浅析水力发电站机组状态监测系统

●渠中权

一、概述

水轮机发电机组的结构比较复杂，有机械部分、电气部分以及油、气、水系统，它受电网运行和发电站运行方式的影响，还受天气等自然条件影响，容易发生故障或者出现不正常运行状态。某一次故障可能是一种偶然情况，但对整个机组运行来说又是一种必然事件。水轮发电机组是集水、电、机、油、汽于一体的设备，由大量的非标零部件组成，设备运行状态直接影响整个水电厂的安全稳定运行，作为水电厂最重要的机电设备，其运行状态已经成为水电厂检修周期的主要因素，而机组状态监测系统在全面监测、分析、评价和诊断水轮发电机组健康状态方面发挥着不可或缺的作用。随着电力系统智能化的需求日益增长，对机组状态监测系统也提出了更高的要求。

机组状态监测系统是对旋转机械传动链上旋转部件进行状态监测，通过对传动链振动信号的在线实时采集、处理和分析，可以及时发现传动链故障全过程、评估机组的健康状态、预测部件的剩余寿命等，以便有计划地合理安排机组的检修工作，更好地保障机组的长期正常运转，节省维护费用，减少停机周期。

机组状态监测系统用于评估全厂机组的状态，早期发现并跟踪设备故障。系统应具备实时故障监测、及时发现故障、分析故障程度、提出检修建议等功能，以确定需要更换的故障部件及使用寿命到期的部件，制定合理的批次更换检修计划，减少单个更换带来的重复成本，防范机组出现超过临界点发生不平衡等。

二、水力发电站运维现状

水轮发电机运行的环境相对潮湿，在运行过程中，由于外界的影响和自身的原因，水轮发电机的参数将发生变化，并可能超出正常运行允许的范围。短时间超过参数规定运行或超过规定运行参数不多，虽然不会产生严重后果，但长期超过参数运行或者大范围超过运行参数就有可能引起严重的后果，危及水轮发电机的安全，应该引起重视。水力发电站状态监测在机组检修中设备的拆装，尤其针对电气二次专业，在各位置的传感器安装，具有重要参考作用。在静态回装时，根据状态检测系统画面的数据分析，更有利于快速确定各传感器安装距离，防止初始启动时，因传感器位置安装不当，导致传感器损坏。在平时的运行过程中，因水电站机组较多，值班人员很难实时监控各机组信息，如值班人员对状态检测数据的敏感性不强，对机组运行状态的趋势化分析薄弱，便不能很好地防止隐患及事故。

（一）现场设备维护模式

水力发电站对机组实行状态检修，主要是起到预防、事后检修作用，企业对装备进行运维决策依赖企业管理制度、流程和经验，缺乏有效的数据支撑。比如机组A修，每四年一次，机组C修每年一次，视具体情况确定是否调整为B修或者D修，但是对于A修基本上遵守企业制度，如果有可靠的数据支撑，就能判断是否延长机组A修间隔时间，缩短A修次数、工期。从专业、细节的角度判别，比如对于轴承、齿轮、联轴器等部件的最佳检修维护时机的把握，都是根据过往经验加以总结得出，由于依赖的是静态的数据，往往设备出现缺陷后不能及时发现，避免设备故障的发生，特别是突发性故障。某水力发电站4号机组静态观测时水导轴承数据合格，但在运行过程中，大轴转动过程中摆度越限无法及时发现。

（二）重要设备监测模式

目前生产现场重要设备采用离线点检监测方式，此类模式仍然是一种以设备点检人员为核心的设备监测模式，对设备运行数据的实时性、准确性、可对比性和持续性缺乏有效管控，导致难以及时、准确、全面地把握设备运行状态，现场很多设备不易到达，点检的安全性较差。某水力发电站3号机定转子空气间隙低于允许范围，但在运行中点检人员无法到达实测，静态时数据有时处于合格数据边缘，因此，为了保证生产线的安全、稳定及长周期运行，更加科学地进行设备运行、检修及维护，必须对其采用在线监测的方式实现设备状态实时受控。

（三）设备信息化管理模式

某水力发电站的机组状态监测数据需人员到现场进行查看，从机组状态监测主机拷贝出来，自动采集的数据是采点式，打印出来的也是单点数据，缺少连续性，不利于整个过程分析及追溯。数据需要人为清理缓存，否则会造成部分程序停止运行。有的时候主机出现死机情况，只有点检人员到现场点检时才发现，管理模式没有起到对机组安全监测的作用。

三、水力发电站机组状态监测改进措施

基于上述运维现状及原状态检测系统现有配置有些功能暂不能实现，需对现役状态检测系统进行升级改进。在现有状态检测系统基础上增加智能诊断及智能检测模块，便于实时监控机组运行状态，及时对异常状态分析提供数据支持。

（一）设备的运维模式

智能监测诊断模块的实施，不仅可以实时了解每台受控机组的健康状态，实现设备全生命周期中的各个环节的安全监控，还实现了传统型管理向数据化、信息化驱动管理的模式变革，是企业进行设备管理模式升级的要求。

智能监测诊断模块可自动识别机组运行状态，根据其功率、压力、温度、转速将机组的运行工况可分成多段，并分别在每段区间内设置适应该工况的机组报警和预警门限。各部位状态信息直接上送中控室控制系统，实现实时监测。

