艾遠(yuǎn)高，羅仁彩，余志強(qiáng)，黃家志

（長(zhǎng)江電力三峽水力發(fā)電廠，湖北 宜昌443133）

1 引言

智能電網(wǎng)、智能水電站關(guān)鍵設(shè)備研制工作的深入展開，以及計(jì)算機(jī)監(jiān)控、保護(hù)測(cè)控、狀態(tài)監(jiān)測(cè)等自動(dòng)化系統(tǒng)的廣泛應(yīng)用，促進(jìn)了自動(dòng)化控制、信息技術(shù)在水電站狀態(tài)分析的快速發(fā)展，迎來(lái)了水電大數(shù)據(jù)時(shí)代。

大數(shù)據(jù)技術(shù)，即從各種類型數(shù)據(jù)中，快速獲取有價(jià)值信息的能力，是數(shù)據(jù)分析的前沿技術(shù)[1]。大數(shù)據(jù)具備“4 V”特征，即規(guī)模大（Volume）、類型多（Variety）、價(jià)值密度低（Value）和變化快（Velocity）[2]。在大數(shù)據(jù)時(shí)代，水電機(jī)組每天持續(xù)增長(zhǎng)的數(shù)據(jù)量、信息量，對(duì)水電設(shè)備的狀態(tài)分析水平有了更高的要求。當(dāng)前，大數(shù)據(jù)技術(shù)在電力行業(yè)還處于起步階段，在設(shè)備狀態(tài)分析領(lǐng)域的大數(shù)據(jù)技術(shù)有時(shí)間序列分析、遺傳規(guī)劃算法等，通過(guò)尋找設(shè)備信息間的關(guān)聯(lián)關(guān)系，大數(shù)據(jù)技術(shù)提高了設(shè)備異常狀態(tài)分析準(zhǔn)確性[3]。

本文闡述了水電機(jī)組及大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)，在此基礎(chǔ)上，提出了智能狀態(tài)分析方法，計(jì)算機(jī)組設(shè)備性能指標(biāo)，開展?fàn)顟B(tài)異常分析，同時(shí)建立了智能健康狀態(tài)關(guān)聯(lián)分析模型，并利用此方法對(duì)水電機(jī)組設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行分析，為機(jī)組進(jìn)行狀態(tài)檢修決策提供依據(jù)與參考。

2 水電機(jī)組現(xiàn)狀

2.1 水電機(jī)組特征

當(dāng)前，我國(guó)水電機(jī)組特征主要有：

（1）單機(jī)容量巨大，穩(wěn)定運(yùn)行要求高。機(jī)組直接影響著電力系統(tǒng)穩(wěn)定、可靠運(yùn)行[4]，而大容量、高參數(shù)和高水頭變幅工況條件對(duì)當(dāng)前水電機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行提出了更高要求。

（2）機(jī)組結(jié)構(gòu)復(fù)雜，設(shè)備分析難度大。電站內(nèi)機(jī)組類型眾多，機(jī)組因設(shè)備制造廠家工藝和技術(shù)不同而不同，機(jī)組設(shè)備特性和運(yùn)行機(jī)理都還處于數(shù)據(jù)積累與不斷探索中，設(shè)備狀態(tài)分析難度大。

（3）自動(dòng)設(shè)備眾多，狀態(tài)分析挑戰(zhàn)多。為有效地監(jiān)控、分析機(jī)組運(yùn)行狀況，使用了大量包含機(jī)組保護(hù)、在線監(jiān)測(cè)的自動(dòng)化設(shè)備。系統(tǒng)之間交互接口、數(shù)據(jù)信息共享面臨嚴(yán)峻挑戰(zhàn)，機(jī)組設(shè)備狀態(tài)分析信息共享和功能有待進(jìn)一步提高。

2.2 水電機(jī)組大數(shù)據(jù)特點(diǎn)

水電機(jī)組作為電網(wǎng)發(fā)電環(huán)節(jié)的重要組成部分，具有大數(shù)據(jù)的典型特征：

（1）數(shù)據(jù)類型繁多。機(jī)組數(shù)據(jù)廣域分布、種類眾多，包括實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)、歷史數(shù)據(jù)、文本數(shù)據(jù)、多媒體數(shù)據(jù)、時(shí)間序列數(shù)據(jù)等各類結(jié)構(gòu)化、半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)以及非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)，各類數(shù)據(jù)查詢與處理的頻度和性能要求也不盡相同。比如，機(jī)組設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中的瓦溫?cái)?shù)據(jù)1 min采樣一次，而變壓器絕緣放電數(shù)據(jù)的采樣速率高達(dá)幾百kHz和MHz，甚至GHz。

