原寬
【摘?要】目前,我國的各行各業(yè)的發(fā)展迅速,發(fā)電機組的安全與穩(wěn)定運行是電網(wǎng)能否穩(wěn)定運行的先決條件,對發(fā)電機組進行實時狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷可及時發(fā)現(xiàn)電網(wǎng)的隱患,且對保證發(fā)電機組的穩(wěn)定運行具有重大意義。發(fā)電機一般由定子、轉(zhuǎn)子、端蓋、機座以及軸承等零部件組成,而每個單獨的零部件又由很多的零部件構(gòu)成。由于發(fā)電機的組成元件過于復(fù)雜,因此如何有效設(shè)計發(fā)電機組的監(jiān)測點、有效提取到發(fā)電機組的狀態(tài)信息就尤為困難。因此,有效地對發(fā)電機進行狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷具有很高的工程應(yīng)用價值與實際意義。
【關(guān)鍵詞】瓦斯發(fā)電機組;外循環(huán)冷卻系統(tǒng);節(jié)能改造
引言
煤礦瓦斯發(fā)電機組采用外循環(huán)的冷卻水開式設(shè)計,一套冷卻水循環(huán)系統(tǒng)可供多臺發(fā)電機組冷卻降溫,存在不節(jié)能現(xiàn)象?,F(xiàn)從冷卻水循環(huán)系統(tǒng)節(jié)水、節(jié)電兩方面入手,著重分析冷卻水循環(huán)系統(tǒng)的運行方式,根據(jù)瓦斯發(fā)電機組的開機率改變其對應(yīng)的運行方式。通過運行數(shù)據(jù)分析,節(jié)能改造取得了很好的經(jīng)濟效益,達到節(jié)水、節(jié)電的目的。
1發(fā)電機電壓表指示有誤,影響并網(wǎng)10個小時
2001年10月6日,1號機組多次并網(wǎng)操作中,自動同期裝置均不能輸出合閘信號,導(dǎo)致10個小時不能并網(wǎng);并伴隨過激磁V/HZ保護動作報警,但發(fā)電機電壓表計指示為20kV、空載頻率指示50HZ,均為額定值。期間,電氣維修人員對自動同期裝置、AVR系統(tǒng)、并網(wǎng)TV二次電壓輸出、各測量回路、電氣保護及邏輯、并網(wǎng)斷路器及其操作回路等進行了全面排查,未發(fā)現(xiàn)異常。當(dāng)了解上述情況后,立即建議更換發(fā)電機20kV電壓表。措施采納后,發(fā)電機很快并網(wǎng)成功。即在不到10分鐘內(nèi)解決了10個小時不能并網(wǎng)的重大事件。異常的正確判斷,是由一組數(shù)據(jù)開始的。當(dāng)時,發(fā)電機出口電壓及主勵磁機空載勵磁電流、勵磁電壓表指示分別為20kV、60.5A、4.05V。在正??蛰d額定運行時,由于定子鐵芯磁通未進入磁飽和狀態(tài),上述三個特性數(shù)據(jù)相互之間應(yīng)為線性比例(或接近線性比例)關(guān)系,而當(dāng)時這種對應(yīng)關(guān)系實際發(fā)生了一點偏差。即勵磁參數(shù)60.5A、4.05V之間呈現(xiàn)對應(yīng)關(guān)系,而勵磁參數(shù)60.5A、4.05V與發(fā)電機出口電壓20kV之間均不能比例對應(yīng)。并且主勵磁機空載勵磁電流、勵磁電壓已大于額定空載數(shù)值(57A、3.84V)5%左右,而發(fā)電機電壓為20kV,等于額定值。由此可判斷:既然勵磁參數(shù)之間符合比例關(guān)系,那么主勵磁機空載勵磁電流、勵磁電壓表應(yīng)判斷為指示準(zhǔn)確;而由發(fā)電機電壓與空載勵磁電流、勵磁電壓均不成比例,且已校驗其傳感器輸出正常,可初步判斷發(fā)電機電壓表表頭指示有誤,即偏小。這是此次異常分析的關(guān)鍵。因勵磁參數(shù)已超過空載值,雖然發(fā)電機電壓表計指示相對偏小,但實際開入同期裝置的電壓量可能已偏大,并超出允許范圍,這同時可由V/HZ保護報警證實,并由此保護動作閉鎖了自動同期裝置,所以機組不能并網(wǎng)。并網(wǎng)時,操作及技術(shù)人員疏忽了主勵磁機空載勵磁電流、勵磁電壓與發(fā)電機電壓數(shù)值的線性對應(yīng)關(guān)系,過度依賴指示有誤的發(fā)電機電壓表,為滿足電機出口額定為20kV電壓的并網(wǎng)條件,過度升高了勵磁參數(shù),使發(fā)電機實際電壓超出范圍而不能實現(xiàn)并網(wǎng)。根據(jù)多年經(jīng)驗,每次并網(wǎng)發(fā)電機電壓達20kV時,受各種因素的影響,空載勵磁電流及勵磁電壓與其額定值總有一點偏移,這是造成疏忽的主要原因。另外,該機組電氣表采用美國GE公司產(chǎn)品,投產(chǎn)10多年,從未發(fā)生差錯,這也是本次并網(wǎng)異常未能及時正確分析的原因之一。根據(jù)上述分析,現(xiàn)場更換了電壓表,實際發(fā)電機電壓已超過21kV,證明判斷正確,也就及時解決了此次并網(wǎng)異常。
2概述