（二）设备的监测模式

为了保证水力发电站机组设备的安全、稳定及长周期运行，更加科学地进行设备检修及维护，以达到提高设备可利用率、降低检修成本、提高运营效率的目标，对关键设备加装实时智能监测诊断模块，实现连续24小时高密度在线监测设备运行状态、智能报警筛选异常设备、远程专家即时分析诊断，当机组状态监测某一部位出现越线预警，能够实时在计算机监控系统上弹窗，在控制室伴随有语音报警，让值班人员随时可以发现异常，通过历史曲线查询，清晰地看到机组在整个运行过程中完整的运动轨迹，即使在停运状态下，也能够对机组进行诊断，还可以进行人工复核，便于及时、准确地锁定故障点。

（三）设备智能及信息化管理模式

智能监测提出的是一种动态数据信息化模式，例如：设备状态数据的监测获取是通过传感设备自动采集、自动传输、自动存储的“三自”模式加以实现，数据可以真实地、及时地反应设备状态。实现的是一种“数据流”触发“工作流”的新型管理模式。

智能诊断模块分析诊断流程如图1。

图1 智能诊断模块诊断分析流程图

数据发生变化时，系统首先进行数据有效性校验，对判断为失效的数据直接结束数据分析流程，判断为有效的数据进行数据干扰排除（如传感器电磁干扰，支架松动等外部因素），机组在不同工况下状态参数也呈现不同的分布特征，系统自动识别机组当前运行工况，如负荷变化、水头变化、重要开关刀闸状态等，自动统计构建机组在各类工况下的数据分布模型，并自动标记典型工况数据，构建各分类工况健康样本，当出现与健康样本偏差过大的实时数据时启动故障诊断，根据丰富的故障库模型推断数据变化是否符合具体故障特征，如果符合则输出故障信息，不符合则推送报警预警信息进行人工诊断。

采用专家规则库、大数据分析、神经网络、分布式计算引擎、多变量建模、机器自学习等技术相结合的先进算法，实现机器自动诊断，提前预知设备故障，监控故障劣化趋势，滚动预测设备运行寿命。

例如某水力发电站机组状态监测升级改造后，通过诊断系统发现3号机在运行中下导摆度超限报警，对整个机组的诊断后发现机组下导间隙异常，在检修时采用调整导轴承间隙等手段进行处理，下导摆度值降低到正常范围，有效避免了由于间隙异常造成的振动问题。下面就以该案例的具体应用进行说明。

某水电站3号机组于2014年8月17日上午启动，在9时左右下导摆度X、Y振动值开始攀升，9时38分左右，下导摆度X振动值一级报警，下导摆度Y振动值二级报警。下导摆度越线图如图2。监控系统收到状态监测系统报警后，将机组停机进行数据分析和检修。

图2 某水电站3号机组下导摆度越线图

通过波形频谱图（图3）分析，下导摆度X、Y振动都以一倍频为主，通常一倍频振动分量反映的是质量不平衡造成的振动，但机组之前的运行数据下导摆度振动值都在正常范围内，且振动攀升主要集中在下导位置，判断振动主因应该不是转轴本身的质量不平衡造成。

图3 某水电站3号机组波形频谱图

通过分析下导的轴心轨迹图（图4）和主轴状态图（图5），发现振动攀升发生时，下导轴承对轴的保护和承载能力明显不足，轴心轨迹成环状外扩形态，油膜没有很好的建立起来，对振动初步判断故障原因为导轴承间隙问题。

图4 某水电站3号机组下导轴心轨迹图

图5 某水电站3号机组主轴状态图

经过现场检修证明了状态监测系统的分析判断，经过调整下导轴承间隙，机组再次启动后振动数值恢复正常。

图6是机组检修后，2014年8月21日机组启动并带负荷之后的振动情况。

图6 某水电站3号机组检修后主机图

从轴心轨迹图（图7）和主轴状态图（图8）也可看出，导轴承间隙调整到合理的值后，轴心轨迹稳定集中于一定的范围内，不再呈现不断外扩的形貌，油膜也很好的建立起来。状态监测系统的智能分析功能准确定位故障范围，缩短检修期，起到了关键性的作用。

图7 某水电站3号机组轴心轨迹图

图8 某水电站3号机组主轴状态图

通过以上的实例可以看出水电站机组状态监测系统能够重点检测水轮发电机组各部导轴承振动、摆度等故障并准确地指导现场检修。新升级的系统还具备打印全时运行报表、打印操作记录、拷贝屏幕数据、导出Excel数据，打印输出各种分析图形、图谱等功能，信号数据也可自由地导入和导出，方便查看，并形成各类报告。机组状态监测系统能够自动完成机组运行数据存储和管理，根据存储数据情况，自动进行数据库的调整，当机组停机时，可以立即触发不再存储数据，节省了服务器硬盘空间，保障服务器长期稳定运行，有效避免了缓存较大导致程序停止的问题。

四、结语

对于已投产水力发电站可以结合机组检修或者技改，实施机组状态监测系统改进，增加趋势化分析、智能报警运用，将更多的数据参数上传到后台系统，便于专家诊断、分析，尤其是劣化趋势分析，及早发现，及早解决，将隐患处理于萌芽阶段，在保障安全的前提下创造更多的效益。对于新建电站，同步将状态监测系统投运，及时监测、监控机组状态，便于及时发现问题并整改。