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漲知識 | 論水電廠水輪發電機組常見故障及維護!

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漲知識 | 論水電廠水輪發電機組常見故障及維護!

發布日期:2018-03-08 作者: 點擊:

水輪發電機組是大型機電能量轉換裝置,其可靠性對水電廠的安全穩定運行至關重要。隨著水電機組的容量越來越大,對供電可靠性的要求也越來越高,因此,對水輪發電機組實施狀態檢測與故障診斷及維護技術,以便及時發現設備的異常與隱患,最大程度上降低故障損失。


水電機組狀態監測與故障診斷現狀


水輪機發電機組的容量不斷增大是當前經濟與市場的驅動,也是將來發展的趨勢,但同時對發電機組的可靠性及功能穩定性提出了更高的要求。水輪發電機組是水電廠中的重要裝置,一旦出現故障,不但會引起發電機組的損壞,甚至可能造成電網的安全和穩定運行。

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因此,發電機組的狀態監測顯得尤為重要,及時對重要參量進行分析,對有關性能指標進行評估,對機組故障進行預測預報、分析原因,對於大中型水輪發電機組具有重要的意義。 


近些年來,隨著各種先進技術的引進,我國的水電機組狀態監測技術獲得了不錯的成績。由於水輪發電機組的結構複雜,影響因素眾多,要想深一層次地提高設備的故障診斷準確率,需要對水輪機組的故障機理進行全麵地研究,但目前的研究成果尚沒有完整的故障機理分析,現有的故障診斷方法和手段仍有待進一步深入和創新。


由於水輪發電機組故障具有複雜性、隨機性、禍合性及頻譜結構存在相似性等特點,僅僅依賴振動信號頻譜信息進行診斷,診斷類型不明確,常常出現誤診的現象,甚至會造成重大的損失。因此,針對設備的故障機理分析,結合其它機械或電氣故障出現時的特征,建立基於數據的診斷係統,是改善故當前故障診斷技術窘境的有效措施。


定期對水輪發電機組進行檢修


目前絕大部分水電站執行的定期檢修製度,是有一定的科學性的,它是經過大量的機組運行資料的積累,經過專家們認真詳細的分析和總結,並根據機組運行發生故障的時間間隔來決定檢修周期的。

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一般說來,水輪發電機組盡量安排在枯水季節進行檢修,盡量把發電損失減少到最低,所損失的是機組的可利用小時數,對電網而言,隻要有足夠的備用容量,部分機組檢修是完全可以的。而且在枯水季節對水輪發電機組進行檢修,把機組故障和缺陷處理好,可充分保證機組在豐水期多發電。


另一方麵,定期檢修因為時間安排充足,各種情況考慮較周全,能夠對一些不易監測到的水輪發電機組缺陷進行處理,比如:氣蝕磨損程度、機械聯接螺栓斷裂情況、流道水工建築物的損壞情況等。若這些缺陷等到在豐水期才被發現再安排時間進行檢修,發電損失一定相當大。


大部分水電站豐水季節盡量讓機組滿發多發,一般小故障和缺陷留待枯水季節機組定期檢修時再處理,讓水輪發電機組在豐水期多發電,少停機,或不停機,實現更大的經濟效益。


定期檢修還使檢修管理工作能夠有計劃有目標的進行,運行的設備的損壞程度、檢修及更換周期往往不容易掌握,定期檢修可有的放矢地進行處理。


發電機組狀態監測與故障診斷技術


3.1狀態監測技術 

水輪發電機組的狀態監測技術就是利用各種傳感器和測量手段對反映設備運行狀態的物理、化學量進行檢測。


通過狀態監測就可以實時地反映出設備的運行狀態,其工作原理主要是通過對設備的組成部件的生命周期特征記錄,應用傳感器技術和具有測量用途的檢測設備來實時監測機組的生命狀態,並根據監測的數據和係統軟件分析來預測設備的狀態發展情況。


狀態監測一般分為兩種情況,一種是保護性監測,通過對常規運行參數的監測,來了解設備的工況,即在故障敏感部件處設置一些專用的監測器,以便及時反映設備狀態,避免嚴重事故發生;維護性檢測通過狀態或離線檢查和試驗,發現缺陷,避免嚴重事故發生。


3.2故障診斷技術 

隨著計算機、通信和傳感技術的進步,故障診斷技術也有了很大發展。在故障診斷技術中,模糊診斷法、神經網絡診斷法、專家係統診斷法在當前機電設備故障智能診斷中應用較為廣泛。 


3.2.1模糊診斷法 


模糊理論主要模仿人腦的邏輯思維,具有較強的知識表達能力,能將不確定性知識或定性知識轉化為定量表示。


在故障診斷中,故障與征兆之間的關係往往是模糊的,這種模糊性既來自故障與征兆之間關係的不確定性,又來自故障與征兆在概念描述上的非精確性,因而診斷結果也必然是模糊的。


解決模糊診斷問題的傳統方法,主要是根據專家經驗在故障征兆空間與故障原因空間之間建立模糊關係矩陣,再將各條模糊推理規則產生的模糊關係矩陣進行組合。

近些年來,模糊理論被進一步發展和完善,並逐步地應用到故障診斷技術中。除了單獨應用模糊理論來進行故障的分析診斷外,還有部分研究者將其與專家係統和神經網絡技術聯合應用,或構造模糊評價模型,以評分的方式反映故障的危害性。其中,與其它分析診斷方法相結合的形式取得了較好的試驗效果,這也是模糊診斷技術的研究和發展趨勢。

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3.2.2專家係統診斷法

專家係統(ES)是人工智能應用研究最活躍和最廣泛的課題之一,它是一個智能計算機程序係統,其內部具有大量專家水平的某個領域知識與經驗,應用人工智能技術,根據某個領域一個或多個人類專家提供的知識和經驗進行推理和判斷,模擬人類專家的決策過程,以解決那些需要專家決定的複雜問題。


診斷專家係統的任務就是根據觀察到的情況(數據)來推斷出某個對象機能失常(即故障)的原因。專家係統診斷技術一般有五個部分組成:知識庫,數據庫,解釋機製,推理機和人機接口。


3.2.3人工神經網絡技術

人工神經網絡是模擬人腦組織結構和人類認知過程的信息處理係統,具有強大的自學能力和數據處理功能,能映射高度非線性的輸入、輸出關係。 


結語


當前大型水輪發電機組的狀態監測與故障診斷技術的研究仍遠低於人們對設備可靠性的要求,因此,針對水輪機組的可靠性研究仍需要進一步深入。


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