CN106988951A - 水轮机组故障诊断及状态评估方法 - Google Patents

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罗勇
吴凯
潘伟峰
江雨
朱传古
韦波
吴成滨
汪华平
刘镖峰
张举世
张金鹏
陈杰
周怀念
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    • F—MECHANICAL ENGINEERING; LIGHTING; HEATING; WEAPONS; BLASTING
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Abstract

本发明涉及一种故障诊断及状态评估方法，具体涉及一种应用于水轮机组的故障诊断及状态评估方法，包括如下步骤：原始数据的收集；实时数据的收集；故障诊断，处理器将数据库中的实时数据与原始数据结合，对水轮发电机组、励磁***、调速器***和继电保护***进行故障诊断；状态评估分析，具体步骤如下：处理器从数据库选取一段时间内渐变量的数据；处理器将选取的数据与原始数据结合，筛选出有用的数据；处理器利用最小二乘法曲线将筛选出的有用的数据拟合出最符合数据点趋势规律的曲线；处理器计算出水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间。本方法不仅能够对水轮机组现在的故障进行诊断，还能够对未来进行预测。

Description

水轮机组故障诊断及状态评估方法
技术领域
本发明涉及一种故障诊断及状态评估方法，具体涉及一种应用于水轮机组的故障诊断及状态评估方法。
背景技术
常见的故障诊断及状态评估***只负责对监测数据进行了全面的收集，在收集的数据基础上进行了简单的故障诊断及状态评估分析，而水轮机组的监测数据很多受水轮机的工况影响较大，对于不同工况下的数据按照一个模式进行分析导致分析的结果不够准确。常见故障诊断及状态评估***只停留于对历史或者实时数据的分析，没能对未来进行预测，不能***设备的失效时间不能合理安排设备检修时间。
发明内容
本发明所要解决的技术问题是提供一种不仅能够对水轮机组现在的故障进行诊断，还能够对未来进行预测的状态评估方法。
为了解决上述技术问题，本发明的技术方案为：
水轮机组故障诊断及状态评估方法，包括如下步骤：
原始数据的收集，收集水轮机组在不同工作状况下的机组转速和有功功率的数据，传输并存储于数据库；
实时数据的收集，采集油色谱、高压套管、微水、铁芯接地在线监测和振摆波形的实时监测数据，传输并存储于数据库；
故障诊断，处理器将数据库中的实时数据与原始数据结合，对水轮发电机组、励磁***、调速器***和继电保护***进行故障诊断；
状态评估分析，具体步骤如下：
处理器从数据库选取一段时间内渐变量的数据；
处理器将选取的数据与原始数据结合，筛选出有用的数据；
处理器利用最小二乘法曲线将筛选出的有用的数据拟合出最符合数据点趋势规律的曲线；
处理器计算出水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间。
进一步的，步骤状态评估分析中，水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间的计算方法为，处理器通过最小二乘法曲线拟合出最符合当前趋势的曲线，设定阈值，计算出该曲线达到阈值时的时间；该时间即为水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间。
进一步的，故障诊断步骤中，采用专家***诊断法、故障树诊断法、人工诊断法或融合诊断法对水轮机组进行故障诊断，采用故障树诊断法对励磁***、调速器***和继电保护***进行故障诊断；
专家***诊断法是基于知识库，将所需机组特征量不同的规则信息，分别存储于数据库不同的表中，构成不同的模块，用于查询和推理；
故障树诊断法是基于低概率事件，按照树形结构，自顶向下进行诊断；
人工诊断法是给出各种故障情况下的案例图，根据实际进行对照选择，最后综合各项指标得出结论；
融合诊断法是结合专家***诊断法和故障树诊断法，综合得出故障类型。
进一步的，原始数据的收集步骤中，采用104规约收集原始数据。
进一步的，实时数据的收集步骤中，采用61850规约收集油色谱、高压套管、微水和铁芯接地在线监测的实时监测数据，采用定制规约收集振摆波形的实时监测数据。
进一步的，实时数据的收集步骤中，收集的油色谱、高压套管、微水和铁芯接地在线监测的实时监测数据结合原始数据采用按秒间隔进行存储。
进一步的，实时数据的收集步骤中，收集到的振摆波形的实时监测数据结合原始数据采用间隔存文件方式进行存储。
有益效果：上述的水轮机组故障诊断及状态评估方法，对电站的数据进行了关联工况处理且进行工况筛选后进行奇异值的剔除，为后期数据分析提供基础；实现基于过滤筛选后的数据进行趋势分析，并且计算趋势预警与延迟失效的时间。
附图说明
图1为本发明的流程图。
具体实施方式
下面结合附图对本发明的具体实施方式作进一步说明。在此需要说明的是，对于这些实施方式的说明用于帮助理解本发明，但并不构成对本发明的限定。此外，下面所描述的本发明各个实施方式中所涉及的技术特征只要彼此之间未构成冲突就可以相互组合。
如图1所示，水轮机组故障诊断及状态评估方法，包括如下步骤：
原始数据的收集，采用104规约收集水轮机组在不同工作状况下的机组转速和有功功率的数据，传输并存储于数据库；
实时数据的收集，采用61850规约收集油色谱、高压套管、微水和铁芯接地在线监测的实时监测数据，采用定制规约收集振摆波形的实时监测数据；
收集的油色谱、高压套管、微水和铁芯接地在线监测的实时监测数据先传输到数据库中，然后结合原始数据采用按秒间隔存储于数据库。
收集到的振摆波形的实时监测数据结合原始数据先传输到数据库中，然后采用间隔存文件方式存储于数据库；
故障诊断，处理器将数据库中的实时数据与原始数据结合，采用专家***诊断法、故障树诊断法、人工诊断法或融合诊断法对水轮机组进行故障诊断，采用故障树诊断法对励磁***、调速器***和继电保护***进行故障诊断；
状态评估分析，具体步骤如下：
处理器从数据库选取一段时间内渐变量的数据；
处理器将选取的数据与原始数据结合，筛选出有用的数据；
处理器利用最小二乘法曲线将筛选出的有用的数据拟合出最符合数据点趋势规律的曲线；
处理器计算出水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间。
具体的，水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间的计算方法为，处理器通过最小二乘法曲线拟合出最符合当前趋势的曲线，设定阈值，计算出该曲线达到阈值时的时间；该时间即为水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间。
以上结合附图对本发明的实施方式作了详细说明，但本发明不限于所描述的实施方式。对于本领域的技术人员而言，在不脱离本发明原理和精神的情况下，对这些实施方式进行多种变化、修改、替换和变型，仍落入本发明的保护范围内。