（2）數(shù)據(jù)體量巨大。不少電站機(jī)組均配備了LCU、調(diào)速和勵(lì)磁、智能抄表、工業(yè)電視、保護(hù)錄波、設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測(cè)與分析等自動(dòng)化系統(tǒng)，每個(gè)系統(tǒng)產(chǎn)出的數(shù)據(jù)體量巨大，僅以某巨型水電站機(jī)組LCU數(shù)據(jù)為例，每臺(tái)機(jī)組LCU數(shù)據(jù)點(diǎn)有3 000余個(gè)，按采樣間隔1 s計(jì)算，該電站年產(chǎn)生的LCU數(shù)據(jù)即達(dá)TB級(jí)。

（3）處理速度快。水電設(shè)備“水力”、“機(jī)械”、“電氣”相互耦合，異常情況下需在秒級(jí)內(nèi)對(duì)大量數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，以支持設(shè)備分析決策制定。對(duì)在線狀態(tài)數(shù)據(jù)的處理性能要求遠(yuǎn)高于離線數(shù)據(jù)。這種在線的流數(shù)據(jù)分析與挖掘方式，同傳統(tǒng)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)相比有本質(zhì)的不同[5]。

（4）價(jià)值密度低。以機(jī)組主變局部放電數(shù)據(jù)為例，連續(xù)不間斷監(jiān)測(cè)過(guò)程中，可能有用的數(shù)據(jù)僅僅有1～2 s。水電設(shè)備所采集的絕大部分?jǐn)?shù)據(jù)都是正常數(shù)據(jù)，只有極少量的為異常數(shù)據(jù)，而異常數(shù)據(jù)則是狀態(tài)檢修最重要的憑證之一。

3 智能狀態(tài)分析方法

基于大數(shù)據(jù)的機(jī)組智能狀態(tài)分析方法如圖1所示，在機(jī)組設(shè)備狀態(tài)海量數(shù)據(jù)獲取基礎(chǔ)上，對(duì)設(shè)備性能指標(biāo)自動(dòng)計(jì)算，檢測(cè)設(shè)備是否發(fā)生性能指標(biāo)越限和性能降低；開展設(shè)備狀態(tài)異常自動(dòng)分析，綜合運(yùn)用閾值分析和趨勢(shì)分析等方法，如發(fā)現(xiàn)狀態(tài)異常則實(shí)時(shí)報(bào)警；同時(shí)，根據(jù)機(jī)組海量運(yùn)行數(shù)據(jù)，建立機(jī)組健康狀況關(guān)聯(lián)參數(shù)，通過(guò)構(gòu)建水電機(jī)組異常狀態(tài)識(shí)別模型來(lái)智能識(shí)別、評(píng)估設(shè)備健康狀況，開展基于大數(shù)據(jù)的機(jī)組狀態(tài)分析，為機(jī)組實(shí)現(xiàn)大數(shù)據(jù)智能應(yīng)用及檢修決策提供依據(jù)。

圖1 基于大數(shù)據(jù)的智能水電站狀態(tài)分析方法

3.1 性能指標(biāo)自動(dòng)計(jì)算

性能直接反映系統(tǒng)設(shè)備健康狀況的水平，因此，可以通過(guò)評(píng)價(jià)系統(tǒng)的性能來(lái)掌握設(shè)備的健康狀況。設(shè)備的性能評(píng)價(jià)通過(guò)性能指標(biāo)來(lái)體現(xiàn)[6]。

在機(jī)組自動(dòng)化系統(tǒng)實(shí)現(xiàn)自動(dòng)識(shí)別機(jī)組工況過(guò)程或試驗(yàn)項(xiàng)目后，根據(jù)性能指標(biāo)計(jì)算要求自動(dòng)記錄工況過(guò)程或試驗(yàn)過(guò)程數(shù)據(jù)，在過(guò)程結(jié)束后根據(jù)公式、算法或經(jīng)驗(yàn)指標(biāo)實(shí)現(xiàn)性能指標(biāo)的自動(dòng)計(jì)算。

