抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系统的制作方法

抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系统的制作方法
【专利摘要】本发明公开了一种抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系统，其中该方法包括：对抽水蓄能机组进行稳定性实时监测，得到稳定性参数的监测值；根据抽水蓄能机组的工况参数，在预先建立的数值预警模型中检索与当前工况及当前比对的稳定性参数对应的上限值和下限值；如果监测值大于等于下限值且小于等于上限值，确定机组稳定性状态正常，并将该监测值存入正常状态记录库；如果监测值小于下限值或大于上限值，输出预警信息，并将该监测值存入异常状态记录库。本发明增加了工况参数，利用预先建立的预警模型为机组不同工况提供不同的报警限值，可以实现不同工况下的有效预警，及时发现机组稳定性问题，提高预警精度。
【专利说明】
抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系统
技术领域
[0001] 本发明涉及机组稳定性预警技术领域，尤其涉及一种抽水蓄能机组运行稳定性状 态劣化预警方法及系统。
【背景技术】
[0002] 反映水电机组稳定性的运行参数主要有振动、摆度和压力脉动等。由于抽蓄机组 运行工况较多、启停机频繁，其运行工况复杂，机组稳定性问题时有发生。随着抽蓄机组向 着高水头、大容量、高转速的发展，其运行稳定性问题越来越受到人们的重视。针对抽蓄机 组运行稳定性问题，研究者采用现场测试或在线监测等手段开展了部分工作。当前采用的 稳定性状态预警方法是一种简单绝对值比较法，即通过现场测试或在线监测获取振动、摆 度和压力脉动量，并与国家和行业标准进行比较，对现场运行具有一定的指导意义。但这种 简单绝对值比较法在实际应用中存在精度不高、限值较为单一、报警值不具备自我修正功 能等缺陷。
[0003] 具体的，利用简单绝对值比较法对水电机组稳定性状态进行报警的方法步骤为：
[0004] (1)稳定性参数采集
[0005] 在设备的同一部位或按照一定要求测得表征设备稳定性状态的值，例如，振动、摆 度和压力脉动。
[0006] (2)选取绝对阈值
[0007] 通常参考由权威机构颁布实施的国家标准、行业协会颁布的行业标准、国际标准 化协会ISO颁布的国际标准以及厂家建议值等，综合选定一个振动、摆度报警值。例如，GB/T 6075.5标准按四种机组类型分别规定了A、B、C、D四个区域及相应的振动界限值，该标准规 定报警值不能超过区域B上限值1.25倍，停机值不能超出区域C上限值1.25倍。
[0008] (3)稳定性状态报警
[0009] 稳定性参数测量值与报警值相比较，如果测量值超过报警值，则报警，以评定设备 的状态。
[0010] 上述方法的缺陷如下：
[0011] (1)国家或行业标准给出的报警值是一个普适的值，其报警值偏大并不完全适用 于每一个具体的机组，只有当机组的稳定性状态劣化到一定程度后，才可以进行报警，而不 能提早发现异常问题。
[0012] (2)机组所有工况都采用同一个报警值进行简单的比较，实际上抽蓄机组运行工 况很多，有稳态负荷区、部分负荷区，还有抽水与发电的区别，不同工况时其振动特性差异 较大，因此采用单一报警值对机组全工况进行稳定性评价，其准确性不高，有时候甚至会出 现错误的报警。
[0013] (3)现有标准给出的振动速度报警值不太适合抽蓄机组。GB/T 6075.5推荐对于额 定转速低于或等于300rpm的机组，建议测量振动位移，而对于额定转速高于300rpm的机组， 建议测量振动速度。但由于水电机组己积累的振动速度测量值较少，因此其制定的振动速 度的界限值在实际应用中有一定的局限性。
[0014] (4)简单绝对值比较法，其报警值一经设定基本不变，不具备根据机组实际运行状 态的变化而自动修正的功能，例如机组检修后其振动水平大幅下降后，还采用原有报警值 就不能准确反映机组稳定性状态的劣化水平。

【发明内容】

[0015] 本发明提供了一种抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系统，以至少解 决现有的简单绝对值比较法限值较为单一，发现问题也不及时，评价准确性不高的问题。
[0016] 根据本发明的一个方面，提供了一种抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方 法，包括:对抽水蓄能机组进行稳定性实时监测，得到稳定性参数的监测值;根据所述抽水 蓄能机组的工况参数，在预先建立的数值预警模型中检索与当前工况及当前比对的稳定性 参数对应的上限值和下限值;如果所述当前比对的稳定性参数的监测值大于等于所述下限 值且小于等于所述上限值，则确定所述抽水蓄能机组的稳定性状态正常，并将所述当前比 对的稳定性参数的监测值存入正常状态记录库;如果所述当前比对的稳定性参数的监测值 小于所述下限值或大于所述上限值，则输出预警信息，并将所述当前比对的稳定性参数的 监测值存入异常状态记录库。
[0017] 在一个实施例中，在得到稳定性参数的监测值之后，所述方法还包括:在预先建立 的可视化预警模型中展示所述当前比对的稳定性参数的监测值;如果所述当前比对的稳定 性参数的监测值处于上限曲面与下限曲面之间，则确定所述抽水蓄能机组的稳定性状态正 常；如果所述当前比对的稳定性参数的监测值不在上限曲面与下限曲面之间，则确定所述 抽水蓄能机组的稳定性状态异常。
