基于灰度理论的水电机组状态评估方法研究.pdf

水电站设计 第 卷第 期年 月修回日期：第一作者简介：郭志成（），男，云南曲靖人，工程师，从事水电机组检修维护工作。基于灰度理论的水电机组状态评估方法研究郭志成，陈栋，段鑫，王海博，陈彦和，艾辉（雅砻江流域水电开发有限公司，四川 成都 ）摘要：为预知水电机组状态，指导状态检修，避免计划检修及紧急抢修中的不足，提出了一种基于灰度理论的水电机组状态评估方法。利用灰色关联度多指标评价模型对水电机组日常运行数据进行计算及分析，验证了灰色关联分析在水电机组状态评估中的有效性，对水电机组的状态检修具有一定的指导意义。关键词：灰度理论；状态评估；水电机组；状态检修中图分类号：文献标志码：文章编号：（）前言水电机组是将水能转化为电能的重要设备，其运行状况直接影响局部，甚至整个电力系统的安全稳定运行 。水电机组的设备故障，如水淹机组、发电机扫膛、发电机线棒烧毁、水轮机叶片断裂、变压器爆炸等情况 ，都可能导致机组的强迫停运和非计划停运，造成电力系统震荡，严重影响电站和电网的安全稳定性。因此，为确保水电机组及电网的安全稳定运行，提高设备利用率，避免重大经济损失和人员伤亡，必须对水电机组运行状态进行合理的监测与评估。水电机组的状态评估是通过反应机组运行状态的重要参数，对机组的健康状态进行诊断及推理分析，通过监测及诊断结果制定合理的检修策略，预知机组状态，避免计划检修及紧急抢修中的不足，实现状态检修。基于水电机组的状态监测系统，可对数据进行实时监测，但水电机组状态参数数量庞大，各参数指标对系统的影响程度不同，基于状态参数的系统综合评价就显得尤为重要。目前，动态系统综合评价中常见方法有层次分析法、模糊综合评价法、灰色聚类分析法、熵值法、粗集多属性决策理论、模型法、余弦决策法等 ，该类综合评价方法基于大数据平台和不同的原理对系统状态进行质量评估和趋势预测。灰度关联分析通过线性插值的方法将系统因素的离散行为观测值转化为分段连续的折线，进而根据折线的几何特征构造测度关联程度的模型 。灰度关联分析将等级评价引入模型，通过综合量化值的等级评价能客观评价对象体系，系统中指标数值矩阵随指标参数变化而变化，对象体系的状态评估更显得科学可靠，该理论已广泛运用于电力系统中 。本文基于灰色系统理论，结合水电机组日常安全稳定运行数据，将灰关联度的模型算法和客观多目标决策法，将灰关联度引入到水电机组状态评价系统中，为机组状态评估及状态检修提供了新的思路。灰色关联度多指标评价原理考虑多指标特征值序列 ，多指标因素集 ，特征值序列 对指标 的指标值记为 （，；，）。一般情况下，指标分“固有性”指标和“稳定性”指标。固有性指标是指水轮发电机组出厂后本身所固有的属性特征值，如水轮机效率值、发电机效率值、水轮机气蚀特性值等；稳定性指标是指机组运行过程中用来评估机组状态的相关参数特征值，如振动（上机架、下机架、顶盖）、摆度（上导、下导、水导）、压力脉动（蜗壳、顶盖、尾水管）等。不同指标对应不同的评价对象，在水电机组状态评估中主要采用稳定性指标。在指标参数特征系列中，有的指标越大越好，称为“越大越优型指标”；有的指标越小越好，称为越小越优型指标；而有些指标在某个点是最好的，称为“某点最优型指标”。定义 （最优特征值）记最优特征值序列 对因素指标 的属性值为 ，且满足指标正向化。若 为越大越优型指标，则有：，。若 为越小越优型指标，则有 ，。若 为某点最优型指标，则有 ，。其中：为 ，在中的最优值。记特征值序列 对指标集 的决策矩阵为（）。（）定义 （数据初值化）指标正向化后，利用决策矩阵列向量中的第一个分量除以该列的所有分量（包括第一个分量），重新得到的矩阵称为矩阵数据的初值化处理。定义（初 值 化 矩 阵）记 矩 阵 （）为多指标评价初值矩阵，其中 （，），（），（，；，）。（）定义（灰色关联度）记灰色关联度 为 （，；，）；。（）式中：为灰关联度分辨系数，（，），一般取 。定义（灰色关联判断矩阵）由式（）可计算出（）个灰关联度系数，其中 。记（）个灰色关联度系数，（，；，）构成灰色关联判断矩阵（）（）（），即：（）。（）定义 （指标权数）设（，）是所有 个特征系列对第 个指标因素的灰色关联度，（，）反映的是第 个特征系列对第 个实际指标因素值与最优特征值之间的关联程度，故平均值为珚 （，）。（）式中：珚指的是第 个指标因素在因素指标集 中所占的比重，再对珚（，）进行归一化处理，即：珚 珚（，）。