如機(jī)組調(diào)速液壓系統(tǒng)中，油泵的打油速度QL（t）是評(píng)價(jià)調(diào)速液壓系統(tǒng)油泵的重要性能指標(biāo)，一個(gè)油泵加卸載周期內(nèi)打油速度可認(rèn)為是常數(shù)，其中，HC（t1）、HC（t2）分別為t1、t2時(shí)刻集油容器中（以集油容器底部為基準(zhǔn)）的油位，通過(guò)監(jiān)控系統(tǒng)通信獲得；S（HC）為集油容器在高度HC處的集油面積。

同時(shí)，在水電站運(yùn)行、維護(hù)人員現(xiàn)場(chǎng)日常巡檢、設(shè)備分析中，結(jié)合工作實(shí)際和使用習(xí)慣，調(diào)速油液壓系統(tǒng)有如下現(xiàn)場(chǎng)性能指標(biāo)：

加卸載間隔時(shí)間TD：在相鄰兩次打油均為自動(dòng)打油的條件下，后一次壓油泵啟泵打油時(shí)間與前一次啟泵打油時(shí)間之差，單位為分鐘（min）。

日加卸載次數(shù)ND：24 h內(nèi)自動(dòng)打油條件下壓油泵啟動(dòng)加卸載次數(shù)，單位為每日次（次/d）。

3.2 狀態(tài)異常自動(dòng)分析

系統(tǒng)狀態(tài)異常分析主要通過(guò)狀態(tài)報(bào)警閾值自動(dòng)分析計(jì)算方法[6]來(lái)實(shí)現(xiàn)。一般來(lái)說(shuō)，每個(gè)狀態(tài)Ct都有其低限Cmin和高限Cmax，在某些情況下，Ct還有低低限Clmin和高高限Chmax這些閾值限制通?？梢詤⒖枷嚓P(guān)的標(biāo)準(zhǔn)或相關(guān)設(shè)備制造廠家提供的規(guī)定。如果：Cmin≤Ct≤Cmax，則設(shè)備狀態(tài)正常；否則，可能發(fā)生了異常故障（包括報(bào)警級(jí)和保護(hù)級(jí)異常）。另外，如果設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)量朝正常閾值范圍外變化且變化速度較快，則發(fā)生了異常。

同樣，與性能指標(biāo)計(jì)算類似，對(duì)于有些設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)，沒(méi)有國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)可以參考，報(bào)警閾值的設(shè)定需要根據(jù)監(jiān)測(cè)方法和實(shí)際機(jī)組運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)來(lái)確定，并通過(guò)運(yùn)行實(shí)踐修正。

3.3 健康狀況智能關(guān)聯(lián)

根據(jù)機(jī)組運(yùn)行海量數(shù)據(jù)，包括結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、試驗(yàn)數(shù)據(jù)、照片數(shù)據(jù)及交互分析數(shù)據(jù)等確定反映機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的特征量。根據(jù)影響特征量的運(yùn)行條件參數(shù)，確定各特征量在不同運(yùn)行條件下的標(biāo)準(zhǔn)值及指標(biāo)值，手動(dòng)或自動(dòng)建立機(jī)組健康狀況智能關(guān)聯(lián)。通過(guò)綜合分析電站機(jī)組大數(shù)據(jù)，結(jié)合大數(shù)據(jù)趨勢(shì)，建立包含設(shè)備工況相關(guān)聯(lián)分析模型。

進(jìn)而通過(guò)觀察設(shè)備性能變化趨勢(shì)，檢測(cè)性能降低或者降低的程度，評(píng)估設(shè)備健康狀況，為設(shè)備狀態(tài)檢修提供決策依據(jù)。

（1）閾值分析

閾值分析即是根據(jù)機(jī)組監(jiān)控系統(tǒng)、調(diào)速控制器（及傳感器）采集的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)，采用數(shù)據(jù)校驗(yàn)法對(duì)其進(jìn)行分析。數(shù)據(jù)校驗(yàn)的參考值是系統(tǒng)運(yùn)行的正常范圍的閾值，如高高限、高限、低限、低低限等，通過(guò)對(duì)比分析，在實(shí)時(shí)運(yùn)行大數(shù)據(jù)中識(shí)別異常數(shù)據(jù)。

