瀑布溝水電站設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)建設(shè)

華 維，劉任改，蘇 巖

(國(guó)能大渡河瀑布溝水力發(fā)電總廠，四川 雅安 625304)

水電站對(duì)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的監(jiān)視與控制都依賴于計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)，雖然計(jì)算機(jī)監(jiān)控系統(tǒng)能對(duì)異常運(yùn)行的設(shè)備進(jìn)行報(bào)警，但報(bào)警邏輯僅限于實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)，存在單一性、瞬時(shí)性、孤立性的特點(diǎn)，只有當(dāng)設(shè)備出現(xiàn)異常時(shí)，監(jiān)控系統(tǒng)才發(fā)出報(bào)警信息。故其未能建立有效指標(biāo)對(duì)系統(tǒng)工況進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)，缺乏專門的監(jiān)測(cè)預(yù)警模型，未能實(shí)現(xiàn)從報(bào)警到預(yù)警的轉(zhuǎn)變。同時(shí)，水電站各子系統(tǒng)眾多，例如：發(fā)電機(jī)局部放電在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、機(jī)組振擺在線監(jiān)測(cè)系統(tǒng)、主變油色譜系統(tǒng)、通風(fēng)空調(diào)系統(tǒng)、滲漏及檢修排水系統(tǒng),但是它們都是相對(duì)獨(dú)立的系統(tǒng)，無法完成電站高水平管理模式下的設(shè)備綜合診斷和分析功能。建設(shè)全覆蓋的設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)就必須基于一體化數(shù)據(jù)平臺(tái)而進(jìn)行，將電站內(nèi)各個(gè)子系統(tǒng)的數(shù)據(jù)和功能進(jìn)行整合并集成,實(shí)現(xiàn)了電站內(nèi)各種信息的融合與共享，完成了對(duì)設(shè)備的全方位監(jiān)控管理[1]。本系統(tǒng)主要包含四個(gè)方面的功能：智能監(jiān)盤、趨勢(shì)預(yù)警、故障診斷、智能報(bào)表。

1 系統(tǒng)架構(gòu)

瀑布溝電站各子系統(tǒng)數(shù)據(jù)大致包含結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、非結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)、波形數(shù)據(jù)及其他特征數(shù)據(jù)。數(shù)據(jù)傳輸路徑是先將各子系統(tǒng)數(shù)據(jù)匯集到站內(nèi)綜合數(shù)據(jù)平臺(tái)，通過對(duì)原始數(shù)據(jù)進(jìn)行統(tǒng)一編碼后存入綜合數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫，再將數(shù)據(jù)送至成都大渡河云中心平臺(tái)集中統(tǒng)一存儲(chǔ)。通過制定綜合數(shù)據(jù)平臺(tái)系統(tǒng)的數(shù)據(jù)命名規(guī)范和標(biāo)準(zhǔn)，實(shí)現(xiàn)水電站統(tǒng)一的系統(tǒng)管理和分布式數(shù)據(jù)應(yīng)用[2]。圖1是設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)。

圖1 設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)

設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)服務(wù)器安裝于流域云中心虛擬服務(wù)器平臺(tái)上，直接從云中心數(shù)據(jù)庫中取出后進(jìn)行相關(guān)功能開發(fā)與高級(jí)應(yīng)用。同時(shí)，系統(tǒng)引入機(jī)器學(xué)習(xí)、孤立森林、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)等新技術(shù)，對(duì)海量運(yùn)行數(shù)據(jù)實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)與分析，擬定能有效表征水電站設(shè)備健康特征的指標(biāo)；綜合各類設(shè)備特性、變化趨勢(shì)和后果影響等方面因素，制定科學(xué)合理的趨勢(shì)預(yù)警閾值；歸納提煉專家理論和經(jīng)驗(yàn)，同時(shí)結(jié)合數(shù)學(xué)模型，將水電站設(shè)備故障處理經(jīng)驗(yàn)轉(zhuǎn)變?yōu)樽詣?dòng)運(yùn)行算法，在系統(tǒng)運(yùn)行中實(shí)時(shí)預(yù)警。

