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模擬量緩變智能預(yù)警在溪洛渡電廠的應(yīng)用

2018-08-07 06:33王崢瀛夏建華甘陳源
水電站機(jī)電技術(shù) 2018年7期
關(guān)鍵詞:溪洛渡油槽油位

蘇 宇,王崢瀛,夏建華,甘陳源

(1.中國長江電力股份有限公司溪洛渡水力發(fā)電廠,云南 永善657300;2.北京中水科水電科技開發(fā)有限公司,北京100038)

0 引言

如今隨著水電站自動化系統(tǒng)程度的提高,計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)已經(jīng)成為監(jiān)測設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的一個重要手段。傳統(tǒng)的設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)監(jiān)測主要借助于監(jiān)控系統(tǒng)所采集參數(shù)高于或低于報警值以及通過趨勢分析系統(tǒng)人工查看單點(diǎn)趨勢來發(fā)現(xiàn)問題和解決問題,此種方式存在兩方面不足,①目前監(jiān)控系統(tǒng)定值報警仍處于直接報警階段,未考慮報警參數(shù)與設(shè)備運(yùn)行工況的關(guān)聯(lián)性,例如,水輪發(fā)電機(jī)推導(dǎo)油槽油位在水輪發(fā)電機(jī)組轉(zhuǎn)速不同負(fù)荷不同時其合理上下限值區(qū)間也不相同;②當(dāng)設(shè)備故障處于萌芽狀態(tài)時異常趨勢并不明顯,此時通過趨勢分析系統(tǒng)并不一定能發(fā)現(xiàn)問題。綜上所述,目前對于設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測的方式準(zhǔn)確程度和可靠程度較低,效率不高,進(jìn)而使機(jī)組的正常運(yùn)行得不到有效保證,存在非計(jì)劃停運(yùn)的隱患。

對于長期連續(xù)運(yùn)行設(shè)備來說,發(fā)生設(shè)備故障大多數(shù)是一個緩慢的惡化過程,傳統(tǒng)監(jiān)測手段已經(jīng)無法滿足需求,無法做到智能實(shí)時監(jiān)測和提前預(yù)警。同時,專業(yè)人員也無法做到24 h連續(xù)不斷的對現(xiàn)場眾多的參數(shù)進(jìn)行查看和分析,因此設(shè)備的惡化過程很難把握,最終影響機(jī)組的安全運(yùn)行[2]。

溪洛渡水力發(fā)電廠計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)采用了北京中水科水電科技有限公司開發(fā)的H9000 V4.0版全分布式監(jiān)控系統(tǒng)。其采集全廠數(shù)據(jù)達(dá)65 000點(diǎn)[1],其中反映設(shè)備運(yùn)行參數(shù)的模擬量約有2萬個。為能在設(shè)備發(fā)生劣化趨勢時及時發(fā)現(xiàn)問題,溪洛渡電廠計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)采用了模擬量緩變智能判斷及告警技術(shù)。

1 具體實(shí)現(xiàn)

1.1 所取模擬量的判定約束條件

實(shí)際生產(chǎn)中一個模擬量往往有多個相關(guān)量,對于數(shù)據(jù)判斷應(yīng)在相同參數(shù)環(huán)境下進(jìn)行計(jì)算,即需要設(shè)立約束條件。溪洛渡電廠根據(jù)生產(chǎn)常見情況設(shè)計(jì)了3類約束條件,并可通過多約束條件的聯(lián)合使用形成約束條件組,從而形成對特定工況的數(shù)據(jù)表達(dá)。

3類約束條件如下:

(1)模擬量的取值范圍約束,設(shè)定模擬量在人為設(shè)定的最大及最小取值范圍內(nèi)取值??捎糜谟泄?、水頭等關(guān)聯(lián)參數(shù)的范圍限定。

(2)開關(guān)量的取值范圍約束,設(shè)定模擬量在滿足某些開關(guān)量的狀態(tài)時進(jìn)行取值??捎糜诎l(fā)電機(jī)組狀態(tài)、斷路器狀態(tài)等限定。

(3)開關(guān)量的運(yùn)行時間約束,設(shè)定模擬量在滿足某些開關(guān)量某一狀態(tài)保持時間達(dá)人為設(shè)定值時進(jìn)行取值??捎糜跈C(jī)組并網(wǎng)發(fā)電時間、泵運(yùn)行時間等限定。