公司煤層氣公司下屬瓦斯發(fā)電場由6個發(fā)電站組成,共裝機17臺,總裝機容量8.5?MW。瓦斯發(fā)電機組外循環(huán)冷卻泵耗電是電站自用電的主要組成部分。原設(shè)計外循環(huán)冷卻泵兩用一備,可以滿足3臺機組同時運行時的冷卻水量要求,而單臺機組運行時的裕量被大量浪費。另據(jù)統(tǒng)計,由于氣源緊張,2009年瓦斯發(fā)電場各發(fā)電站單臺機組運行時間超過全年運行時間的65%以上,可見因單機運行造成的外循環(huán)冷卻泵的裕量浪費是巨大的。經(jīng)對系統(tǒng)進行分析提出:將可以保證3臺機組同時運行的兩用一備外循環(huán)冷卻泵的工作方式變?yōu)閱闻_機組運行時一用兩備的工作方式,在節(jié)電的同時減少上塔冷卻水的散失,達到節(jié)水的目的。瓦斯發(fā)電場下設(shè)6個發(fā)電站,按每站單機全年累計運行8個月計算,則可以實現(xiàn)節(jié)約用電3.8×105?kW·h,節(jié)約用水1.6×104?m3,折合節(jié)約費用約2.27×105元。
3基于大數(shù)據(jù)技術(shù)發(fā)電機故障診斷
3.1聚類算法
基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的設(shè)備故障診斷方法是通過故障異常狀態(tài)參量的聚類分析來挖掘設(shè)備異常的故障模式。在本文中主要通過DBSCAN(Density-BasedSpatialClusteringofApplicationswithNoise),基于密度的聚類算法)。DBSCAN是一種常見的聚類算法,其用于聚類的基本思想可以簡述如下:(1)DBSCAN通過檢查數(shù)據(jù)集中每個點的δ鄰域(該鄰域的大小由算法給定)來搜索簇,如果任意一點的δ鄰域包含多于給定點數(shù),則創(chuàng)建一個以該點為核心對象的簇;(2)接步驟(1),如果簇內(nèi)的每一個點均滿足聚類條件則對簇進行拓展,否則計該點為噪聲點;(3)重復(fù)步驟(2),當(dāng)沒有新點添加到任何簇時,迭代過程結(jié)束。最終可以得出聚類的類別與數(shù)目。
3.2異常檢測
大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)主要通過異常檢測的方式來實現(xiàn)對故障的監(jiān)測。異常檢測的方法有很多,例如隔離森林、局部異常因子監(jiān)測、自組織映射神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(self-organizedmaps,SOM)等。其中本文采用的基于SOM異常檢測方法,SOM的學(xué)習(xí)過程不同一般的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),其可以不用提前給定任何目標(biāo)輸出。其基本思想上可以簡述為:當(dāng)輸入矢量輸入到網(wǎng)絡(luò)后,網(wǎng)絡(luò)利用隨機選取的權(quán)值進行計算,尋找到最優(yōu)的神經(jīng)元,然后調(diào)整權(quán)值,用收縮鄰域與學(xué)習(xí)因子(隨時間而收縮)的辦法,最終使取值形成一組能映射輸入的數(shù)據(jù),當(dāng)網(wǎng)絡(luò)自組織形成時,訓(xùn)練即結(jié)束。一般而言SOM的神經(jīng)元是一個二維規(guī)則的單元格(一般有六邊形、矩形),其中每一個神經(jīng)元均可以由一組向量表達鄰近神經(jīng)元,且神經(jīng)元之間是根據(jù)一定的拓撲關(guān)系進行關(guān)聯(lián)。其中SOM的實現(xiàn)步驟可以簡述為,將輸入特征向量進行歸一化后,反復(fù)訓(xùn)練SOM。每訓(xùn)練一步,計算SOM權(quán)值與特征向量之間的“歐式距離”,最終選取最短距離的神經(jīng)元為最佳匹配單元(Bestmatchingunit,BMU),BMU的本質(zhì)就是權(quán)值矢量與輸入向量之間最為接近的單元。
結(jié)語
文章所提的基于大數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的發(fā)電機故障診斷與預(yù)測性維護技術(shù),在一定程度實現(xiàn)了發(fā)電機的故障診斷。在此基礎(chǔ)之上實現(xiàn)了對發(fā)電機的預(yù)測性維護,該方法避免了傳統(tǒng)狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷方法的不足,進一步提高了發(fā)電機的狀態(tài)監(jiān)測與故障診斷效率。進一步提升了海上電網(wǎng)的安全性能,提高了實際工程應(yīng)用價值。
參考文獻:
[1]陳雪峰,李繼猛,程航,等.風(fēng)力發(fā)電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)的研究與進展[J].機械工程學(xué)報,2011,47(009):45-52.
[2]汪喆.基于大數(shù)據(jù)分析的風(fēng)電機組運行狀態(tài)監(jiān)測評估[D].2016.
[3]任震,黃群古,黃雯瑩.基于實值小波變換的發(fā)電機故障檢測新方法[J].中國電機工程學(xué)報,2000,020(006):58-60,64.
[4]張佰順.風(fēng)力發(fā)電機狀態(tài)監(jiān)測和故障診斷技術(shù)的研究[J].黑龍江科技信息,2014(30):61-61.
(作者單位:河南工學(xué)院)