2 系統(tǒng)功能

2.1 智能監(jiān)盤

監(jiān)盤工作,一直以來是發(fā)電運(yùn)行工作中的重中之重,特別是在目前國(guó)內(nèi)流域梯級(jí)水電廠及跨流域梯級(jí)水電廠實(shí)施遠(yuǎn)程集控運(yùn)行的起步階段,監(jiān)盤工作更顯重要[3]。傳統(tǒng)監(jiān)盤耗時(shí)耗力，且容易出現(xiàn)因人為因素造成光字遺漏等現(xiàn)象，所以智能監(jiān)盤應(yīng)運(yùn)而生。智能監(jiān)盤是通過各系統(tǒng)數(shù)據(jù)內(nèi)在關(guān)系、依照相關(guān)專家知識(shí)、運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)建立的多參數(shù)聯(lián)合分析數(shù)字化監(jiān)盤模型，將運(yùn)行人員的經(jīng)驗(yàn)積累沉淀，通過系列規(guī)則、邏輯關(guān)系或函數(shù)表達(dá)式把專家思路與運(yùn)行邏輯固化在軟件系統(tǒng)中。同時(shí)，自動(dòng)計(jì)算科學(xué)的動(dòng)態(tài)報(bào)警閾值，實(shí)現(xiàn)設(shè)備在不同運(yùn)行工況下的動(dòng)態(tài)報(bào)警。例如：機(jī)組在不同工況下，振動(dòng)擺度有很大區(qū)別，如果僅設(shè)置一個(gè)固定的報(bào)警閾值，則無法在振擺發(fā)生異常變化早期發(fā)出報(bào)警信息，同時(shí)也無法真實(shí)掌控機(jī)組運(yùn)行的健康狀態(tài)。智能監(jiān)盤能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)視分析上萬個(gè)監(jiān)測(cè)點(diǎn)，代替現(xiàn)階段主流的人工監(jiān)盤，大大減輕了運(yùn)行值班人員的工作量，況且人工監(jiān)盤，受運(yùn)行經(jīng)驗(yàn)、技能水平影響等問題，存在誤判、漏判的現(xiàn)象。而智能監(jiān)盤不僅可以規(guī)避這些問題，還可以減輕人員工作量，提高監(jiān)盤的準(zhǔn)確度。

2.2 趨勢(shì)預(yù)警

趨勢(shì)預(yù)警主要對(duì)機(jī)組四部軸承油位、油溫、瓦溫，機(jī)組振動(dòng)擺度等這類具有時(shí)間序列特征的模擬量數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)測(cè)分析。通過挖掘設(shè)備運(yùn)行的海量歷史數(shù)據(jù)，引入機(jī)器學(xué)習(xí)、時(shí)間序列預(yù)測(cè)的方法，實(shí)時(shí)預(yù)測(cè)其變化趨勢(shì)狀態(tài)，當(dāng)監(jiān)測(cè)量將要出現(xiàn)異常趨勢(shì)時(shí)，發(fā)出預(yù)警信息。數(shù)據(jù)挖掘是一個(gè)循環(huán)往復(fù)的過程，常涉及數(shù)據(jù)準(zhǔn)備、建立模型、評(píng)估和解釋模型、運(yùn)用和鞏固模型等步驟[4]。目前，系統(tǒng)中用到的預(yù)測(cè)方法主要有多項(xiàng)式擬合趨勢(shì)分析、基于LSTM時(shí)間序列預(yù)測(cè)兩種。由于機(jī)組運(yùn)行過程中各個(gè)指標(biāo)量變化趨勢(shì)受很多因素影響，如果把有關(guān)系的點(diǎn)繪在坐標(biāo)紙上，就能發(fā)現(xiàn)數(shù)據(jù)點(diǎn)雖然有些散亂，卻有明顯的趨勢(shì)，這種趨勢(shì)可以用恰當(dāng)?shù)臄?shù)學(xué)曲線來近似擬合[5]。由此，這類數(shù)據(jù)就可以通過多項(xiàng)式擬合來實(shí)現(xiàn)預(yù)測(cè)量的趨勢(shì)分析。通過對(duì)歷史數(shù)據(jù)過濾清洗、訓(xùn)練模型，使模型學(xué)習(xí)掌握數(shù)據(jù)運(yùn)行狀態(tài)趨勢(shì)，利用趨勢(shì)模型實(shí)現(xiàn)長(zhǎng)時(shí)間的數(shù)據(jù)預(yù)測(cè)。相對(duì)于監(jiān)控系統(tǒng)簡(jiǎn)單的閾值報(bào)警，趨勢(shì)預(yù)警分析同時(shí)也綜合了橫向分析、縱向分析、機(jī)器學(xué)習(xí)等方法，結(jié)合時(shí)間序列預(yù)測(cè)結(jié)果進(jìn)行綜合分析，對(duì)設(shè)備指標(biāo)或狀態(tài)將要有異常變化趨勢(shì)時(shí)就發(fā)出預(yù)警。使得運(yùn)行人員有充分的時(shí)間采取相應(yīng)的措施，將故障消除在萌芽狀態(tài)，避免事故的發(fā)生。