（）式中：记（，）为第 个因素指标的指标权数，（，）为 个因素指标的权数向量。定义（综合量化值）记第 个指标的综合量化值为 （，）。（）式中：值的大小表明实际特征系列 与最优特征系列 的接近程度，因此，可以通过 值对包含相同指标的不同体系进行科学评价分析。灰关联度状态评估方法步骤在考虑多指标特征序列 ，和多指标因素集 ，的实际体系中，运用灰关联度进行状态评估的具体步骤如下：步骤 根据初始特征序列 和多指标因素集，确定最优特征序列和最优特征值 ，并写出决策矩阵 ；步骤 根据式（），对决策矩阵 进行数据初值化处理，得初值化矩阵 ；步骤 根据式（），计算出灰色关联度系数；步骤 根据式（），构造出灰色关联判断矩阵；步骤 根据式（）和式（），计算出指标权数向量；步骤 根据式（），计算出综合量化值，根据数值大小进行排序，进而评价相同因素影响情况下各体系的状态。水电机组的状态评估研究水轮发电机组状态监测系统中，实时存储记录了大量机组运行监测数据。机组安装投运 年内，一般处于较为稳定健康的状态，以此正常区间安全稳定运行数据为参考，对机组的健康状态进行评估。根据状态评估结果设计不同统计限值，可对机组状态进行评估，对状态突变或超出预设限值等进行预警，起到异常监测的效果。在水电机组运行过程中，机组振动、摆度、水压力脉动、台机量（轴向位移）等是评价机组状态的重要参数。本文以某刚投产电厂运行数据为例，综合同一工况不同机组的状态参数，建立最优参考序列，基于灰关联度构建了水轮发电机组的灰关联度判断矩阵，根据指标重要性配以权数，计算了各个机组的综合量化值，并将同一机组检修前后的综合量化值进行比较，对机组健康状态进行检验。某电厂有 台单机容量为 混流式机组，自 年 月至 年 月陆续开始投产，年 月 日，、号机组均带 负荷运行，号机组处于检修状态，不参与评估。本文选取了水轮发电机组状态评估中 个类型（机组振动、摆度、水压力脉动、轴向位移），共 个指标对机组的状态进行评估，所选取的机组指标数据见表 。表 水轮发电机组状态评估指标数据?由表 可知多指标特征序列 号机，号机，号机，号机，号机，多指标因素集 上机架 ，上机架 ，定子机座 ，定子机座 ，下机架 ，下机架 ，顶盖 ，顶盖 ，轴向位移 ，轴向位移 ，上导 ，上导 ，下导 ，下导 ，水导 ，水导 ，蜗壳，顶盖，尾水管，在所选取的 个状态评估数据中，数值越小表明水轮发电机组的状态越好，其指标正向化采用最小最优型。决策矩阵 确定根据表 内指标数据，最优特征系列 为：。则特征序列 对指标集 的决策矩阵可表示为：。初值化矩阵确定根据式（）对矩阵 进行初值化处理，得到初值化矩阵 ：。灰色关联度系数确定根据式（），由 ；，；，；得到下式：。灰色关联判断矩阵确定由式（），可得 ，则水轮发电机组状态评估灰色关联判断矩阵为 （）（）为：。确定指标权数向量确定由式（），可得关联平均度系数：珚（）由式（），可得指标权数向量：（）综合评价结果由式（）可得出台机组检修前的综合量化值：（）（）。各机组的运行状态参数均优于国标，运行状态良好，检修前 台机组的综合价值评价排序由高到低为：号机、号机、号机、号机、号机。说明 号机组的健康状态最优，号、号、号机组次之，号机组相对而言最差。安装投产过程中 台机组的顺序为号机到号机，号机组安装过程中没有可参考借鉴的经验，其安装后机组运行状态相对较差，其余机组不断积累经验，机组运行状态逐步提高。使用灰色关联度多指标评价方法对 号机 修后的数据进行评价，其综合量化值为 ，较检修前机组数据机组状况无太大提升。号机组自投运至初次 修的时间为 个月，检修期间。主要对机组进行一般的例行检查、清扫及消缺，防止机组出现异常及缺陷扩大的情况，对机组健康状态的提升有限。由于各台机组制造、安装、运行方式的差异，导致各台机组的健康状态不同，评价标准也有所差别。因此，更应该对本台机组自身不同阶段（修、修、修前后）的状态进行评估，持续观察状态评估综合量化值的变化，并据此制定相应的检修策略。结论基于灰关联度的水轮发电机组状态评估方法，可以帮助电厂生产管理人员有效地了解机组的健康状态，为机组的检修维护提供指导思路。根据全年度机组不同运行工况下运行状态，横向纵向的对比分析各机组的综合量化值，准确评估各机组的状态，适当调整机组运行策略及检修工艺，提高机组安全稳定性。