一种利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法与流程

本发明涉及水轮机领域，尤其涉及一种利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法。

背景技术：

1、电厂机组在长期运行的过程中，转轮叶片会随着时间进行缓慢的损伤，如果不能观察到这种趋势，会造成严重的后果。通常水电站要定期对机组进行检修，只有在机组检修的时候才能观察到叶片损伤的情况，本文主要根据机组的监控数据，利用监控数据中的故障特征来判断当前转轮叶片的损坏。

2、水轮发电机组转轮叶片损坏是一个不容易发现的故障，由于转轮叶片长期浸泡在水中，会发生空蚀和空化，导致转轮叶片被腐蚀或者损坏，损坏的叶片会导致水流冲击叶片产生设计值以外的力，进而导致水导轴承振动偏大。

技术实现思路

1、本发明要解决的技术问题是在水轮机运行过程中提供一种利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法。本发明的技术方案具体描述如下：

2、s1：采集一段时间的有功功率数据pi、转速数据ni判断机组运行的状态，如果不在机组稳定运行的状态，返回到s1，直到监测到机组稳定运行；

3、s2：假设机组在稳定运行中，机组转速变化不大，转速nn，在线监测系统中获取8个周期的水导轴承x向摆度数据wxi、水导轴承y向摆度数据wyi，水头数据hi，有功功率数据pi；

4、s3：利用水头数据hi，有功功率数据pi，判断水头和机组有功功率数据的波动变化，如果水头数据和机组有功功率数据任意一组数据波动大，返回到s1；

5、s4：如果变化范围满足要求，在8个周期t内，通过线性拟合的方法，判断水导轴承x向摆度数据、水导轴承y向摆度数据变化趋势，如果水导轴承x向摆度数据趋势变化不大并且水导轴承y向摆度数据趋势变化不大，返回到s1；

6、s5：如果水导轴承x向摆度数据趋势变化大或者水导轴承y向摆度数据趋势变化大，需要对水导轴承x向摆度数据、水导轴承y向摆度数据增量进行判断；

7、s6：根据s5计算的数据增量，如果b3或者b4大于100％，表示发生转轮叶片损坏的概率很高，需要采集机坑的噪声，否则，需要电厂人员注意监视；

8、s7：机坑噪声大于90分贝需要停机检查。

9、在上述利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法中，所述s1，判断机组稳定运行的方法如下：

10、s11、获取机组额定转速n0、空载状态下的有功功率p0；

11、s12、当下列条件全部满足时，表示机组在稳定运行的状态

12、

13、在上述利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法中，所述s3中水头和机组有功功率数据的波动变化判断步骤如下：

14、s31、hmax、hmin、hmean是水头数据{h0，h1…hj…}最大值和最小值和均值，pmax、pmin、pmean有用功率数据{p0，p1…pj…}最大值和最小值和均值；

15、s32、水头的波动变化计算如下。

16、

17、

18、式中：

19、b1、b2：表示波动参数；

20、s33：b1>k1表示水头数据波动大，b2>k2表示有功功率数据波动大，k1、k2是波动系数，由具体的实验设定，常规情况k1＝0.16，k2＝0.12。

21、在上述利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法中，所述s4中水导轴承x向摆度数据、水导轴承y向摆度数据变化趋势计算步骤如下：

22、s41：将水导轴承x向摆度数据wxi、水导轴承y向摆度数据wyi的时间戳做归一化处理，使得时间坐标在[0,1]分布；

23、s42：对水导轴承x向摆度数据wxi、水导轴承y向摆度数据wyi做一元线性回归，得到斜率k1,当|k1|>0.1时，表示趋势变化大。

24、在上述利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法中，所述s5中水导轴承x向摆度数据、水导轴承y向摆度数据增量判断的步骤如下：

25、wxmax、wxmin是水导轴承x向摆度数据{wx0，wx1…hxj…}最大值、最小值，wymax、wymin是水导轴承y向摆度数据{wy0，wy1…hyj…}最大值、最小值；

26、

27、

28、由于采用了上述方案，本发明的有益效果是：

29、1.利用电厂运行时的在线监测数据对机组的转轮叶片损坏做故障分析，提高了电站在线监测数据的利用率，使电厂运维由状态检修向智能检修过渡。

30、2.减少电站在实际运行中的停机次数，可以在机组运行时提示电厂运行人员当前机组是否存在转轮叶片损坏的隐患。本文利用监测数据对转轮叶片损坏建模，在数据中找到故障特征。

技术特征：

1.一种利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法，其特征包括如下步骤：

2.根据权利要求1所述的一种利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法，其特征是：所述s1中，判断机组稳定运行的方法如下：

3.根据权利要求1所述的一种利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法，其特征是：所述s3中，水头和机组有功功率数据的波动变化判断步骤如下：

4.根据权利要求1所述的一种利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法，其特征是：所述s4中水导轴承x向摆度数据、水导轴承y向摆度数据变化趋势计算步骤如下：

5.根据权利要求1所述的一种利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法，其特征是：所述s5中，水导轴承x向摆度数据、水导轴承y向摆度数据增量判断的步骤如下：

技术总结本发明公开一种利用在线监测数据判断水轮发电组转轮叶片损坏的方法，其涉及水轮机故障诊断技术领域。本发明提出在监测测点的基础上建立水轮发电机叶片损坏的数学模型，该模型可以应用在监测系统上，将状态监测上升到智能检修的高度。本发明利用机组转速、水头、有功功率、水导摆度等易于监测的数据判断水轮发电机组转轮叶片损坏故障，可以充分提高在线监测数据的利用率，并且能够在不拆机组的前提下提高转轮叶片故障的识别率。本发明操作简单，实用性较强，可以适应条件复杂的现场环境。技术研发人员：王冠峰,孙永鑫,王润鹏,刘忠仁,石二楼,吴宇峰受保护的技术使用者：哈尔滨电机厂有限责任公司技术研发日：技术公布日：2024/6/26