[0018] 在一个实施例中，在对抽水蓄能机组进行稳定性实时监测之前，所述方法还包括： 获取建立数值预警模型所需的数据，其中所述数据包括:工况参数和稳定性参数;所述工况 参数包括:水头、负荷和工况标志;所述稳定性参数包括:振动、摆度或压力脉动;将所述数 据按照预设格式进行存储，得到正常状态记录库;根据所述抽水蓄能机组的水头和负荷的 数值范围，划分得到所述抽水蓄能机组的多个典型工况;按照所述多个典型工况对所述正 常状态记录库里的数据进行分类，分别得到各个典型工况对应的稳定性参数数据集;根据 所述稳定性参数数据集计算各个典型工况下稳定性参数的健康区间;根据所述健康区间确 定各个典型工况下稳定性参数对应的下限值和上限值，得到所述稳定性参数对应的数值预 警模型。
[0019] 在一个实施例中，在得到所述稳定性参数的数值预警模型之后，所述方法还包括： 对于同一工况下的同一稳定性参数，以所述数值预警模型中的负荷、水头和下限值作为坐 标轴，在三维坐标系中作图，并将所有坐标点连接成一个曲面，得到所述稳定性参数对应的 下限曲面；以所述数值预警模型中的负荷、水头和上限值作为坐标轴，在三维坐标系中作 图，并将所有坐标点连接成一个曲面，得到所述稳定性参数对应的上限曲面;所述下限曲面 和所述上限曲面构成所述稳定性参数对应的可视化预警模型。
[0020] 在一个实施例中，所述预设格式为(P，Η，F，X)，其中，Η表示水头，P表示负荷，F表示 工况标志，X表示稳定性参数的峰峰值。
[0021] 在一个实施例中，根据所述抽水蓄能机组的水头和负荷的数值范围，划分得到所 述抽水蓄能机组的多个典型工况，包括:所有水头之差在第一预设范围内，负荷之差在第二 预设范围内，且工况标志相同的工况作为同一典型工况。
[0022] 在一个实施例中，根据所述稳定性参数数据集计算各个典型工况下稳定性参数的 健康区间，包括:按照正态分布规律计算典型工况对应的稳定性参数数据集的期望值X和 标准偏差S;确定该典型工况下稳定性参数的健康区间为(- 35,1 +
[0023] 在一个实施例中，根据所述健康区间确定各个典型工况下稳定性参数对应的下限 值和上限值，得到所述稳定性参数对应的数值预警模型，包括：根据健康区间 i^;-35j + 3Sj确定典型工况下稳定性参数对应的下限值为(P，H，F，文_3幻，综合所述多 个典型工况的下限值，得到下限值库;根据健康区间确定典型工况下稳定 性参数对应的上限值为斤，1^，1 + 35)，综合所述多个典型工况的上限值，得到上限值库； 所述下限值库和所述上限值库构成所述稳定性参数对应的数值预警模型。
[0024] 在一个实施例中，所述方法还包括:在所述抽水蓄能机组运行稳定性劣化预警系 统运行预设时间后或者所述抽水蓄能机组进行维修后，自动读取所述正常状态记录库，重 新求取各个典型工况下稳定性参数的健康区间，更新预警模型。
[0025] 根据本发明的另一个方面，提供了一种抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警系 统，包括:监测单元，用于对抽水蓄能机组进行稳定性实时监测，得到稳定性参数的监测值； 检索单元，用于根据所述抽水蓄能机组的工况参数，在预先建立的数值预警模型中检索与 当前工况及当前比对的稳定性参数对应的上限值和下限值;第一确定单元，用于在所述当 前比对的稳定性参数的监测值大于等于所述下限值且小于等于所述上限值的情况下，确定 所述抽水蓄能机组的稳定性状态正常;预警单元，用于在所述当前比对的稳定性参数的监 测值小于所述下限值或大于所述上限值的情况下，输出预警信息;第一存储单元，用于将所 述当前比对的稳定性参数的监测值存入正常状态记录库或异常状态记录库。
[0026] 在一个实施例中，所述系统还包括:展示单元，用于在预先建立的可视化预警模型 中展示所述当前比对的稳定性参数的监测值;第二确定单元，用于在所述当前比对的稳定 性参数的监测值处于上限曲面与下限曲面之间的情况下，确定所述抽水蓄能机组的稳定性 状态正常；以及所述当前比对的稳定性参数的监测值不在上限曲面与下限曲面之间的情况 下，确定所述抽水蓄能机组的稳定性状态异常。
[0027] 在一个实施例中，所述系统还包括:获取单元，用于获取建立数值预警模型所需的 数据，其中所述数据包括:工况参数和稳定性参数;所述工况参数包括:水头、负荷和工况标 志;所述稳定性参数包括:振动、摆度或压力脉动;第二存储单元，用于将所述数据按照预设 格式进行存储，得到正常状态记录库;典型工况划分单元，用于根据所述抽水蓄能机组的水 头和负荷的数值范围，划分得到所述抽水蓄能机组的多个典型工况;数据分类单元，用于按 照所述多个典型工况对所述正常状态记录库里的数据进行分类，分别得到各个典型工况对 应的稳定性参数数据集;计算单元，用于根据所述稳定性参数数据集计算各个典型工况下 稳定性参数的健康区间；第一模型建立单元，用于根据所述健康区间确定各个典型工况下 稳定性参数对应的下限值和上限值，得到所述稳定性参数对应的数值预警模型。
[0028] 在一个实施例中，所述系统还包括:下限曲面构造单元，对于同一工况下的同一稳 定性参数，以所述数值预警模型中的负荷、水头和下限值作为坐标轴，在三维坐标系中作 图，并将所有坐标点连接成一个曲面，得到所述稳定性参数对应的下限曲面;上限曲面构造 单元，以所述数值预警模型中的负荷、水头和上限值作为坐标轴，在三维坐标系中作图，并 将所有坐标点连接成一个曲面，得到所述稳定性参数对应的上限曲面;第二模型建立单元， 所述下限曲面和所述上限曲面构成所述稳定性参数对应的可视化预警模型。
[0029] 在一个实施例中，所述预设格式为(P，Η，F，X)，其中，Η表示水头，P表示负荷，F表示 工况标志，X表示稳定性参数的峰峰值。
[0030] 在一个实施例中，所述典型工况划分单元具体用于:所有水头之差在第一预设范 围内，负荷之差在第二预设范围内，且工况标志相同的工况作为同一典型工况。
[0031] 在一个实施例中，所述计算单元具体用于:按照正态分布规律计算典型工况对应 的稳定性参数数据集的期望值X和标准偏差S;确定该典型工况下稳定性参数的健康区间为 (-?-35.,7 + 35),:
[0032] 在一个实施例中，第一模型建立单元具体用于:根据健康区间+ 确 定典型工况下稳定性参数对应的下限值为斤，11^，无-35〇，综合所述多个典型工况的下限 值，得到下限值库;根据健康区间?+35)确定典型工况下稳定性参数对应的上限 值为(？，11^，戈+ 3幻，综合所述多个典型工况的上限值，得到上限值库;所述下限值库和所 述上限值库构成所述稳定性参数对应的数值预警模型。
[0033] 在一个实施例中，所述系统还包括:更新单元，用于在所述抽水蓄能机组运行稳定 性劣化预警系统运行预设时间后或者所述抽水蓄能机组进行维修后，自动读取所述正常状 态记录库，重新求取各个典型工况下稳定性参数的健康区间，更新预警模型。
[0034] 通过本发明的抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系统，利用预先建立 的预警模型对机组运行稳定性的劣化趋势进行预警，增加了工况参数，为机组不同工况提 供不同的报警限值，既能对抽蓄机组稳态工况，也能对机组暂态工况，提供有效预警，及早 发现机组隐含的稳定性问题，提高预警精度，有效避免渐变性振动故障的发生，为抽蓄机组 安全运行提供技术保障。另外，预警结果为正常，则将实时数据存入正常状态记录库;预警 结果为异常，则将实时数据存入异常状态记录库，以便于进一步的故障诊断、分析查找原 因。
【附图说明】
[0035] 此处所说明的附图用来提供对本发明的进一步理解，构成本申请的一部分，本发 明的示意性实施例及其说明用于解释本发明，并不构成对本发明的限定。在附图中：
[0036] 图1是本发明实施例的抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法的流程图；
[0037] 图2是本发明实施例的机组运行稳定性状态劣化预警系统的结构框图一；
[0038] 图3是本发明实施例的机组运行稳定性状态劣化预警系统的结构框图二；
[0039] 图4是本发明实施例的抽水蓄能机组稳定性状态劣化预警系统的工作流程；
[0040] 图5是本发明实施例的建立预警模型的流程图。
【具体实施方式】
[0041] 下面结合本发明实施例中的附图，对本发明实施例中的技术方案进行清楚、完整 地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本发明一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本 发明的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施 例，都属于本发明的保护范围。
[0042]本发明实施例提供了一种抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法，图1是本 发明实施例的抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法的流程图，如图1所示，该方法包 括以下步骤：
[0043]步骤S101，对抽水蓄能机组进行稳定性实时监测，得到稳定性参数的监测值。稳定 性参数可以包括:振动、摆度或压力脉动。此步骤为预警提供原始数据，对实时监测得到的 原始数据，进行计算分析，可以得到稳定性实时数据的峰峰值即稳定性参数的监测值。 [0044]步骤S102,根据抽水蓄能机组的工况参数，在预先建立的数值预警模型中检索与 当前工况及当前比对的稳定性参数对应的上限值和下限值。工况参数可以包括:水头H、负 荷P和工况标志F，其中F = 0表示发电工况，F=1为抽水工况，F = 2为启停机等过渡过程工 况。
[0045] 步骤S103,如果当前比对的稳定性参数的监测值大于等于下限值且小于等于上限 值，则确定抽水蓄能机组的稳定性状态正常，并将该监测值存入正常状态记录库。
[0046] 步骤S104,如果当前比对的稳定性参数的监测值小于下限值或大于上限值，则输 出预警信息，并将该监测值存入异常状态记录库。
[0047] 通过上述方案，利用预先建立的预警模型对机组运行稳定性的劣化趋势进行预 警，增加了工况参数，为机组不同工况提供不同的报警限值，既能对抽蓄机组稳态工况，也 能对机组暂态工况，提供有效预警，及早发现机组隐含的稳定性问题，提高预警精度，有效 避免渐变性振动故障的发生，为抽蓄机组安全运行提供技术保障。另外，预警结果为正常， 则将实时数据存入正常状态记录库;预警结果为异常，则将实时数据存入异常状态记录库， 以便于进一步的故障诊断、分析查找原因。
[0048]在一个实施例中，还可以使用可视化预警模型直观显示稳定性状态是否异常，该 可视化预警模型包括上限曲面和下限曲面。具体的，在得到稳定性参数的监测值之后，上述 方法还可以包括:在预先建立的可视化预警模型中展示当前比对的稳定性参数的监测值； 如果当前比对的稳定性参数的监测值处于上限曲面与下限曲面之间，则确定抽水蓄能机组 的稳定性状态正常；如果当前比对的稳定性参数的监测值不在上限曲面与下限曲面之间， 则确定抽水蓄能机组的稳定性状态异常。本实施例中，将可视化预警模型和实时监测数据 在同一个三维坐标系中进行展示，利用模型的上限曲面和下限曲面可形象展现机组当前稳 定性状态是否异常，实现预警的可视化。
[0049] 在对抽水蓄能机组进行预警之前（即进行稳定性实时监测之前），需要预先建立预 警模型，包括:数值预警模型和可视化预警模型。
[0050] 建立数值预警模型的步骤如下：
[0051] (1)获取建立数值预警模型所需的数据，其中数据包括:工况参数和稳定性参数。 首次建模的数据来源包括:对于新投产机组，可以使用其调试试验数据;对于老机组，可以 使用大修后的试验数据;或者采集机组状态良好时一段时间的运行数据。
[0052] (2)将获取的数据按照预设格式进行存储，得到正常状态记录库。预设格式为(P， Η，F，X)，其中，Η表示水头，P表示负荷，F表示工况标志，X表示稳定性参数的峰峰值。（ Pi，hi， fi，Xi)为正常状态记录库中的任一记录。