本文在选择工况时，没有考虑全工况状态下各机组状态参数变化情况，从灰色关联度的原理及决策过程看，确定尽可能多的特征序列更有利于提高水电机组状态评估的准确性。同时，在指标选取过程中，主要选择了机组振动、摆度、水压力脉动、台机量等 种反应机组动态稳定性的数据，没有考虑更多的影响因素，因此可能忽略机组所固有的影响机组状态评估的指标，如机组的空化空蚀性能、吸出高度等，不同的指标选择以及各指标权数的确定也会影响最终的评价结果。在水电机组状态评估方法研究的研究过程中，应充分考虑多指标特征序列、多指标数据、数据权数分配等因素，科学有效、合理全面地运用灰关联度方法对机组状态进行评估。参考文献：刘东，赖旭，胡晓，等 基于振动信号的水电机组状态劣化在线评估方法研究 水利学报，（）：陈洪，乐毅，吴晓翠，等 基于大数据平台的水电机组状态数据处理架构研究 水电与新源，（）：，安学利，周建中，刘力，等 基于熵权理论和信息融合技术的水电机组振动故障诊断 电力系统自动化，（）：万俊毅 水泵水轮机综合状态评估研究与应用 武汉：华中科技大学，王玲花，王坤，许永强 基于改进欧氏距离的水轮发电机组振动故障诊断方法研究 吉林水利，（）：，张霞，何南 综合评价方法分类及适用性研究 统计与决策，（）：刘思峰，蔡华，杨英杰，等 灰色关联分析模型研究进展 系统工程理论与实践，（）：杨海燕，赵林明，王利英 水轮发电机组振动的灰色关联分析 华北水利水电学院学报，（）：赵万里，王瑞莲 基于加权灰关联度分析的水轮发电机组振动故障诊断 水电能源科学，（）：罗松山 基于改进灰度模型的中长期电力负荷预测方法 长沙：湖南大学，（编辑：惠方方檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲）（上接第 页）结论本文以实际工程为例，采用数值模拟方法进行水工隧洞的建模，并对衬砌结构进行分析得到衬砌在各工况下的变形和应力状态及其分布规律 ，并由此判断衬砌结构的安全稳定性，得到合理的配筋方案。计算结果表明：（）正常运行工况为控制工况，衬砌结构的最大拉应力为 ，出现在边墙底部和底板处，沿截面中心线的拉应力的平均值为 ，最大压应力为 ，小于混凝土的抗压强度。（）根据控制工况下截面的应力分布情况及裂缝控制要求，采取双层布置钢筋，配筋参数如表 所示，纵向钢筋按照构造的要求，选取内外层均为 。参考文献：熊瑜，张正香 尼泊尔某水电站引水系统优化设计 水电站设计，（）：许韬，戚绍礼，胡天明，等 考虑初期支护作用的引水隧洞衬砌结构配筋计算 水力发电，（）：美国混凝土学会 环境工程混凝土结构的规范要求：陆军部 美国陆军工程兵团 岩石中的隧道和竖井：赵冰华，邵潮鑫，沈振中，等 水电站引水隧洞衬砌结构三维有限元分析 科学技术与工程，（）：（编辑：全力立檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲）（上接第 页）彭琦，王鱹剀，邓建辉，等 地下厂房围岩变形特征分析 岩石力学与工程学报，（）：徐奴文，唐春安，周钟，等 岩石边坡潜在失稳区域微震识别方法 岩石力学与工程学报，（）：戴峰，李彪，徐奴文，等 猴子岩水电站深埋地下厂房开挖损伤区特征分析 岩石力学与工程学报，（）：戴峰，李彪，徐奴文，等 白鹤滩水电站地下厂房开挖过程微震特征分析 岩石力学与工程学报，（）：黄书岭，王继敏，丁秀丽，等 基于层状岩体卸荷演化的锦屏 级地下厂房洞室群稳定性与调控 岩石力学与工程学报，（）：杨为民，陈卫忠，李术才，等 快速拉格朗日法分析地下洞室群稳定性 岩土工程学报，（）：陈炳瑞，冯夏庭，曾雄辉，等 深埋隧洞 掘进微震实时监测与特征分析 岩石力学与工程学报，（）：李仲奎，戴荣，姜逸民 分析中的初始应力场生成及在大型地下洞室群计算中的应用 岩石力学与工程学报，（增 ）：（编辑：惠方方檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲檲）（上接第 页）够满足风电场道路施工期和运维期的使用要求。采用该种路基路面结构可解决筑路材料成本高、耗时长等一系列问题，从而节省工程造价。参考文献：黄金钗 沿海滩涂风电场道路设计与施工 人民珠江，（）：许海楠 风电场道路的路基结构：刘磊 滩涂风电场场内道路设计 太阳能，（）：池钊伟 平原滩涂海岸风电场建设几个问题的初步探讨 华东电力，（）：国家能源局 风电场工程道路设计规范：北京：中国水利水电出版社，（编辑：惠方方）