水電廠設(shè)備故障智能診斷與預警系統(tǒng)研究

作為既清潔又高效的可再生能源，在我國能源電力系統(tǒng)方面占據(jù)關(guān)鍵地位，水電廠設(shè)備長久處在高負荷、高壓力、高轉(zhuǎn)速這類復雜工況環(huán)境下運轉(zhuǎn)，各類故障極易不期而至，極大阻礙了電站的安全穩(wěn)定運行進程。傳統(tǒng)的設(shè)備管理多靠定期巡檢與按時檢修，不易及時找出和診斷故障潛在風險，極易引起非計劃停機與重大事故的產(chǎn)生。為克服上述困境，迫切需要將人工智能、大數(shù)據(jù)、物聯(lián)網(wǎng)等新興技術(shù)相融合，開發(fā)具備智能功能的設(shè)備故障診斷與預警體系。達成從“事后整治”到“預防性維護”的轉(zhuǎn)變，全面推進水電廠設(shè)備管理水平升級，本文針對水電廠設(shè)備故障智能診斷及預警進行深度研討。

一、水電廠設(shè)備故障智能診斷與預警的意義

（一）提高水電廠設(shè)備運行可靠性與安全性

水輪發(fā)電機組、主變壓器等關(guān)鍵設(shè)備若能安全可靠運行，便是水電廠生產(chǎn)的基礎(chǔ)保障，水電廠設(shè)備一般呈現(xiàn)出結(jié)構(gòu)復雜、工況環(huán)境惡劣、故障機理種類繁多等特點，以往的狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷手段難以契合日益嚴峻的設(shè)備態(tài)勢智能診斷及預警系統(tǒng)適時誕生。依靠在線監(jiān)測設(shè)備，對振動、溫度、油液等關(guān)鍵參數(shù)進行采集，采用機器學習算法對設(shè)備健康情況評估，及時發(fā)現(xiàn)潛在故障端倪并預警，助力檢修人員事前做好防范，采取行動消除潛在故障。該系統(tǒng)還可追溯故障產(chǎn)生的緣由，為后續(xù)的檢修決策提供憑據(jù)。智能診斷及預警能最大程度杜絕設(shè)備帶“病”運行情況，從根源上提升設(shè)備的固有安全水準，為電站長時期安全穩(wěn)定運轉(zhuǎn)提供有力支撐[1]。

（二）降低設(shè)備維護成本與非計劃停機時間

傳統(tǒng)的水電廠檢修模式大多依據(jù)固定時間周期，面臨檢修資源損耗、非計劃停機時長偏大等困境，極大地降低了電站的經(jīng)濟收益。采用狀態(tài)檢修策略，檢修成本平均能降低 25% ，智能診斷與預警系統(tǒng)借助對設(shè)備健康狀況的實時評定，可及時捕捉關(guān)鍵部件性能的退化傾向，精準預判其剩余的壽命。在恰到好處的時機實施檢修，防止過度檢修與缺乏檢修現(xiàn)象的出現(xiàn)。在保障安全的基礎(chǔ)上最大程度拉長設(shè)備運行周期，以此削減檢修頻次和非計劃停機的時長，實現(xiàn)檢修成本 20% 至 30% 的節(jié)約。由系統(tǒng)生成的故障診斷報告可助力檢修人員迅速確定故障位置與成因，削減檢修時間及人力的投入，應用智能診斷系統(tǒng)后，某水電廠，設(shè)備檢修效率上揚了 35% 非停頻次降低了 50% ，該系統(tǒng)在降本、提效、提質(zhì)、增收方面體現(xiàn)出顯著成效，可給電站創(chuàng)造較為可觀的經(jīng)濟成效[2]。

二、水電廠設(shè)備故障智能診斷與預警系統(tǒng)的關(guān)鍵技術(shù)

（一）多源異構(gòu)數(shù)據(jù)融合與特征提取技術(shù)

在水電廠設(shè)備運行過程中，會產(chǎn)生海量的狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)，如振動、溫度、壓力、電流等，這些數(shù)據(jù)中蘊含著設(shè)備故障的重要信息，為實現(xiàn)智能診斷與預警提供支撐。構(gòu)建多源異構(gòu)數(shù)據(jù)采集傳輸通道，解決了來自不同源頭、不同格式數(shù)據(jù)的融合與集成問題，利用物聯(lián)網(wǎng)、邊緣計算等技術(shù)手段，構(gòu)建覆蓋發(fā)電機、水輪機、變壓器、開關(guān)柜等關(guān)鍵設(shè)備的傳感器網(wǎng)絡(luò)集群。將各傳感器采集的振動、溫度等數(shù)據(jù)匯聚到云端，進行時間同步、格式歸一、數(shù)據(jù)清洗等預處理后，需要從融合后的海量數(shù)據(jù)中提取最能反映設(shè)備健康狀態(tài)的特征。這需要綜合運用信號處理、特征工程等技術(shù)，對時域、頻域數(shù)據(jù)進行降噪濾波，提取峭度、峰值、頻譜熵等敏感特征參數(shù)，并進行特征選擇，剔除冗余噪聲特征，為后續(xù)的機器學習診斷奠定數(shù)據(jù)基礎(chǔ)[3]。