[0053] (3)根据抽水蓄能机组的水头和负荷的数值范围，划分得到抽水蓄能机组的多个 典型工况。
[0054] 抽蓄机组的稳定性与工况密切相关，当两个工况的水头之差△ Η和负荷之差Δ P都 不大时，可以将这两个工况当作相同工况对待。因此可以将抽蓄机组运行工况按照水头、负 荷划分为多个典型工况，表示为(Pi，出^)。具体的，划分原则如下:所有水头之差在第一预 设范围内，负荷之差在第二预设范围内，且工况标志相同的工况作为同一典型工况。例如， 可将水头变化范围AH=1、负荷变化范围AP = 2Mff的所有工况视为同一典型工况。
[0055] (4)按照多个典型工况对正常状态记录库里的数据进行分类，分别得到各个典型 工况对应的稳定性参数数据集。
[0056] 按照典型工况的参数P^H^F对正常状态记录库里的数据进行分类，分类原则如 下:所有水头之差A Η和负荷之差△ P在一定范围内，且F相同的记录归为同一类记录。
[0057] 例如，（PhHhFd为某一个典型工况，（？1&，乜，^)为正常状态记录库中的任一记 录，
^fi = Fi的^，1^，;^#)归为同一类记录。其中 对应典型工况为(？1，出^1)，该类稳定性参数数据集表示为{」=0...11|^}，11为该数据集中 稳定性参数的数据个数。
[0058] (5)根据稳定性参数数据集计算各个典型工况下稳定性参数的健康区间。
[0059] 按照正态分布规律计算典型工况对应的稳定性参数数据集的期望值Z和标准偏 差S;确定该典型工况下稳定性参数的健康区间为f - 35', 7 + 3S j。
[0060] 对于抽蓄机组典型工况(PhHhFi)的稳定性参数数据集{j = 0.. .n|Xj}的随机误 差具有明显的统计分布特征，服从正态分布规律，根据概率统计学理论则有：
[0063] 其中V %期望值也就是平均值，Si为标准偏差。
[0064] 对于观测值χΓ落在区间(兄-3S,,兄+ 3兄j的概率为99.73%。如某一个观测值偏差 落在此区间之外，则认为此观测值超出正常范围，即为异常值。
[0065]因此，抽蓄机组典型工况(PhHhFd的稳定性参数数据集{j = 0...n|Xj}的健康区 间为+35小同理，可以求得其他典型工况下的稳定性参数数据集的健康区间。
[0066] (6)根据健康区间确定各个典型工况下稳定性参数对应的下限值和上限值，得到 稳定性参数对应的数值预警模型。
[0067] 具体的，根据健康区+ 3Sj确定典型工况下稳定性参数对应的下限值 为（P，H，F，1-3S)，综合多个典型工况的下限值，得到下限值库；根据健康区间 (尤-3*S,尤+ 3S)确定典型工况下稳定性参数对应的上限值为(P，H，F，尤+犯），综合多个典 型工况的上限值，得到上限值库；下限值库和上限值库构成稳定性参数对应的数值预警模 型。
[0068] 例如，抽水蓄能机组的某一典型工况（Pi 下稳定性参数的健康区间为 (足-站"尤+城），即该典型工况的下限记录为(朽及力，罵-M,);上限记录为(PiH^Fi， 名+3&)。同理可以求出其他典型工况的上限记录和下限记录，从而得到典型工况的上限 记录库和下限记录库，建立机组稳定性状态劣化预警的数值预警模型。
[0069] 建立可视化预警模型的步骤如下：
[0070] (1)在得到稳定性参数的数值预警模型之后，对于同一工况下的同一稳定性参数， 以数值预警模型中的负荷、水头和下限值作为坐标轴，在三维坐标系中作图，并将所有坐标 点连接成一个曲面，得到稳定性参数对应的下限曲面。例如，将负荷作为X轴，水头作为Y轴， 下限值作为Z轴。
[0071] (2)以数值预警模型中的负荷、水头和上限值作为坐标轴，在三维坐标系中作图， 并将所有坐标点连接成一个曲面，得到稳定性参数对应的上限曲面。
[0072] (3)下限曲面和上限曲面构成稳定性参数对应的可视化预警模型。
[0073]现有的报警值不能随着机组状态的改变而修正。为此，在一个实施例中，预警模型 还具备自学习功能。在抽水蓄能机组运行稳定性劣化预警系统运行预设时间后或者抽水蓄 能机组进行维修后，即机组运行状态会发生变化，还采用原有上下限值就不能准确反映机 组稳定性状态的劣化水平。为了使得预警模型能更精确反映机组实际情况，可以采取手动 或定期启动预警模型自学习功能，自动读取正常状态记录库，重新求取各个典型工况下稳 定性参数的健康区间，更新预警模型。本实施例中，利用系统积累的历史监测数据进行自学 习，完善模型预警工况范围，不断修正稳定性参数的健康区间，使得预警模型能反映近期机 组的状态变化，保证预警模型的全面性与准确性，提高模型的预警精度。
[0074] 基于同一发明构思，本发明实施例还提供了一种抽水蓄能机组运行稳定性状态劣 化预警系统，可以用于实现上述实施例所描述的方法。由于该系统解决问题的原理与上述 方法相似，因此该系统的实施可以参见上述方法的实施，重复之处不再赘述。以下所使用 的，术语"单元"可以实现预定功能的软件和/或硬件的组合。尽管以下实施例所描述的系统 较佳地以软件来实现，但是硬件，或者软件和硬件的组合的实现也是可能并被构想的。
[0075] 图2是本发明实施例的抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警系统的结构框图， 如图2所示，该系统包括:监测单元21、检索单元22、第一确定单元23、预警单元24和第一存 储单元25，下面对该结构进行具体说明。
[0076] 监测单元21，用于对抽水蓄能机组进行稳定性实时监测，得到稳定性参数的监测 值；
[0077]检索单元22,用于根据抽水蓄能机组的工况参数，在预先建立的数值预警模型中 检索与当前工况及当前比对的稳定性参数对应的上限值和下限值；
[0078]第一确定单元23,用于在当前比对的稳定性参数的监测值大于等于下限值且小于 等于上限值的情况下，确定抽水蓄能机组的稳定性状态正常；
[0079]预警单元24,用于在当前比对的稳定性参数的监测值小于下限值或大于上限值的 情况下，输出预警信息；