復(fù)合約束條件(即約束條件組):

采用與、或、非邏輯運(yùn)算符組合以上3類約束條件形成約束條件組,約束條件組對設(shè)備工況進(jìn)行限定,即當(dāng)設(shè)備在此工況下運(yùn)行時才對模擬量進(jìn)行取值。

1.2 模擬量取值觀測窗口

在本文所述方法中,需要選擇合適的時間窗口對分析對象進(jìn)行觀測,并在不同的時間窗口間對數(shù)據(jù)進(jìn)行比對,以判斷數(shù)據(jù)趨勢。選擇一個合適的窗口大小對本分析算法的有效性有較大的影響,窗口過小則加大實(shí)時計(jì)算量,同時容易因數(shù)據(jù)的波動產(chǎn)生誤判,過大則不能及時發(fā)現(xiàn)故障的發(fā)生。在實(shí)際應(yīng)用中由溪洛渡電廠各專業(yè)組根據(jù)本專業(yè)設(shè)備運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)定義觀測窗口大小,并根據(jù)使用情況進(jìn)行調(diào)整。

本模型可根據(jù)需求對連續(xù)的2個及以上窗口數(shù)據(jù)進(jìn)行比較的同時,也支持對之前若干個窗口的數(shù)據(jù)進(jìn)行比較分析。

1.3 特征值提取

在進(jìn)行模型分析前,需要對數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理,以去除毛刺及無效數(shù)據(jù)。此處有兩種常用處理方法:

(1)基于算術(shù)平均數(shù)的平滑處理。在原始檢測數(shù)據(jù)中去除不合理數(shù)據(jù)后,取固定時間段的算術(shù)平均數(shù)進(jìn)行平滑處理(例如:30 s的平均值)。此種方法算法相較簡單,但缺點(diǎn)是某些設(shè)備模擬量存在大量的毛刺,此方法毛刺數(shù)據(jù)仍然參與了分析過程。

其數(shù)學(xué)表達(dá)式為:

式中:xt1,xt2,xt3,…,xtN為 t時段內(nèi)監(jiān)控系統(tǒng)所采集的模擬量值;A為t時段內(nèi)所采集的模擬量的算術(shù)平均數(shù),N為t時段內(nèi)模擬量個數(shù)。

(2)基于概率密度的分析方法實(shí)現(xiàn)數(shù)據(jù)的取值。截取當(dāng)前時間窗口的原始數(shù)據(jù),計(jì)算該窗口下的概率密度函數(shù),取出現(xiàn)概率較高范圍的數(shù)據(jù)進(jìn)行算術(shù)平均,該平均值能真實(shí)反映這段時間的數(shù)據(jù)特征。舉例說明如下:

發(fā)電機(jī)組有功功率在某一較小范圍間的推力軸承瓦溫測值通常近似于正態(tài)分布,其概率分布函數(shù)如下所示:

式中:x為時間窗口內(nèi)符合有功功率約束的推力軸承瓦溫數(shù)值;σ為時間窗口內(nèi)x的方差;μ為時間窗口內(nèi)x的算術(shù)平均值。

圖1 正態(tài)分布概率分布函數(shù)圖

也就是說在出現(xiàn)概率最高的頂點(diǎn)兩側(cè)集中了大部分的觀測數(shù)據(jù),對于采集誤差較大毛刺較多的數(shù)據(jù)取這部分?jǐn)?shù)據(jù)進(jìn)行平均能最好的代表這段數(shù)據(jù)的特征(圖1中矩形區(qū)域數(shù)據(jù)),但缺點(diǎn)是在實(shí)時分析中,數(shù)據(jù)概率密度的分析消耗的計(jì)算資源較大。

在實(shí)際使用中根據(jù)模擬量值特點(diǎn)靈活選擇以上兩種取值方法以達(dá)到取值精度和取值速度的合理配置。

1.4 緩變趨勢判定

結(jié)合實(shí)際驗(yàn)證,溪洛渡電廠設(shè)置了兩套緩變判斷算法:

(1)差值法

理論來說對于發(fā)生緩變趨勢的數(shù)據(jù)其特征值序列應(yīng)呈現(xiàn)逐漸增大或減少的規(guī)律,差值法即是觀測連續(xù)n個差值Δ1,Δ2,…,Δn逐漸增大或減少則判定模擬量緩變。其邏輯表達(dá)式為:

{if Δn>Δn-1>Δn-2>… >Δ1then 判定:模擬量緩慢上升 elseifΔn<Δn-1<Δn-2<… <Δ1then 判定:模擬量緩慢下降}

(2)回歸法

對提取到的特征值進(jìn)行線性回歸計(jì)算以求出其回歸函數(shù)的斜率K。斜率的大小及變化即反映出觀測數(shù)據(jù)的變化趨勢。

線性回歸模型:

式中k、C均由計(jì)算機(jī)計(jì)算得出。

需要注意的是觀測數(shù)據(jù)是隨時間動態(tài)變化的,故計(jì)算出的斜率也是動態(tài)變化的,隨著計(jì)算時間的增長、計(jì)算樣本數(shù)量的增多,斜率的精確度將會逐漸提高。當(dāng)動態(tài)斜率大于設(shè)定上限值則判定模擬量緩慢上升,斜率小于設(shè)定下限值則判定模擬量緩慢下降。

1.5 操作員站報警

偵測到數(shù)據(jù)緩變趨勢后,通過查找事先梳理的事件策略表中策略做出故障預(yù)測,在計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)操作員站事件窗口以短消息的方式發(fā)出告警。例如:1號水輪發(fā)電機(jī)組上導(dǎo)油槽油位緩慢下降,下降速率xx mm/h,疑似發(fā)生漏油。

為防止誤判對運(yùn)行人員監(jiān)視造成干擾,只有出現(xiàn)兩個及兩個以上相同判定結(jié)果時才會發(fā)出告警信號,連續(xù)兩個及兩個以上判定周期無判定結(jié)果時則自動復(fù)歸告警信號,若告警自動復(fù)歸后相同工況下再次出現(xiàn)相同告警信號,則告警保持直至問題處理人工復(fù)歸信號。

2 實(shí)際應(yīng)用

溪洛渡水電廠4號機(jī)組在滿負(fù)荷運(yùn)行工況下,因推導(dǎo)軸承冷卻器內(nèi)部水管銹蝕出現(xiàn)裂紋導(dǎo)致冷卻水混入推導(dǎo)透平油中,致使推導(dǎo)軸承油槽油位緩慢上升。

2.1 約束條件

約束條件如表1所示。

表1 機(jī)組推導(dǎo)油槽油位取值約束條件

2.2 觀測窗口

考慮油槽油位變化對設(shè)備運(yùn)行影響程度,設(shè)定觀測窗口為30 min。

2.3 特征值取值

因油槽油位由磁翻板式液位計(jì)采集,在實(shí)際使用中經(jīng)常出現(xiàn)因磁翻板臨時性卡阻導(dǎo)致的數(shù)據(jù)誤差,故采用基于概率密度計(jì)算的特征值取值方式。

2.4 緩變判定

在滿足約束條件的情況下可能引發(fā)水輪機(jī)發(fā)電機(jī)組推導(dǎo)軸承油槽油位變化的原因主要有兩個,①漏油導(dǎo)致油位下降,②進(jìn)水導(dǎo)致油位上升,此兩種情況發(fā)生時油位幅值變化非常小并且變化趨勢緩慢,為考慮判斷準(zhǔn)確性采用回歸法進(jìn)行判斷。

2.5 判斷結(jié)果

自判定程序段開始運(yùn)行后的第14個觀測窗口,即7 h后監(jiān)控系統(tǒng)發(fā)出了“4號機(jī)組推導(dǎo)軸承油槽油位緩慢上升動作”告警信號,此時4號機(jī)組推導(dǎo)油槽油位較程序開始時上升僅1 mm左右,對緩變判斷正確。

3 結(jié)語

溪洛渡電廠計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)模擬量緩變智能判斷及告警技術(shù)的使用,將計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)功能由基于單點(diǎn)閾值告警的傳統(tǒng)方式,提升為自動發(fā)現(xiàn)設(shè)備劣化趨勢并進(jìn)行預(yù)警,有效輔助運(yùn)行人員及早發(fā)現(xiàn)設(shè)備隱患,消除事故于未然,大大提高了安全生產(chǎn)保障能力,減少了檢修成本[2]。

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