一种水电机组变权劣化评估系统及评估方法
【技术领域】
[0001] 本发明涉及水电机组状态评价领域，具体涉及一种水电机组变权劣化评估系统及 评估方法。
【背景技术】
[0002] 水电机组在运行过程中受冲蚀、磨损、交变应力等因素作用，各个部件的性能会随 着服役时间的增加而逐渐退化。其由于其设备性能的可靠性对电网的安全稳定起重要影 响，如发生故障将可能导致机组进行停机检修，从而扰乱电厂的常规运行，造成严重经济损 失，甚至发生电网解列等灾难性事故。因此，改变传统单一的被动维修模式，促使水电机组 检修向预测维护方向发展，避免因水电机组检而引起电网灾难性事故，提高水电机组的利 用率，缩短停机维修时间，这对于提高水电企业的经济效益和社会效益，促进国民经济的发 展具有十分重要的意义。
[0003] 性能劣化评估侧重于对水电机组全寿命周期性能劣化走向的分析，而并不局限于 对某个时刻状态的诊断，是一种先进的主动维护模式。当水电机组发生故障前，性能劣化评 估通过对设备性能劣化的程度进行准确的评估来制定有针对性地设备维护计划，达到预防 突发故障的目的。虽然目前对水电机组已有若干监测和性能分析系统，不少也带有简单的 故障诊断功能，但主要侧重于机组振动数据，只能够获取到若干设备的部分信息，而故障诊 断和劣化分析所需的大量基础数据则存在于许多分散孤立的应用系统当中，使各种系统之 间形成信息孤岛，同时没有建立机组的综合劣化分析模型，或者其劣化的表征方式和指标 构建研究缺乏工程实践的适用性。传统评价方法往往局限于单一测点和单一评价指标，无 法充分利用机组各个部件信息来进行综合评价。
【发明内容】
[0004] 针对上述问题，本发明目的是提供一种水电机组变权劣化评估系统及评估方法， 对于水电机组不同部件、各个时期可快速构建能够符合实际的多因素劣化评价解决方案， 从而实现对水电机组高效、可靠的劣化评价和维修决策。
[0005] 本发明的技术方案为：
[0006] -种水电机组变权劣化评估系统，包括依次连接的评价数据模块、评价指标模块、 评价算法模块和人机交互模块：
[0007] 所述的评价数据模块，用于获取机组劣化评价所需的实时数据和历史数据，并采 用数据集成方法【数据集成是把不同来源、格式、特点性质的数据在逻辑上或物理上有机地 集中，从而为企业提供全面的数据共享，向下协调各数据源系统，向上为访问集成数据的应 用提供统一数据模式和数据访问的通用接口】对不同类型的数据进行处理，使其符合使用 的规范和要求，提供统一数据模式，并提供数据访问接口；
[0008] 所述的评价指标模块包含四部分，分别为数值越限值评价模块、趋势越限评价模 块、先天性家族缺陷评价模块和人工巡检部件缺陷评价模块；用于根据评价数据模块获得 实时数据和历史数据，计算能表征设备运行状态和故障状态的各个指标的关键特征参数 值，关键特征参数值包括数值越限劣化评价值、趋势越限劣化评价值、家族劣化评价值和巡 检劣化评价值；
[0009] 所述的评价算法模块，包括指标和权重配置模块，指标和权重配置模块中设置有 以下数据：参与机组劣化评估的各个部件的名称和权重，以及参与各个部件劣化评估的各 个指标的名称和权重；通过读取参与各个部件劣化评估的各个指标和指标权重数据，将评 价指标模块计算得到的各个指标的关键特征参数值进行加权计算，得到各个部件的劣化评 价值；将参与机组劣化评估的各个部件的劣化评价值进行加权计算，得到机组的综合劣化 评价值；并输出给人机接口模块；
[0010] 所述的人机接口模块，用于显示机组的综合劣化评价值。