[0080] 第一存储单元25,用于将当前比对的稳定性参数的监测值存入正常状态记录库或 异常状态记录库。
[0081] 通过上述方案，利用预先建立的预警模型对机组运行稳定性的劣化趋势进行预 警，增加了工况参数，为机组不同工况提供不同的报警限值，既能对抽蓄机组稳态工况，也 能对机组暂态工况，提供有效预警，及早发现机组隐含的稳定性问题，提高预警精度，有效 避免渐变性振动故障的发生，为抽蓄机组安全运行提供技术保障。另外，预警结果为正常， 则将实时数据存入正常状态记录库;预警结果为异常，则将实时数据存入异常状态记录库， 以便于进一步的故障诊断、分析查找原因。
[0082] 如图3所示，上述系统还可以包括：展示单元26,用于在预先建立的可视化预警模 型中展示当前比对的稳定性参数的监测值;第二确定单元27,用于在当前比对的稳定性参 数的监测值处于上限曲面与下限曲面之间的情况下，确定抽水蓄能机组的稳定性状态正 常；以及当前比对的稳定性参数的监测值不在上限曲面与下限曲面之间的情况下，确定抽 水蓄能机组的稳定性状态异常。
[0083] 上述系统还可以包括:获取单元，用于获取建立数值预警模型所需的数据，其中数 据包括:工况参数和稳定性参数;工况参数包括:水头、负荷和工况标志;稳定性参数包括： 振动、摆度或压力脉动;第二存储单元，用于将数据按照预设格式进行存储，得到正常状态 记录库;典型工况划分单元，用于根据抽水蓄能机组的水头和负荷的数值范围，划分得到抽 水蓄能机组的多个典型工况;数据分类单元，用于按照多个典型工况对正常状态记录库里 的数据进行分类，分别得到各个典型工况对应的稳定性参数数据集;计算单元，用于根据稳 定性参数数据集计算各个典型工况下稳定性参数的健康区间；第一模型建立单元，用于根 据健康区间确定各个典型工况下稳定性参数对应的下限值和上限值，得到稳定性参数对应 的数值预警模型。由此，便预先建立了数值预警模型。
[0084] 上述系统还可以包括:下限曲面构造单元，对于同一工况下的同一稳定性参数，以 数值预警模型中的负荷、水头和下限值作为坐标轴，在三维坐标系中作图，并将所有坐标点 连接成一个曲面，得到稳定性参数对应的下限曲面;上限曲面构造单元，以数值预警模型中 的负荷、水头和上限值作为坐标轴，在三维坐标系中作图，并将所有坐标点连接成一个曲 面，得到稳定性参数对应的上限曲面;第二模型建立单元，下限曲面和上限曲面构成稳定性 参数对应的可视化预警模型。由此，便预先建立了可视化预警模型。
[0085] 上述预设格式为(P，H，F，X)，其中，Η表示水头，P表示负荷，F表示工况标志，X表示 稳定性参数的峰峰值。
[0086] 典型工况划分单元具体用于:所有水头之差在第一预设范围内，负荷之差在第二 预设范围内，且工况标志相同的工况作为同一典型工况。
[0087]计算单元具体用于:按照正态分布规律计算典型工况对应的稳定性参数数据集的 期望值f和标准偏差S;确定该典型工况下稳定性参数的健康区间为
[0088]第一模型建立单元具体用于:根据健康区间(6^-35,7 + 35)确定典型工况下稳定 性参数对应的下限值为(P，H，F，X-3S)，综合多个典型工况的下限值，得到下限值库;根据 健康区间(X - 3H + 30确定典型工况下稳定性参数对应的上限值为(P，H，F，f+ 3S)，综 合多个典型工况的上限值，得到上限值库；下限值库和上限值库构成稳定性参数对应的数 值预警模型。
[0089] 上述系统还可以包括:更新单元，用于在抽水蓄能机组运行稳定性劣化预警系统 运行预设时间后或者抽水蓄能机组进行维修后，自动读取正常状态记录库，重新求取各个 典型工况下稳定性参数的健康区间，更新预警模型。由此预警模型能反映近期机组的状态 变化，保证预警模型的全面性与准确性。
[0090] 当然，上述模块划分只是一种示意划分，本发明并不局限于此。该装置还可以仅包 括:监测单元、预警单元和存储单元，监测单元执行与监测相关的功能，预警单元执行与预 警相关的功能，存储单元执行与存储相关的功能，只要能实现本发明的目的的模块划分，均 应属于本发明的保护范围。
[0091]抽蓄机组运行稳定性劣化预警系统包括:监测和预警两部分。监测主要完成稳定 性监测参数的实时采集;预警包括:正常状态记录库、异常状态记录库、数值预警模型以及 可视化预警模型，具有稳定性数据的处理与表达、稳定性状态预警、模型自学习等功能。
[0092] 图4是本发明实施例的抽水蓄能机组稳定性状态劣化预警系统的工作流程，如图4 所示，对机组进行稳定性监测，得到工况参数和稳定性参数，并进行处理，得到预设格式的 实时记录斤，11^3)，根据数值预警模型中的上限库和下限库(或者可视化预警模型的上限 曲面和下限曲面），判断实时记录是否正常?如果是，则将该实时记录存入正常状态记录库； 否则输出预警，并将该实时记录存入异常状态记录库。
[0093] 图5是本发明实施例的建立预警模型的流程图，如图5所示，采集机组健康状态下 的试验数据，按照预设格式(P，H，F，X)存储，形成正常状态记录库，根据正常状态记录库中 的数据计算稳定性参数的健康区间，根据该健康区间得到上限库、下限库、上限曲面和下限 曲面，从而得到数值预警模型和可视化预警模型。
[0094] 为了对上述抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系统进行更为清楚的 解释，下面结合具体的实施例来进行说明，然而值得注意的是该实施例仅是为了更好地说 明本发明，并不构成对本发明不当的限定。
[0095] 本发明的预警模型适用于抽蓄机组发电工况、抽水工况以及暂态工况等各种工 况，下面以某抽蓄机组A发电工况为实例介绍抽蓄机组稳定性状态劣化预警方法及系统。 [0096] 机组参数如表1所示。
[0097] 表1机组参数表
[0099] (1)选定抽蓄机组A的稳定性监测参数
[0100] 为了对抽蓄机组运行稳定性劣化进行预警，需要对稳定性参数进行监测，本实施 例监测的参量如表2所示。