Claims (7)

1.水轮机组故障诊断及状态评估方法，其特征在于，包括如下步骤：
原始数据的收集，收集水轮机组在不同工作状况下的机组转速和有功功率的数据，传输并存储于数据库；
实时数据的收集，采集油色谱、高压套管、微水、铁芯接地在线监测和振摆波形的实时监测数据，传输并存储于数据库；
故障诊断，处理器将数据库中的实时数据与原始数据结合，对水轮发电机组、励磁***、调速器***和继电保护***进行故障诊断；
状态评估分析，具体步骤如下：
处理器从数据库选取一段时间内渐变量的数据；
处理器将选取的数据与原始数据结合，筛选出有用的数据；
处理器利用最小二乘法曲线将筛选出的有用的数据拟合出最符合数据点趋势规律的曲线；
处理器计算出水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间。
2.根据权利要求1所述的水轮机组故障诊断及状态评估方法，其特征在于：步骤状态评估分析中，水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间的计算方法为，处理器通过最小二乘法曲线拟合出最符合当前趋势的曲线，设定阈值，计算出该曲线达到阈值时的时间；该时间即为水轮机组、励磁***和调速***的趋势预警及延迟失效的时间。
3.根据权利要求1所述的水轮机组故障诊断及状态评估方法，其特征在于：故障诊断步骤中，采用专家***诊断法、故障树诊断法、人工诊断法或融合诊断法对水轮机组进行故障诊断，采用故障树诊断法对励磁***、调速器***和继电保护***进行故障诊断。
4.根据权利要求1所述的水轮机组故障诊断及状态评估方法，其特征在于：原始数据的收集步骤中，采用104规约收集原始数据。
5.根据权利要求1所述的水轮机组故障诊断及状态评估方法，其特征在于：实时数据的收集步骤中，采用61850规约收集油色谱、高压套管、微水和铁芯接地在线监测的实时监测数据，采用定制规约收集振摆波形的实时监测数据。
6.根据权利要求1所述的水轮机组故障诊断及状态评估方法，其特征在于：实时数据的收集步骤中，收集的油色谱、高压套管、微水和铁芯接地在线监测的实时监测数据结合原始数据采用按秒间隔进行存储。
7.根据权利要求1所述的水轮机组故障诊断及状态评估方法，其特征在于：实时数据的收集步骤中，收集到的振摆波形的实时监测数据结合原始数据采用间隔存文件方式进行存储。
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