[0011] 所述的评价数据模块与各个水电站侧的在线监测系统相连；用于从各个水电站侧 的在线监测系统获取的机组劣化评价所需实时数据和历史数据，包括机组监测数据、机组 工况数据、机组监控数据、机组设计数据、巡检数据及同类家族设备的故障情况数据；机组 监测数据包括振动和摆度；机组工况数据包括有功功率、无功功率、导叶开度和水头；机组 监控数据包括温度、压力、油压和油位；机组设计数据包括设计图纸、设计报告、数值模拟报 告和验收记录；巡检数据包括部件裂纹、锈蚀、松动照片及文字记录。
[0012] 所述人机交互模块包括输入模块，用于对所述评价算法层中的指标和权重配置模 块中的数据进行修改，包括增加指标个数和修改指标权重。劣化评价指标采用变权重的方 式进行加权，可以人工针对各个指标进行增加指标个数和修改指标权重操作，，从而能够适 应不同机组不同时期的机组劣化评价要求，满足实际工况的需求。
[0013] 一种水电机组变权劣化评估方法，上述的水电机组变权劣化评估系统，包括以下 步骤：
[0014] 步骤一：通过评价数据模块获取机组劣化评估所需的数据，并采用数据集成方法 对不同类型的机组劣化数据进行处理，使其符合使用的规范和要求，提供统一数据模式，并 提供数据访问接口；
[0015] 步骤二：评价指标模块根据评价数据模块获得实时数据和历史数据，计算能表征 设备运行状态和故障状态的各个指标的关键特征参数值，关键特征参数值包括数值越限劣 化评价值、趋势越限劣化评价值、家族劣化评价值和巡检劣化评价值；
[0016] 步骤三：评价算法模块通过读取参与各个部件劣化评估的各个指标和指标权重数 据，将评价指标模块计算得到的各个指标的关键特征参数值进行加权计算，得到各个部件 的劣化评价值；将参与机组劣化评估的各个部件的劣化评价值进行加权计算，得到机组的 综合劣化评价值；并输出给人机接口模块；
[0017] 步骤四：人机接口模块根据评价算法模块的计算结果，显示机组的综合劣化评价 值。
[0018] 所述步骤一中，评价数据层从各个水电站侧的在线监测系统获取机组劣化评估所 需的实时数据和历史数据；包括机组监测数据、机组工况数据、机组监控数据、机组设计数 据、巡检数据及同类家族设备的故障情况数据；机组监测数据包括振动和摆度；机组工况 数据包括有功功率、无功功率、导叶开度和水头；机组监控数据包括温度、压力、油压和油 位；机组设计数据包括设计图纸、设计报告、数值模拟报告和验收记录；巡检数据包括部件 裂纹、锈蚀、松动照片及文字记录。
[0019] 所述步骤二中，数值越限劣化评价值通过以下公式计算：
[0020]
[0021] 其中，W为数值越限劣化评价值，V1^为指标的实际监测值，Vniaxl为指标的极 端值；VniinlS指标的极优值；V V ^inl根据相关的国际标准选取，通常按照如《GB/T 15468-2006水轮机基本技术条件》等国标内的相应限值选取；
[0022] 趋势越限劣化评价值通过以下公式计算：
[0023]
[0024] 其中，Lt为趋势越限评价值，V t为指标趋势测量值，V _2为指标趋势的极端值；V _2 为指标趋势的极优值以_2和V_2由指标长期统计的拟合趋势得到，Vniax2S为拟合趋势的 1. 5倍，V_2为拟合趋势的0. 5倍；趋势是指振动值随时间变化的幅值增大速率。
[0025] 所述步骤三中，各个部件的劣化评价值计算公式为：
[0026]
[0027] 其中，Lb为综合劣化指数，M为参与部件综合劣化评价的指标个数，L"为第i个指 标的数值越限劣化评价值，L tl为第i个指标的趋势越限劣化评价值，Lf为该部件的家族劣 化评价值（家族缺陷扣分），L x为该部件巡检劣化评价值（巡检扣分），家族劣化评价值和 巡检劣化评价值通过专家人工分析同类家族设备的故障情况数据和巡检数据，进行人