[0101 ]表2抽水蓄能机组运行稳定性劣化预警监测参数表
[0104] (2)抽蓄机组A稳定性监测参数的表达
[0105] 抽蓄机组工况参数包括:水头H、负荷P和工况标志F，表示为(P，Η，F)，其中F = 0表 示发电工况，F=1为抽水工况，F = 2为启停机等过渡过程工况。抽蓄机组的稳定性与机组工 况参数密切相关，完整的机组稳定性监测量表示为(P，Η，F，X )，其中Η为水头，P为负荷，F为 工况标志，X为稳定性参数如振动、摆度和压力脉动等。例如，记录(250,200，0,200)表示在 水头为200m、发电负荷为250MW时稳定性参数X的测量值为200。
[0106] 下面以A机组上导)(摆度为例，阐述发电工况上导)(摆度预警模型的建立方法及摆 度劣化预警的实现过程。
[0107] (3)机组首次建模的数据
[0108] 在机组A健康状态时(如启动调试或大修后)进行发电工况稳定性试验，并按照(P， H，F，X)方式存储试验数据，得到机组正常记录库沾，出，0，叫），其中由表1可知185彡出彡 220,0<Ρ?<260，?^表示第i组记录中第j个上导)(摆度值。
[0109] (4)确定机组A的典型发电工况
[0110] A机组的运行水头范围为185m至220m，有功（负荷)范围为0MW至260MW。由于抽蓄机 组的水头和负荷变化不大时，其机组稳定性特性基本相似，可将水头变化范围A H= 1、负荷 变化范围A P = 2MW的所有工况点视为相同工况。因此，可用工况(Ρ，Η，0)代表水头在（H- 0.5)彡H〈(H+0.5)范围内且有功在(P-1)彡P〈(P+1)范围的所有工况点。
[0111] 因此，A机组发电工况可细分成以下多个典型工况：
[0112] (1，185·5,0)、（3，185·5,0)、···、（259，185·5,0)
[0113] (1，186·5,0)、（3，186·5,0)、···、（259，186·5,0)
[0114] ......
[0115] (1，219·5,0)、（3,219·5，0)、···、（259,219·5,0)
[0116] 其中（1，185.5，0)代表所有水头为185.5±0.5m范围内、负荷1 ± 1MW范围内的发电 工况。
[0117] (5)计算典型工况稳定性参数的健康区间
[0118] 求取第（4)步中所有典型工况的健康区间，下面以工况（249,185.5,0)即水头为 185.5 ± 0.5m、负荷249 ± 1MW的工况为例说明，其他工况类似。
[0119] 1)从第⑶步中得到的正常记录库(PiAAxij)中筛选出工况248彡Pi〈250，185彡 Hi〈186的所有上导)(摆度记录，提取记录中的 Xij，得到典型工况(249，185.5,0)对应的上导父 摆度数据集合{k = 0. . .n|xk}。
[0120] 2)求取典型工况(249，185·5,0)的健康区间：
[0121] 对于{k = 〇. · ·η | xk}则有：
[0124] 其中！为期望值也就是平均值，S为标准偏差。
[0125] 对于上导)(摆度数据集{k = 0. . .n|xk}，其正常区间为^-3S,^ + 3.Sj，即抽蓄机组 上导摆度在典型工况(249，185.5,0)下的健康区间为(戈-35'.无+ 3句。
[0126] 典型工况(249，185.5,0)上导)(摆度的下限表示为(249，185.5,0，〒-3S);
[0127] 典型工况(249,185.5，0)上导)(摆度的上限表示为(249,185.5，0,又+ 35' )。
[0128] 重复上述1)和2)可得到其他典型工况（Pi，Hi，0)的上导)(摆度下限和上限，记为 (Pi，Hi，0，兄-35；)和(Pi，Hi，0，兄 + 35；)。
[0129] (6)建立抽蓄机组稳定性状态的数值预警模型
[0130] 所有的(Ρ^Η^Ο,黑-35;)都存入上导)(摆度的预警下限库;所有 )存入上导)(摆度的预警上限库，从而建立抽蓄机组上导)(摆度的数值预警模型。
[0131] (7)建立抽蓄机组稳定性状态的可视化预警模型
[0132] 以(Pi，Hi，0，兄-% )中的Pi为X轴、Hi为Y轴、足-从为Z轴在三维坐标系中进行作 图，并将所有坐标点连成一个曲面，形成上导摆度的下限曲面；同理可得到上限曲面，从而 建立抽蓄机组上导)(摆度的可视化预警模型。
[0133] (8)抽蓄机组稳定性状态劣化预警的应用
[0134] 1)数值预警模式。实时监测到上导)(摆度的某一值(？，1!，〇0)，可根据工况参数？， h，0在数值预警模型中找到对应的上限（Ρ^Η^Ο,兄+35,)和下限（Ρ,,Η^Ο,尤-3&)，若 兄-兄+ 35*，则判断上导)(摆度状态正常，否则发出预警信息。
[0135] 2)可视化预警模式。对于实时监测到上导)(摆度的某一值(p，h，0，x)，p为X轴坐标、 h为Y轴坐标、X为Z轴坐标可以得到上导)(摆度实时值在可视化预警模型中的位置，通过模型 中上限曲面和下限曲面可以非常直观的反映出上导)(摆度值是否在正常范围，从而实现可 视化预警。
[0136] 3)预警处理。若以足-3?或1>足+3名则将记录(p，h，0，x)存入异常记录库;若 兄-3y X 5；足+蛘则表示机组状态正常，同时将记录(P，h，0，X)存入正常记录库。
[0137] (9)预警模型的自学习与完善
[0138] 机组运行稳定性劣化预警系统运行一定的时间（如一个季度)后，根据需要，系统 自动执行第(5)至(7)步，利用更新后的正常记录库求取机组的稳定性参数健康区间，并建 立数值预警模型和可视化预警模型。从而逐步完善模型预警工况范围；并对于原模型中已 有的工况的预警值进行修正，最终实现模型的自学习与完善，使得预警模型全面、准确反映 机组稳定性状态，提高预警结果的精度。