某電站壓油系統(tǒng)運(yùn)行閾值如表1所示，以壓油罐油位為例，調(diào)速系統(tǒng)正常工作狀態(tài)下，油位值應(yīng)自動(dòng)保持在2 600～2 860 mm之間，當(dāng)通過(guò)狀態(tài)監(jiān)測(cè)發(fā)現(xiàn)壓油罐油位實(shí)時(shí)運(yùn)行值低于2 600 mm或高于2 860 mm時(shí)，就可以認(rèn)為出現(xiàn)了數(shù)據(jù)狀態(tài)異常，然后以此異常作為事件來(lái)觸發(fā)壓油罐油位異常分析流程進(jìn)行故障分析。

表1 某電站壓油系統(tǒng)運(yùn)行參數(shù)表（部分）

（2）工況關(guān)聯(lián)分析

設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)和機(jī)組運(yùn)行工況密切相關(guān)。工況關(guān)聯(lián)分析是指狀態(tài)參數(shù)、性能指標(biāo)隨設(shè)備工況變化趨勢(shì)（如油位變化率隨有功調(diào)節(jié)（導(dǎo)葉開度）、補(bǔ)氣閥啟停變化等）進(jìn)行分析。

對(duì)調(diào)速液壓系統(tǒng)而言，通過(guò)關(guān)聯(lián)機(jī)組有功P、油泵打油性能p等工況參數(shù)，來(lái)分析、判斷調(diào)速油系統(tǒng)運(yùn)行狀態(tài)是否正常、是否存在性能降低。如判斷機(jī)組有功調(diào)節(jié)下油位變化率，機(jī)組調(diào)節(jié)負(fù)荷有功變化過(guò)程中，導(dǎo)葉開度隨之變化，導(dǎo)致調(diào)速油系統(tǒng)用油量變大，油系統(tǒng)壓油泵加卸載時(shí)間變短，加卸載次數(shù)變多。

即通常情況下，可用數(shù)學(xué)函數(shù)表達(dá)算式

來(lái)定義調(diào)速液壓系統(tǒng)油泵設(shè)備P（O）的狀態(tài)分析模型，相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)指標(biāo)有機(jī)組有功P，油泵打油性能p及設(shè)備環(huán)境溫度T等。

（3）對(duì)比分析

對(duì)比分析方法包括橫向性能對(duì)比和縱向性能對(duì)比。通過(guò)相似機(jī)組同工況下的計(jì)算性能指標(biāo)對(duì)比，或與歷史相同工況條件下的特征參數(shù)對(duì)比，可以排查出設(shè)備狀態(tài)模型中性能指標(biāo)異常參數(shù)，進(jìn)而對(duì)設(shè)備健康狀態(tài)做出評(píng)價(jià)。

例如，單個(gè)油泵加卸載周期計(jì)算得出的特征參數(shù)只能反映油泵當(dāng)前的性能，無(wú)法對(duì)設(shè)備是否異常（故障）的真實(shí)原因做出客觀評(píng)價(jià)。而對(duì)比分析往往能反映出設(shè)備打油情況和結(jié)構(gòu)的損壞程度，因此有必要對(duì)調(diào)速油系統(tǒng)特征參數(shù)進(jìn)行對(duì)比分析。

通過(guò)健康狀態(tài)智能關(guān)聯(lián)分析，對(duì)發(fā)生狀態(tài)突變和健康度低于預(yù)設(shè)值（不同機(jī)組、不同參數(shù)的健康度預(yù)設(shè)值不同）的時(shí)刻進(jìn)行預(yù)警，建立最終的機(jī)組異常狀態(tài)智能識(shí)別模型。

4 方法應(yīng)用

以某電站巨型水電機(jī)組全工況調(diào)速液壓系統(tǒng)油泵狀態(tài)分析為例說(shuō)明狀態(tài)分析、設(shè)備健康狀況智能識(shí)別方法的應(yīng)用。

某電站機(jī)組液壓系統(tǒng)1號(hào)泵運(yùn)行時(shí)，集油槽油溫升高速度異常，進(jìn)而導(dǎo)致設(shè)備報(bào)警，如下頁(yè)圖2所示。

（1）閾值分析

該機(jī)組液壓系統(tǒng)1號(hào)油泵運(yùn)行時(shí)集油槽油溫曾多次達(dá)到高限閾值（50℃）的報(bào)警值。同時(shí)，如果將運(yùn)行1號(hào)泵切至其他泵，溫度又可快速下降至正常范圍。