（二）基于機器學習的設(shè)備狀態(tài)評估與故障診斷

設(shè)備狀態(tài)評估是故障診斷的基礎(chǔ)，傳統(tǒng)方法通常依賴設(shè)備振動、溫度等少數(shù)指標進行閾值比對，無法全面反映設(shè)備的健康狀況。機器學習通過學習海量歷史數(shù)據(jù)，能夠挖掘設(shè)備退化的內(nèi)在規(guī)律，實現(xiàn)對設(shè)備狀態(tài)的量化分析，以支持向量機（SVM）為代表的機器學習算法。其表現(xiàn)出良好的分類性能和泛化能力，被廣泛應用于水輪機組、變壓器等關(guān)鍵設(shè)備的綜合狀態(tài)評估，通過選取具有代表性的正常、異常工況樣本進行訓練，SVM算法可以找到最優(yōu)分類超平面，將設(shè)備狀態(tài)分為健康、亞健康、危險等級，為預測性維護提供判斷依據(jù)，在此基礎(chǔ)上，進行卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)（CNN）、長短時記憶網(wǎng)絡(luò)（LSTM）等深度學習算法。通過深入挖掘時空序列數(shù)據(jù)的深層特征，可以實現(xiàn)設(shè)備關(guān)鍵部件剩余壽命的預測，指導檢修策略的合理制定。當評估模型判定設(shè)備進入危險狀態(tài)時，需要進一步診斷具體的故障類型和原因，決策樹、貝葉斯網(wǎng)絡(luò)等算法可以通過學習積累的故障案例?？偨Y(jié)故障模式與癥狀參數(shù)之間的對應關(guān)系，對新獲取的數(shù)據(jù)進行故障模式識別和判斷，將這些機器學習算法有機結(jié)合，形成從狀態(tài)評估到故障診斷的完整智能分析鏈條，為設(shè)備管理的精細化、智能化提供技術(shù)支撐。

（三）知識圖譜驅(qū)動的故障溯源與預警推理

設(shè)備故障往往是多因素共同作用的結(jié)果，單純的數(shù)據(jù)驅(qū)動診斷難以揭示故障發(fā)生的深層原因，也無法對相關(guān)設(shè)備的級聯(lián)風險進行推理預警，知識圖譜技術(shù)為解決這一問題提供了新的思路。通過對設(shè)備運行機理、故障案例、專家經(jīng)驗等領(lǐng)域知識進行本體化表示和語義化整合，構(gòu)建涵蓋設(shè)備、部件、故障、原因、解決方案等多維度知識的語義網(wǎng)絡(luò)，并與機器學習診斷模型相結(jié)合，實現(xiàn)從故障現(xiàn)象特征到根本原因的智能追溯[4]。例如，當診斷模型判定發(fā)電機定子繞組存在故障時，知識圖譜可以根據(jù)故障部位，結(jié)合運行工況、試驗數(shù)據(jù)等相關(guān)因素，自動推斷出繞組匝間短路的根本原因可能是絕緣老化或制造缺陷，并給出相應的檢修建議，基于設(shè)備拓撲關(guān)聯(lián)和故障因果傳播的領(lǐng)域知識[5]，還可以對相關(guān)設(shè)備受影響程度進行推理預判，實現(xiàn)故障風險的聯(lián)動預警與智能決策。某抽水蓄能電站引入知識圖譜技術(shù)后，從全局視角呈現(xiàn)機組、主變壓器、電纜等設(shè)備的健康狀態(tài)，根據(jù)局部設(shè)備的故障預警，自動分析對關(guān)聯(lián)設(shè)備的影響，為檢修策略優(yōu)化提供了有力支撐，機器學習與知識圖譜的融合，可以賦予診斷模型因果推理和風險預判的智能能力，引領(lǐng)設(shè)備故障管理從“哪里出問題治哪里”走向“未病先防、系統(tǒng)整體治理”。

三、結(jié)束語

水電作為可再生清潔能源行列的骨干力量，實現(xiàn)高質(zhì)量發(fā)展，設(shè)備安全穩(wěn)定運行是關(guān)鍵，面對故障診斷與預警的智能化要求，水電行業(yè)應憑借自身特性，加快人工智能、大數(shù)據(jù)、邊緣計算等新興技術(shù)創(chuàng)新應用步伐，突出數(shù)據(jù)驅(qū)動、知識賦能、分布協(xié)同的深度結(jié)合，探尋契合行業(yè)實情的智能診斷技術(shù)架構(gòu)。水電廠設(shè)備故障智能診斷將從前沿技術(shù)躍入工程應用，由局部操作邁向全局優(yōu)治，且朝著智能預測、智慧運維方向進一步縱深拓展，這在提高水電工程本質(zhì)安全系數(shù)、推動水電產(chǎn)業(yè)數(shù)字化升級方面有重大意義，人工智能和水電行業(yè)的交叉結(jié)合潛力巨大，但仍要在倫理安全、群智協(xié)作、人機共生等范疇持續(xù)展開探索。依靠“產(chǎn)學研用”各界合力攻堅，必然會開啟水電設(shè)備智能化的全新階段，為貫徹落實“四個革命、一個合作”能源安全新戰(zhàn)略，為實現(xiàn)人與自然和諧共融的現(xiàn)代化增添水電力量。匪

參考文獻：

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[2]林栩蕾。水電廠通信網(wǎng)絡(luò)故障診斷與恢復機制研究[J].數(shù)字通信世界，2025， （01）： 37-39.

[3]馮肖榮。水力發(fā)電機組故障診斷系統(tǒng)研究[J]．自動化應用，2024，65（24）：146-148.D0I：10.19769/j.zdhy.2024.24.044.

[4]林京亮?；趶娙斯ぶ悄艿乃姀S智能巡檢機器人研究與應用分析[J].福建水力發(fā)電，2024，（02）：91-94.DOI：10.19565/j.cnki.cn35-1153/tv.2024.02.021.

[5]馮玉川。水電廠設(shè)備自動化故障診斷系統(tǒng)研究[J].自動化應用，2024，65 （22）：80-82.D0I：10.19769/j.zdhy.2024.22.023.

作者單位：國能大渡河流域水電開發(fā)有限公司龔嘴水力發(fā)電總廠