[0139] 综上所述，本发明提供了一种抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法及系 统，建立适合抽蓄机组不同工况的稳定性劣化预警模型，为机组不同工况提供不同的报警 值，同时该模型具备自学习功能，能随着机组运行稳定性状态的变化而自动更新预警模型， 实现机组各种工况下稳定性状态劣化的准确预警。
[0140] 流程图中或在此以其他方式描述的任何过程或方法描述可以被理解为，表示包括 一个或更多个用于实现特定逻辑功能或过程的步骤的可执行指令的代码的模块、片段或部 分，并且本发明的优选实施方式的范围包括另外的实现，其中可以不按所示出或讨论的顺 序，包括根据所涉及的功能按基本同时的方式或按相反的顺序，来执行功能，这应被本发明 的实施例所属技术领域的技术人员所理解。
[0141] 应当理解，本发明的各部分可以用硬件、软件、固件或它们的组合来实现。在上述 实施方式中，多个步骤或方法可以用存储在存储器中且由合适的指令执行系统执行的软件 或固件来实现。例如，如果用硬件来实现，和在另一实施方式中一样，可用本领域公知的下 列技术中的任一项或他们的组合来实现:具有用于对数据信号实现逻辑功能的逻辑门电路 的离散逻辑电路，具有合适的组合逻辑门电路的专用集成电路，可编程门阵列(PGA)，现场 可编程门阵列(FPGA)等。
[0142] 在本说明书的描述中，参考术语"一个实施例"、"一些实施例"、"示例"、"具体示 例"、或"一些示例"等的描述意指结合该实施例或示例描述的具体特征、结构、材料或者特 点包含于本发明的至少一个实施例或示例中。在本说明书中，对上述术语的示意性表述不 一定指的是相同的实施例或示例。而且，描述的具体特征、结构、材料或者特点可以在任何 的一个或多个实施例或示例中以合适的方式结合。
[0143]以上所述的具体实施例，对本发明的目的、技术方案和有益效果进行了进一步详 细说明，所应理解的是，以上所述仅为本发明的具体实施例而已，并不用于限定本发明的保 护范围，凡在本发明的精神和原则之内，所做的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本 发明的保护范围之内。
【主权项】
1. 一种抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警方法，其特征在于，包括： 对抽水蓄能机组进行稳定性实时监测，得到稳定性参数的监测值； 根据所述抽水蓄能机组的工况参数，在预先建立的数值预警模型中检索与当前工况及 当前比对的稳定性参数对应的上限值和下限值； 如果所述当前比对的稳定性参数的监测值大于等于所述下限值且小于等于所述上限 值，则确定所述抽水蓄能机组的稳定性状态正常，并将所述当前比对的稳定性参数的监测 值存入正常状态记录库； 如果所述当前比对的稳定性参数的监测值小于所述下限值或大于所述上限值，则输出 预警信息，并将所述当前比对的稳定性参数的监测值存入异常状态记录库。2. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在得到稳定性参数的监测值之后，所述方 法还包括： 在预先建立的可视化预警模型中展示所述当前比对的稳定性参数的监测值； 如果所述当前比对的稳定性参数的监测值处于上限曲面与下限曲面之间，则确定所述 抽水蓄能机组的稳定性状态正常； 如果所述当前比对的稳定性参数的监测值不在上限曲面与下限曲面之间，则确定所述 抽水蓄能机组的稳定性状态异常。3. 根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在对抽水蓄能机组进行稳定性实时监测之 前，所述方法还包括： 获取建立数值预警模型所需的数据，其中所述数据包括:工况参数和稳定性参数;所述 工况参数包括:水头、负荷和工况标志;所述稳定性参数包括:振动、摆度或压力脉动； 将所述数据按照预设格式进行存储，得到正常状态记录库； 根据所述抽水蓄能机组的水头和负荷的数值范围，划分得到所述抽水蓄能机组的多个 典型工况； 按照所述多个典型工况对所述正常状态记录库里的数据进行分类，分别得到各个典型 工况对应的稳定性参数数据集； 根据所述稳定性参数数据集计算各个典型工况下稳定性参数的健康区间； 根据所述健康区间确定各个典型工况下稳定性参数对应的下限值和上限值，得到所述 稳定性参数对应的数值预警模型。4. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在得到所述稳定性参数的数值预警模型之 后，所述方法还包括： 对于同一工况下的同一稳定性参数，W所述数值预警模型中的负荷、水头和下限值作 为坐标轴，在Ξ维坐标系中作图，并将所有坐标点连接成一个曲面，得到所述稳定性参数对 应的下限曲面； W所述数值预警模型中的负荷、水头和上限值作为坐标轴，在Ξ维坐标系中作图，并将 所有坐标点连接成一个曲面，得到所述稳定性参数对应的上限曲面； 所述下限曲面和所述上限曲面构成所述稳定性参数对应的可视化预警模型。5. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述预设格式为(P，H，F，X)，其中，Η表示水 头，Ρ表示负荷，F表示工况标志，X表示稳定性参数的峰峰值。6. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述抽水蓄能机组的水头和负荷的数 值范围，划分得到所述抽水蓄能机组的多个典型工况，包括： 所有水头之差在第一预设范围内，负荷之差在第二预设范围内，且工况标志相同的工 况作为同一典型工况。7. 根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述稳定性参数数据集计算各个典型 工况下稳定性参数的健康区间，包括： 按照正态分布规律计算典型工况对应的稳定性参数数据集的期望值X和标准偏差S; 确定该典型工况下稳定性参数的健康区间为^无-35'，无+:巧;)8. 