擦會產生劇烈振動，并伴隨刺耳異響；軸承損壞使轉子運轉偏心，進一步放大振動強度；電機軸受長期應力作用發生彎曲，易引發系統共振，嚴重時可造成泵體結構破壞。作為設備故障的關鍵預警信號，振動異常需借助實時監測技術及時捕捉并處置，避免故障擴大。

三、智能監測在深井泵運行中的應用設計

（一）智能傳感器布局方案

為達成深井泵運行狀態的精確監測，需在關鍵位置合理部署智能傳感器陣列。油溫傳感器實時追蹤電機與潤滑系統溫度波動，快速預警過熱隱患；壓力傳感器安裝在泵體出口及管路重要節點，能夠精準捕捉揚程壓力變化，敏銳感知水路系統阻力異常；振動傳感器分別置于電機軸承處與泵體外殼，持續采集振動數據，全面評估機械結構健康狀況。此外，集水井內配備高精度水位傳感器，動態監測水位升降，保障水泵啟?？刂凭珳士煽縖3]。整套系統選用工業級傳感器設備，兼具低能耗、高靈敏度與強抗干擾性能，確保長期穩定運行，為設備安全運行提供堅實保障。

（二）數據采集與邊緣處理

各傳感器采集的實時數據借助遠距離無線電、窄帶物聯網等低功耗廣域通信技術，經無線傳輸模塊直連本地數據中心，這種傳輸模式突破傳統有線布線施工復雜、維護困難的局限，顯著降低潛在故障風險。憑借高可靠抗干擾特性，數據鏈路在水電廠復雜環境中穩定運行，確保油溫、水位、振動等關鍵參數快速同步至處理單元，為智能分析筑牢數據根基。本地邊緣計算設備作為智能監測的核心樞紐，集成實時數據處理與異常診斷功能，通過規則篩選、閾值判定、趨勢推演及數據壓縮等技術，系統可在極短時間內識別振動超限、油溫驟升等異常，觸發預警并執行水泵啟停控制指令[4]。

（三）云平臺遠程監控與數據融合

經邊緣計算處理的數據實時同步至云平臺，搭建起一體化的輔助設備集中監控體系，云平臺憑借強大的數據存儲與可視化分析能力，對深井泵運行參數進行全周期記錄與深度挖掘。運用故障模式識別技術，系統提取油溫、水位、電流、振動等參數在不同工況下的特征信息，構建完備的大數據特征庫，為智能診斷與預測筑牢數據基礎。異常事件自動記錄并分類管理，方便運維人員追溯分析，精準定位潛在故障隱患。基于多源數據融合分析，結合支持向量機（Support Vector Machine，SVM）、隨機森林等機器學習算法，構建智能故障預警模型。該模型通過對多維運行數據的訓練學習，實現潛在故障的智能預測與動態更新，并利用新數據持續優化迭代，顯著提升故障識別的準確性與預警時效性，規避單一閾值判斷導致的誤判漏判問題。

四、深井泵故障智能預警技術研究

（一）基于規則的故障識別與報警

基于規則的故障識別依賴運行參數閾值設定，實現對深井泵健康狀態的實時監控。當油溫突破75℃或振動速度幅值的均方根值達到4.5 mm/s時，系統會立即觸發報警。此外，當集水井水位高于備用泵啟泵值或低于主泵停泵水位時，系統會自動發出高低水位預警，以防范空轉與過載風險。PLC程序與傳感器數據深度耦合，優化了故障處置邏輯。一旦油溫、振動等信號觸及閾值，PLC迅速執行主泵停機、備用泵啟動及檢修提示等操作。通過確立優先級處理流程與多重驗證機制，系統有效減少誤報漏報，從而強化了故障響應的精準度與穩定性[5]。

（二）基于數據趨勢分析的智能預警

數據趨勢分析對于智能預警環節意義重大，持續對集水井水位變化速率展開監測，一旦單位時間內水位異常上升速度達到或超過設定標準（比如大于等于0.5 m/h），便能初步推斷集水系統出現堵塞狀況或有突發入水異常情況。趨勢異常監測并非僅著眼于極值，更著重關注變化規律，能夠在傳統靜態閾值監測難以察覺問題之時提前發出預警信號，電機的電流、電壓變化趨勢同樣是故障預警的關鍵依據。舉例來說，當電流持續上升且超過額定值的10%以上，同時溫度曲線也呈現同步上升態勢時，這通常意味著負載出現異?；蛘叱隹诠艿来嬖谧枞闆r。此外，將油溫升速異常（比如升溫速率大于每分鐘2℃）與負載曲線結合分析，可以極大地提升預警的及時性和準確性。