圖2為瀑布溝5F機(jī)組下導(dǎo)擺度數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)，通過預(yù)測(cè)的結(jié)果來看，預(yù)測(cè)準(zhǔn)確度較高，RMSE值為7.85，準(zhǔn)確度基本達(dá)到了92%。目前，這種預(yù)測(cè)結(jié)果在2 h內(nèi)準(zhǔn)確度幾乎達(dá)到99%以上，時(shí)間越長(zhǎng)準(zhǔn)確度則會(huì)相對(duì)下降。

圖2 下導(dǎo)擺度預(yù)測(cè)曲線與實(shí)時(shí)曲線

2.3 故障診斷

水電站作為一個(gè)重要的設(shè)施,對(duì)其進(jìn)行故障分析顯得尤為重要[6]。要實(shí)現(xiàn)故障分析智能化就必須實(shí)現(xiàn)故障診斷功能。故障診斷就是對(duì)機(jī)組出現(xiàn)的報(bào)警信息進(jìn)行診斷分析，保證機(jī)組正常運(yùn)行。水電機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行的重要性不言而喻,一旦出現(xiàn)故障問題,就會(huì)給水電廠帶來巨大的經(jīng)濟(jì)損失,為此要選擇適合的診斷技術(shù),才能確保水電機(jī)組運(yùn)行的穩(wěn)定性[7]。運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)監(jiān)測(cè)到報(bào)警信號(hào)后，自動(dòng)根據(jù)橫向比較、縱向比較以及關(guān)聯(lián)分析的原則，根據(jù)專家經(jīng)驗(yàn)，識(shí)別數(shù)據(jù)中的關(guān)聯(lián)關(guān)系，并建立故障診斷模型，自動(dòng)調(diào)取與故障信息有關(guān)的相關(guān)數(shù)據(jù)，分析變量之間、狀態(tài)與變量、當(dāng)前狀態(tài)與歷史狀態(tài)的關(guān)聯(lián)關(guān)系，自動(dòng)判斷故障信號(hào)屬于信號(hào)采集問題還是被監(jiān)測(cè)設(shè)備本身問題，辨別信號(hào)“真?zhèn)巍?，最后進(jìn)行綜合診斷分析，給出診斷結(jié)論及處理意見。如圖3，當(dāng)監(jiān)控系統(tǒng)報(bào)“剪斷銷剪斷”報(bào)警后，系統(tǒng)根據(jù)故障診斷邏輯進(jìn)行判別，最終將故障真正原因推送給運(yùn)行人員，同時(shí)給出處理意見，方便運(yùn)行人員在事故處理時(shí)有條不紊進(jìn)行應(yīng)急處置。

圖3 剪斷銷故障診斷邏輯圖

2.4 智能報(bào)表

運(yùn)行報(bào)表的編制[8]，對(duì)于運(yùn)行人員而言也是很重要的一項(xiàng)工作，據(jù)了解國(guó)內(nèi)大部分電站的各類報(bào)表均處于人工抄錄、表格人工編制、運(yùn)行狀態(tài)人工分析的狀態(tài)，此項(xiàng)工作難度簡(jiǎn)單，但工作量極為繁重，基于這種背景下智能報(bào)表功能應(yīng)運(yùn)而生。系統(tǒng)能按照我們運(yùn)行值班和設(shè)備管理要求，定期自動(dòng)對(duì)站內(nèi)設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行分析，形成分析報(bào)表、結(jié)論。同時(shí)為滿足用戶需求，智能報(bào)表可以根據(jù)實(shí)際要求進(jìn)行配置，這個(gè)大大減少了運(yùn)行值班人員抄表、計(jì)算的工作量。從而節(jié)省了運(yùn)維人員勞動(dòng)強(qiáng)度,提高了工作效率[9]。

3 結(jié) 語

本文在國(guó)內(nèi)水電機(jī)組狀態(tài)分析的基礎(chǔ)上，探索水電站設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)，根據(jù)數(shù)據(jù)整合原則，首先建立綜合數(shù)據(jù)平臺(tái)，把電站內(nèi)各孤立系統(tǒng)的數(shù)據(jù)按照統(tǒng)一標(biāo)準(zhǔn)接入電站端綜合數(shù)據(jù)平臺(tái)數(shù)據(jù)庫，再將數(shù)據(jù)送至大渡河公司云平臺(tái)數(shù)據(jù)中心。運(yùn)行監(jiān)測(cè)分析系統(tǒng)可以根據(jù)站內(nèi)各子系統(tǒng)所有數(shù)據(jù)進(jìn)行綜合分析，準(zhǔn)確評(píng)判設(shè)備運(yùn)行趨勢(shì)、診斷故障原因。同時(shí)結(jié)合目前電站運(yùn)維實(shí)際需求，開發(fā)了智能報(bào)表功能，減輕運(yùn)維人員工作量。本系統(tǒng)通過在瀑布溝電站的研究與應(yīng)用，具有較好的成效，可供同類工程借鑒與參考。