陳秋華

(惠州市惠城區(qū)伯公坳水庫工程管理處，廣東 惠州 516001)

0 引 言

水利產(chǎn)業(yè)中的機電設(shè)備自引入自動化技術(shù)以來，便因其高效生產(chǎn)、節(jié)約成本等特點，而受到廣泛使用，現(xiàn)階段水利產(chǎn)業(yè)壓力較大，承擔(dān)國家能源輸出重任，因此生產(chǎn)中會出現(xiàn)設(shè)備過負(fù)荷現(xiàn)象，從而影響生產(chǎn)效率，不利于企業(yè)營收。機電設(shè)備進行不良運行狀態(tài)下的自動辨識操作，可有效改善機電設(shè)備的不穩(wěn)定運行狀態(tài)，通過與電子技術(shù)融合，自動辨識的相關(guān)實踐辦法已然具備了較為成熟的應(yīng)用能力，可準(zhǔn)確預(yù)測機電設(shè)備的運行隱患，并及時處理不良狀態(tài)。

1 水利機電設(shè)備的過負(fù)荷運行狀態(tài)特點

1.1 層次性

水利工程產(chǎn)業(yè)中的機電設(shè)備多為大型結(jié)構(gòu)，比如發(fā)電機組、計算機總控室等，而由于機電設(shè)備是由機械和電子共同配合組成，電力方面受到電源、輸電電線影響，需要時常對電力組件做出檢查，保障其安全應(yīng)用能力。但機電設(shè)備隨工作時間推移，工作強度有會所下降，因此較易發(fā)生過負(fù)荷運行等故障類型，對機電設(shè)備的保障工作提出了較高難度。另外由于機電設(shè)備其整體結(jié)構(gòu)相對復(fù)雜，設(shè)備的每種功能被不同層次下的子系統(tǒng)控制，進一步增大設(shè)備發(fā)生故障后的難維修特點。因此在機電設(shè)備的前期設(shè)計中，就應(yīng)考慮到在過負(fù)荷運行后的機電設(shè)備穩(wěn)定程度，結(jié)構(gòu)設(shè)計中將模塊化的設(shè)計作為基礎(chǔ)，當(dāng)任一子系統(tǒng)出現(xiàn)故障后，該機電設(shè)備的各種功能仍可繼續(xù)使用。

1.2 相關(guān)性

當(dāng)水利產(chǎn)業(yè)中的機電設(shè)備發(fā)生過負(fù)荷運行時，該狀態(tài)將表現(xiàn)出相關(guān)性，這是因為并未有自動辨識功能存在時，機電設(shè)備其中某一系統(tǒng)發(fā)生過負(fù)荷效應(yīng)，則會聯(lián)動其他系統(tǒng)一并過負(fù)荷，造成機電設(shè)備的運行壓力，進而導(dǎo)致設(shè)備故障停運。因此相關(guān)性的特點意味著機電設(shè)備中應(yīng)增加模塊化設(shè)計用以分隔設(shè)備的不同系統(tǒng)，增加水利產(chǎn)業(yè)生產(chǎn)穩(wěn)定性，保障設(shè)備可在發(fā)生過負(fù)荷現(xiàn)象后被即刻辨識，并及時處理。

1.3 可辨識性

自動辨識功能可為水利機電設(shè)備帶來較高使用價值，因機電設(shè)備其工作效率受工作時長、強度等影響，所以發(fā)生過負(fù)荷現(xiàn)象不可避免，但只要在發(fā)生該現(xiàn)象時，便能第一時間做出辨識，并給予正規(guī)、規(guī)范的處置，則可降低過負(fù)荷現(xiàn)象的影響。另外自動辨識的實踐辦法中，還可加入預(yù)警模式，這便極大提高了設(shè)備的安全性能，可在未發(fā)生過負(fù)荷運行狀態(tài)前，便對設(shè)備做出調(diào)整，提高設(shè)備的使用效率。

2 自動辨識過負(fù)荷運行狀態(tài)的功能優(yōu)勢

2.1 信息管理

機電設(shè)備一旦進入到過負(fù)荷的運行狀態(tài)，則生產(chǎn)效率降低，不利于水利產(chǎn)業(yè)的產(chǎn)品輸出速率，因此可采用自動辨識方法，對不良運行狀態(tài)進行有效辨明、識別，從而提出處理對策。自動辨識可將設(shè)備運行時的各項信息進行高效讀取，以此來將過負(fù)荷故障時的閥值做出管理，可實現(xiàn)良好的監(jiān)測工作。

2.2 設(shè)備監(jiān)測

機電設(shè)備的運行健康與否，取決于設(shè)備各項運行數(shù)據(jù)，自動辨識系統(tǒng)可對設(shè)備信息進行完整采集，并針對特定的幾類信號保持絕對敏感，比如設(shè)備溫度、零件振動頻率、電參數(shù)等，根據(jù)所得信息判斷設(shè)備現(xiàn)階段運行狀況，給出設(shè)備的保障評價，以此便可針對性的制定出過負(fù)荷對策。