根据权利要求7所述的方法，其特征在于，根据所述健康区间确定各个典型工况下稳 定性参数对应的下限值和上限值，得到所述稳定性参数对应的数值预警模型，包括： 根据健康区间?Χ -3S，玄+ 3及;)确定典型工况下稳定性参数对应的下限值为 (/，//，F，.?-3.S'；)端合所述多个典型工况的下限值，得到下限值库； 根据健康区间方-3、无+殺;)确定典型工况下稳定性参数对应的上限值为 (Aii，F，X + 35')，综合所述多个典型工况的上限值，得到上限值库； 所述下限值库和所述上限值库构成所述稳定性参数对应的数值预警模型。9. 根据权利要求1至8中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括： 在所述抽水蓄能机组运行稳定性劣化预警系统运行预设时间后或者所述抽水蓄能机 组进行维修后，自动读取所述正常状态记录库，重新求取各个典型工况下稳定性参数的健 康区间，更新预警模型。10. -种抽水蓄能机组运行稳定性状态劣化预警系统，其特征在于，包括： 监测单元，用于对抽水蓄能机组进行稳定性实时监测，得到稳定性参数的监测值； 检索单元，用于根据所述抽水蓄能机组的工况参数，在预先建立的数值预警模型中检 索与当前工况及当前比对的稳定性参数对应的上限值和下限值； 第一确定单元，用于在所述当前比对的稳定性参数的监测值大于等于所述下限值且小 于等于所述上限值的情况下，确定所述抽水蓄能机组的稳定性状态正常； 预警单元，用于在所述当前比对的稳定性参数的监测值小于所述下限值或大于所述上 限值的情况下，输出预警信息； 第一存储单元，用于将所述当前比对的稳定性参数的监测值存入正常状态记录库或异 常状态记录库。11. 根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述系统还包括： 展示单元，用于在预先建立的可视化预警模型中展示所述当前比对的稳定性参数的监 测值； 第二确定单元，用于在所述当前比对的稳定性参数的监测值处于上限曲面与下限曲面 之间的情况下，确定所述抽水蓄能机组的稳定性状态正常；W及所述当前比对的稳定性参 数的监测值不在上限曲面与下限曲面之间的情况下，确定所述抽水蓄能机组的稳定性状态 异常。12. 根据权利要求10所述的系统，其特征在于，所述系统还包括： 获取单元，用于获取建立数值预警模型所需的数据，其中所述数据包括:工况参数和稳 定性参数;所述工况参数包括:水头、负荷和工况标志;所述稳定性参数包括:振动、摆度或 压力脉动； 第二存储单元，用于将所述数据按照预设格式进行存储，得到正常状态记录库； 典型工况划分单元，用于根据所述抽水蓄能机组的水头和负荷的数值范围，划分得到 所述抽水蓄能机组的多个典型工况； 数据分类单元，用于按照所述多个典型工况对所述正常状态记录库里的数据进行分 类，分别得到各个典型工况对应的稳定性参数数据集； 计算单元，用于根据所述稳定性参数数据集计算各个典型工况下稳定性参数的健康区 间； 第一模型建立单元，用于根据所述健康区间确定各个典型工况下稳定性参数对应的下 限值和上限值，得到所述稳定性参数对应的数值预警模型。13. 根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述系统还包括： 下限曲面构造单元，对于同一工况下的同一稳定性参数，W所述数值预警模型中的负 荷、水头和下限值作为坐标轴，在Ξ维坐标系中作图，并将所有坐标点连接成一个曲面，得 到所述稳定性参数对应的下限曲面； 上限曲面构造单元，W所述数值预警模型中的负荷、水头和上限值作为坐标轴，在Ξ维 坐标系中作图，并将所有坐标点连接成一个曲面，得到所述稳定性参数对应的上限曲面； 第二模型建立单元，所述下限曲面和所述上限曲面构成所述稳定性参数对应的可视化 预警模型。14. 根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述预设格式为(P，H，F，X)，其中，Η表示 水头，Ρ表示负荷，F表示工况标志，X表示稳定性参数的峰峰值。15. 根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述典型工况划分单元具体用于:所有 水头之差在第一预设范围内，负荷之差在第二预设范围内，且工况标志相同的工况作为同 一典型工况。16. 根据权利要求12所述的系统，其特征在于，所述计算单元具体用于：按照正态分布 规律计算典型工况对应的稳定性参数数据集的期望值采和标准偏差S;确定该典型工况下 稳定性参数的健康区间为(玄-組，玄+ 3句。17. 根据权利要求16所述的系统，其特征在于，第一模型建立单元具体用于： 根据健康区间+ 确定典型工况下稳定性参数对应的下限值为 (/3，//，八；？-34,综合所述多个典型工况的下限值，得到下限值库；根据健康区间 (玄-3&玄+ 35*；)确定典型工况下稳定性参数对应的上限值为(户，巧，护，玄+ ^^；|，综合所述多 个典型工况的上限值，得到上限值库;所述下限值库和所述上限值库构成所述稳定性参数 对应的数值预警模型。18. 根据权利要求10至17中任一项所述的系统，其特征在于，所述系统还包括： 更新单元，用于在所述抽水蓄能机组运行稳定性劣化预警系统运行预设时间后或者所 述抽水蓄能机组进行维修后，自动读取所述正常状态记录库，重新求取各个典型工况下稳 定性参数的健康区间，更新预警模型。
【文档编号】G01D21/02GK106092190SQ201610384422
【公开日】2016年11月9日
【申请日】2016年6月2日 公开号201610384422.2, CN 106092190 A, CN 106092190A, CN 201610384422, CN-A-106092190, CN106092190 A, CN106092190A, CN201610384422, CN201610384422.2
【发明人】桂中华
【申请人】国家电网公司, 国网新源控股有限公司, 国网新源控股有限公司技术中心