圖2 某電站機(jī)組調(diào)速油系統(tǒng)油泵運(yùn)行趨勢(shì)分析截圖1

（2）關(guān)聯(lián)分析

結(jié)合水電站機(jī)組調(diào)速液壓系統(tǒng)大數(shù)據(jù)，如圖3所示，1號(hào)泵運(yùn)行時(shí)，一次加卸載周期平均為13.5 min；3號(hào)泵運(yùn)行時(shí)，一次加卸載周期平均為12 min。結(jié)合機(jī)組趨勢(shì)分析系統(tǒng)數(shù)據(jù)，統(tǒng)計(jì)比較后發(fā)現(xiàn)該機(jī)組1號(hào)泵運(yùn)行時(shí)，一次加載將油壓從6.1 MPa打至6.3 MPa加載油壓上升速度過(guò)慢，需要時(shí)間明顯比其他泵長(zhǎng)。

圖3 某電站機(jī)組調(diào)速油系統(tǒng)油泵運(yùn)行趨勢(shì)分析截圖2

通過(guò)查詢機(jī)組趨勢(shì)分析系統(tǒng)，大數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)、計(jì)算比較后發(fā)現(xiàn)該機(jī)組該段時(shí)間范圍內(nèi)1號(hào)泵運(yùn)行時(shí)，將油壓從6.1 MPa加載至6.3 MPa需要的加載時(shí)間明顯比其他泵長(zhǎng)，如表2所示。

表2 某電站機(jī)組調(diào)速系統(tǒng)油泵運(yùn)行大數(shù)據(jù)分析表

同時(shí)，由圖2、圖3可知，1號(hào)油泵未運(yùn)行時(shí)，集油槽冷卻器可以維持油槽油溫在正常范圍，即可排除油冷卻器及管路等其他設(shè)備可能（設(shè)備環(huán)境溫度T）的問(wèn)題。

綜合表2和圖2、3數(shù)據(jù)，即有，調(diào)速液壓系統(tǒng)油泵設(shè)備狀態(tài)分析模型P（O）=f（P，p，T）中關(guān)聯(lián)的狀態(tài)指標(biāo)機(jī)組有功P、設(shè)備環(huán)境溫度T未出現(xiàn)明顯異常。

對(duì)比調(diào)速液壓系統(tǒng)油泵設(shè)備狀態(tài)分析模型相關(guān)聯(lián)的狀態(tài)指標(biāo)機(jī)組有功P、油泵打油性能p及設(shè)備環(huán)境溫度T指標(biāo)，可知，1號(hào)泵的打油效率偏低是造成集油槽油溫升高報(bào)警的一個(gè)主要原因。即該情況下，調(diào)速液壓系統(tǒng)油泵設(shè)備狀態(tài)分析模型P（O）=f（P，p，T）因油泵p性能出現(xiàn)異常，壓油泵打油效率降低，導(dǎo)致此時(shí)油泵回路效率降低，使得集油槽油溫快速升高而報(bào)警。

5 結(jié)語(yǔ)

本文在闡述了水電機(jī)組特征及大數(shù)據(jù)的特點(diǎn)基礎(chǔ)上，結(jié)合水電站數(shù)據(jù)特性，提出了智能水電站機(jī)組狀態(tài)分析方法，對(duì)機(jī)組設(shè)備性能指標(biāo)自動(dòng)進(jìn)行計(jì)算，開展設(shè)備狀態(tài)異常自動(dòng)分析；同時(shí)，根據(jù)機(jī)組運(yùn)行大數(shù)據(jù)、機(jī)組健康狀況關(guān)聯(lián)參數(shù)，構(gòu)建水電機(jī)組異常狀態(tài)智能識(shí)別模型，對(duì)機(jī)組設(shè)備關(guān)聯(lián)分析，評(píng)估設(shè)備健康狀況。并將基于大數(shù)據(jù)的機(jī)組狀態(tài)分析方法應(yīng)用于某巨型水電站機(jī)組設(shè)備分析上，取得了較好效果。實(shí)踐證明該方法具有可行性和實(shí)用性，拓展了機(jī)組設(shè)備狀態(tài)分析方法，具有廣闊的應(yīng)用前景。