2.3 故障診斷

對機電設(shè)備進行故障診斷，這是自動辨識方法重要功能之一，將設(shè)備當(dāng)前運行信息和設(shè)備正常運行時的各項數(shù)據(jù)信息進行比較，可知設(shè)備某確定位置的參數(shù)變化較大，由此判斷設(shè)備該位置是過負(fù)荷的首發(fā)位置，可對該故障位置進行針對性處理，保障機電設(shè)備穩(wěn)定性。

2.4 遠程處理

自動辨識功能所要實現(xiàn)的最終目的為處理過負(fù)荷部位，將整體機電設(shè)備的運行狀態(tài)調(diào)整回正常使用模式，保障其高效產(chǎn)出，因此自動辨識在發(fā)現(xiàn)過負(fù)荷位置時，可利用計算機電子信號將故障隱患信息傳遞，計算機分析處理結(jié)果并研制出診斷報告，借由網(wǎng)絡(luò)手段對設(shè)備做以遠程控制處理，消滅不安定因素影響。

3 過負(fù)荷運行狀態(tài)的自動辨識方法分析

某水利工程項目中的機電設(shè)備，為預(yù)防設(shè)備系統(tǒng)出現(xiàn)過負(fù)荷現(xiàn)象，影響產(chǎn)出效率，特進行自動辨識的方法實踐，保護設(shè)備平穩(wěn)運行。從建立靜態(tài)的過負(fù)荷模型開始，進而建設(shè)動態(tài)模型，在此過程中融合過負(fù)荷參數(shù)，最終將自動辨識模型建立。分析自動辨識方法下的模型算法，對該水利工程的機電設(shè)備搭載自動辨識功能后的功率進行數(shù)據(jù)討論，展示自動辨識功能的應(yīng)用優(yōu)勢。

3.1 建立靜態(tài)負(fù)荷模型

首先建立靜態(tài)負(fù)荷的模型，該模型為無記憶過負(fù)荷模型，在電力系統(tǒng)設(shè)備中常用來進行潮流計算以及電壓穩(wěn)定性的項目，是較為普遍的模型類型。在自動辨識分析中，靜態(tài)負(fù)荷模型僅適用于電壓變化不特別明顯的節(jié)點中，唯有負(fù)荷節(jié)點不足夠敏感，才可被靜態(tài)負(fù)荷模型捕捉，進而良好記錄。通常靜態(tài)負(fù)荷包括有多項式和冪指數(shù)等兩種模型，且二者皆為輸出式，因此在一定頻率范圍內(nèi)，結(jié)合相應(yīng)電壓，可實現(xiàn)較高應(yīng)用精度。

以冪指數(shù)的負(fù)荷模型舉例，其中各項數(shù)據(jù)關(guān)系組成為設(shè)備運行頻率、負(fù)荷電壓、負(fù)荷功率，使用指數(shù)的數(shù)學(xué)模型作為基礎(chǔ)，建立描述方程式為：

(1)

式中：U0為額定電壓，當(dāng)處于額定電壓下，可由公式推導(dǎo)出負(fù)荷節(jié)點當(dāng)前的有功功率(P0)與無功功率(Q0)，可為后續(xù)判斷自動辨識的應(yīng)用效果，得出功率數(shù)據(jù)[1]。不同指數(shù)的模型運算下，可表示出不同類型負(fù)荷在經(jīng)由各類機電設(shè)備運行狀態(tài)組合后的相應(yīng)特性，由此得出靜態(tài)模式下的負(fù)荷模型。

3.2 建立動態(tài)負(fù)荷模型

選取水利機電設(shè)備中的電動機設(shè)備，進行過負(fù)荷運行狀態(tài)的動態(tài)負(fù)荷模型搭建，選擇三類模型進行對比分析，分別是三階機電、一階機械、一階電壓等三類暫態(tài)模型，分別從有功功率的檢出精度、無功功率的精度、穩(wěn)定性、參數(shù)的可辨識性，以及計算數(shù)量進行綜合比較，見表1。由此分析何種動態(tài)負(fù)荷模型更適用于水利機電設(shè)備的自動辨識方法。

表1 動態(tài)負(fù)荷模型比較

從動態(tài)負(fù)荷模型的對比中可看出，當(dāng)計算數(shù)量不作考慮時，選用三階機電的暫態(tài)模型較為適合；當(dāng)考慮計算數(shù)量的因素時，機電設(shè)備類型為有功功率作為主要運行模式的電力系統(tǒng)，則該類型下選擇一階機械作為暫態(tài)模型更加適宜；當(dāng)節(jié)省計算數(shù)量后，以無功功率為主進行電力運行的設(shè)備中，選擇一階電壓暫態(tài)模型作為優(yōu)先使用對象。

動態(tài)負(fù)荷模型在其使用中，具備描述范圍大、物理意義清晰等優(yōu)勢，因此在機電設(shè)備的過負(fù)荷現(xiàn)象中，能將多種運行狀態(tài)的負(fù)荷動態(tài)捕捉，實現(xiàn)水利工程項目中較高應(yīng)用價值。文章案例該項目，便選用三階機電暫態(tài)模型作為功率分析的動態(tài)負(fù)荷模型，雖然計算數(shù)量較大，但所能適應(yīng)的機電設(shè)備較多，因此可完成該項目的自動辨識功能。