（三）基于機器學習的深度故障預警探索

在深度智能預警方面，積極探索引入機器學習手段，初步運用SVM與決策樹模型來搭建分類器，以實現對深井泵運行數據的異常識別。所選取的特征參數涵蓋了油溫、振動幅值、電流、電壓以及水位變化率等。通過對歷史運行數據進行標注處理，構建了訓練集和測試集，從而提高模型識別故障的精確度。在模型的訓練進程中，采用10折交叉驗證的方式評估算法性能，其中SVM模型在小樣本異常識別方面的準確率能夠達到92%以上。隨著運行數據的不斷積累，對模型參數進行優化，使故障預警的時間能夠提前大約10%～20%。

五、智能監測與傳統監測方式對比分析

（一）響應速度

智能監測系統憑借實時的數據采集以及邊緣計算分析功能，可在毫秒級的時間內迅速完成異常監測與預警工作，極大地提高了故障響應的速度。與傳統依靠人工進行巡檢或者定期采樣監測的方式不同，智能監測系統能夠在故障剛剛出現的初期階段，就敏銳捕捉到如振動波形發生變化、水位出現異常波動等細微的異常情況，并提前發出警報，為故障處理爭取到了寶貴的時間，有效避免設備狀況進一步惡化。智能監測系統遠程監控能力的提升，讓管理人員能夠通過云平臺隨時隨地了解深井泵的運行狀態。在傳統模式中，異常情況的發現和處理大多依賴現場值班人員，由于人力有限以及巡檢頻率的限制，導致響應時間往往比較滯后，而智能系統支持通過移動端應用以及網頁端進行實時查看和控制操作。

（二）維護成本

智能監測系統借助故障趨勢預警、壽命預測以及健康評估等功能，極大程度地削減了由突發性故障所引發的維修成本。依靠實時的數據監測和動態化的分析手段，該系統能夠精確地識別出深井泵在潛在早期階段所出現的故障跡象，諸如軸承的初期磨損、出口閥門的卡滯狀況、水位的異常波動等問題。在故障尚未進一步擴散之前，系統便會及時給出檢修的建議，以便能夠有規劃地安排停機維護工作，進而避免了因故障惡化而造成的電機燒毀、管路爆裂等需要高額費用來進行更換的情況發生。傳統的巡檢模式不僅存在漏檢和誤判的風險，還過度依賴人工經驗，使維護決策常常滯后。此外，智能監測系統能夠通過自動化的方式記錄深井泵的運行狀態、故障報警信息以及趨勢變化情況，從而形成一套完整的運行與維護數據檔案，顯著提升了檢修決策的科學性和準確性。維護人員依據系統推送的預警信息，能夠開展有針對性的維修工作，避免了不必要的拆解檢查和重復操作。

（三）系統可靠性

智能監測系統運用多傳感器融合技術，借助冗余布局以及多參數的交叉驗證，大幅增強了系統的容錯性能與可靠性。在監測振動異常時，能夠結合溫度異常以及壓力波動的情況進行綜合分析，這樣一來，即便某個單一傳感器出現故障，也依然可以依據其他傳感器的信號來維持故障檢測的功能，有效防止出現監測盲區。傳統的監測方式大多側重于單點測量，使得系統整體的抗干擾能力比較薄弱，一旦關鍵的監測點失效，就很容易導致故障隱患被忽略，而智能系統引入了動態閾值調整、自適應異常識別等技術方法，能夠依據環境的變化實時對監測標準進行修正，從而保證即使在惡劣的工作狀況下，也能有效提升水電廠輔助排水系統的安全保障能力。

結語

深井泵智能監測與故障預警體系依托智能診斷技術，深度融合智能傳感、邊緣計算及云端數據分析等前沿技術，構建起水電廠排水系統運行狀態的實時感知與智能管控網絡。借助故障趨勢研判與機器學習模型，系統可提前捕捉潛在故障風險，顯著增強設備運行可靠性，提升運維經濟效益。相較于傳統人工巡檢模式，該智能監測方案在響應時效、維護成本控制及系統穩定性等方面展現出明顯優勢。隨著技術迭代發展，這一智能監測系統將持續優化完善，推動水電廠輔助設備運維向數字化、智能化深度轉型，為電力安全生產提供堅實保障。

參考文獻：

[1] 王梓陽.核電站污水水泵檢測試驗臺智能監測可視化研究[D].沈陽：沈陽工業大學，2024.

[2] 郭新帥.泵站機組遠程狀態監測與故障診斷系統研發[D].鄭州：河南工業大學，2024.

[3] 劉炳峰，馮亞麗，王甫軍.智能注水泵撬遠程監測系統應用分析[J].中國設備工程，2024（16）：4345.

[4] 楊波.核電廠重要廠用水泵狀態監測與智能診斷系統設計[D].鎮江：江蘇大學，2023.

[5] 馬文超.基于LabVIEW的水泵異常智能檢測系統設計研究[D].西安：西安理工大學，2023.