3.3 建立參數(shù)辨識模型

結(jié)合水利機電設(shè)備的應(yīng)用模式，建立負(fù)荷參數(shù)辨識的模型，將靜態(tài)、動態(tài)等模型聚合研究，得出參數(shù)辨識模型，該種模型建立方式擁有較廣泛應(yīng)用前景。在研究負(fù)荷參數(shù)模型時，應(yīng)關(guān)注負(fù)荷電磁轉(zhuǎn)矩的最大數(shù)值以及起動特性，從而忽略其功率中的特征，文章以序列二次的規(guī)劃算法來進行參數(shù)辨識模型的搭建。

序列二次規(guī)劃算法，由于其強大的非線性處理能力和良好的數(shù)值穩(wěn)定性，在求解非線性優(yōu)化問題中得到廣泛應(yīng)用，很多的商業(yè)優(yōu)化軟件采用SQP算法作為其核心算法。SQP算法本質(zhì)上是一種迭代算法，基本思想是在當(dāng)前迭代點處通過求解一系列二次規(guī)劃子問題逐漸得到一個更好的迭代點，使得迭代點逐步接近原優(yōu)化問題的最優(yōu)點[2]。序列二次規(guī)劃算法與序列線性規(guī)劃算法的主要區(qū)別在于該方法對原問題的近似中包含有二階導(dǎo)數(shù)信息，所以對于原問題的近似更加精確，并可得到快速收斂性能。

3.4 自動辨識模型算法

試驗法借助電壓跌落發(fā)生器產(chǎn)生各種類別的電壓跌落波形，記錄電動機輸出響應(yīng)，進而分析電壓跌落與機電設(shè)備的相互影響。試驗法的結(jié)果真實可靠，但需注意，試驗法對各參數(shù)間的作用關(guān)系不能良好反映。

仿真法借助電力系統(tǒng)機電或電磁暫態(tài)仿真程序?qū)栴}進行研究。其優(yōu)點是可以考慮較為復(fù)雜和精確的模型，不足之處在于仿真結(jié)果只能反映現(xiàn)象，但無助于分析和解釋現(xiàn)象發(fā)生的原因[3]。

解析法借助電路和電機理論，建立數(shù)學(xué)模型，分析感應(yīng)電動機動態(tài)特性和系統(tǒng)電壓的交互影響。解析法能夠清晰地給出變量之間的作用關(guān)系，明確任一自變量的變化對因變量的影響，是最透徹的研究方法。

3.5 綜合負(fù)荷辨識功率

該項目的水利機電設(shè)備，其過負(fù)荷現(xiàn)象中使用的自動辨識應(yīng)對方法，應(yīng)將設(shè)備進行綜合負(fù)荷的辨識功率分析，以此數(shù)據(jù)基礎(chǔ)來討論自動辨識方法的應(yīng)用優(yōu)勢。設(shè)備電壓穩(wěn)定性研究中常采用一定比例的感應(yīng)電動機和恒阻抗組成綜合負(fù)荷模型。電動機設(shè)備在水利機電負(fù)荷中所占比例高達90%以上，是綜合負(fù)荷中最主要的動態(tài)成分[4]。

當(dāng)水利機電系統(tǒng)遭受大擾動后，隨電動機機端電壓跌落，轉(zhuǎn)子滑差發(fā)生顯著變化，其從電網(wǎng)吸收大量無功。受過渡期受端交流網(wǎng)架結(jié)構(gòu)薄弱、支撐能力不足、配套電源建設(shè)滯后和直流輸送功率大量饋入等因素影響，進而影響電網(wǎng)受擾后電壓穩(wěn)定特性。由綜合功率的數(shù)據(jù)可知，采用自動辨識方法，可有效預(yù)警、監(jiān)測該水利工程中的機電設(shè)備，并針對過負(fù)荷問題，進行高效處理。

4 結(jié) 論

綜上，水利產(chǎn)業(yè)中的機電設(shè)備，因產(chǎn)業(yè)需求量大、工期緊等問題，較為常見出現(xiàn)過負(fù)荷行為，導(dǎo)致機電設(shè)備在使用中不能發(fā)揮出原有優(yōu)勢，降低水利產(chǎn)業(yè)的實際功能展示。通過建立靜態(tài)負(fù)荷、動態(tài)負(fù)荷、參數(shù)辨識等模型，分析自動辨識模型算法，然后得出綜合負(fù)荷辨識功率，可發(fā)現(xiàn)采用自動辨識辦法后，有效增強了機電設(shè)備的使用效率。對機電設(shè)備的過負(fù)荷狀態(tài)進行自動辨識，可知其具備信息管理、設(shè)備監(jiān)測、故障診斷、遠程處理的應(yīng)用功能，且有其應(yīng)用優(yōu)勢。