水轮发电机组故障诊断系统设计实现

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摘要：本文简要论述了水轮发电机组故障诊断系统开发的现实意义和未来发展前景，详细阐述了如何结合水电厂生产实际需求完成系统功能架构，进一步从数据编码、系统接口、状态评估逻辑、故障诊断逻辑以及系统硬件部署五个方面深入剖析了系统底层设计思路。该系统采用面向服务的系统架构，基于多维向量协同推理机制实现对水电机组设备故障的诊断分析和趋势预警，系统提供了友好的人机交互界面，展现了丰富的数据可视化形式，支持诊断逻辑的动态扩展，为系统的进化与发展提供了开放接口。

关键词：水电机组；故障诊断；状态检修；KKS；在线监测

随着水电机组单机容量不断增加，在系统中占比不断增长，水电厂的安全稳定经济运行已成为我国能源结构调整目标实现的重要保障。[1]当前水电机组仍然采用计划检修模式，存在一定的盲目性，检修不足无法保障机组的运行性能，过度检修又会造成资源的浪费。为满足水电企业提高机组等效可用率、降低生产成本等客观需求，建立一个能准确分析机组故障原因和评估机组运行状态的系统对电力系统稳定可靠运行具有十分重要的意义。

1系统功能架构

如图1所示，水轮发电机组故障诊断系统功能架构从下往上分别由数据采集层、数据存储层、服务层、业务应用层、展现层组成。数据采集层用于实时采集水电厂各类生产数据，主要包括计算机监控系统、机组振摆监测系统、电能量管理系统和变压器色谱分析系统数据。各类数据经过统一编码后存入数据访问KDP平台，以结构化数据、非结构化数据、消息数据、平台基础数据等模式进行存储。数据交换提供统一的数据访问服务，该服务提供了基于REST和WebService两种模式数据接口，所有服务层和展现层都通过该接口来实现数据访问，解耦业务及信息展示和数据库存储的关系。服务层的报表引擎、日志服务、统计运算、实时计算、专业诊断、流程引擎、消息服务和权限服务均通过数据交换访问KDP平台数据。结合水电厂生产实际情况，为故障诊断系统规划了包含综合信息、状态监测、能效分析、故障诊断、运行优化、检修决策、系统管理七大业务应用模块，后期还可以随着需求的不断增长对业务应用进行扩展。在展现层用户可以通过普通的PC浏览器接入平台系统。

2数据编码设计

要实现设备管理信息化，数据标准统一化，首先必须对电厂内的各类设备和数据按照统一规则进行编码，本故障诊断系统数据编码基于KKS（电厂标识系统，KraftwerkKennzeichenSystem）规则，其逻辑结构和组成体系层次分明，代码简单明了，不依赖于计算机程序语言而独立存在，用于足够的容量进行扩充；[2]同时该编码具有唯一性，是一种先进合理、科学实用的编码技术，分为管理域、设备域和量值域。编码管理域信息包括省份、厂站名和类别，编码设备域信息包括主系统、子系统、设备和采集部位，编码设备域包括电站标识、设备KKS编码、数据源码、数据源内部码、量值类型码等信息。编码量值域包括采集信号的来源、物理属性和算法信息。管理域、设备域和量值域均采用17位编码实现KKS标识，以设备域为例的具体编码规则如表1所示。第一位用字母（为避免与数字1或0混淆，字母I和O弃用，下同）或数字表示全厂站范围内各主系统标识，第二位F0用数字作为前缀标识随后的F1、F2、F3是字母数据分类的系统；当F1、F2、F3用来分类多个相似的独立系统时，可以用F0来进行顺序编号。F1、F2、F3按照专业对主系统进行分类，FN则为各子系统编号；A1、A2按照机械、电气、仪控等类别用两位字母对设备进行分类，AN由三位数字顺序编号用于更进一步区分同类设备，第13位A3不用，一般设为0；B1、B2用两位字母按部件索引和信号约定划分部件、信号或信号应用，BN使用两位数字表示对应测点序号。

3系统接口设计

系统采用开放的数据访问平台，标准的数据访问接口，如图2所示，接口设计符合以下特点：（1）自主开发了基于RESTFull访问规则的数据平台访问接口。（2）诊断平台中，所有应用访问诊断平台数据都基于该接口实现。（3）扩展数据平台接口，实行数据的基本统计和故障诊断、状态监测等。此外，系统数据采集接口还应满足时标一致性、数据缓存、断电续传的标准。为防止数据采集和传输过程中各种原因导致的时延，采集阶段必须在数据采集的同时保留数据的原始时间标签，在数据上传过程中也必须将数据与其对应的时标配对传输。数据缓存能力可以保证输入数据库的生产过程信息的连续性和完整性，不会因通讯故障等原因而导致数据的中断或丢失。传输过程中遇到网络中断的情况自动记忆，并将数据缓冲到本地缓存，不断尝试网络连通情况，当网络恢复时自动重新建立连接，并将数据从记忆断点开始继续传输。

4状态评估逻辑设计

机组状态评估逻辑主要由三个步骤实现，第一步由在线监测数据按照规则逻辑确定状态量的状态，由故障诊断功能模块确定当前机组或部件是否存在故障及其故障等级情况；第二步由部件关联状态量状态按照规则逻辑确定关键部件的状态；第三步由关键部件状态按照规则逻辑确定机组主设备状态，机组运行状态评估流程如图3所示。将设备状态定义按照动态阈值等规则逻辑确定为四种不同的状态，分别为正常、注意、异常和危险。当任一特征值达到“注意”、“异常”，或机组存在三级故障时则系统自动定位故障点，并发出黄色告警；当机组存在二级故障或任一特征值为“危险”级别时，则发出橙色告警；当机组存在三个及以上特征参数为“危险”级别或存在一级故障时，则判定机组处于“危险”状态，发出红色告警。

5故障诊断逻辑设计

故障诊断逻辑图如图4所示。实现故障诊断首先需要录入历史数据、试验结果、典型案例，并结合专家经验和故障机理研究成果，建立包含不同故障类型的知识库，通过诊断阈值系统、指标计算体系、监测量特征提取和异常与故障对应库形成多维向量协同推理机制，对实时数据源进行监测，满足故障条件的迅速判定故障等级，自动生成故障描述，快速分析故障原因。[3]故障库还可以根据人工离线干预的分析结论进行补充，以保证故障知识库不断完善和充实。

6系统硬件设计

根据国家电力监管委员会对电力二次系统提出的“安全分区、网络专用、横向隔离、纵向认证”安全防护原则，对系统硬件作如下部署：（1）在安全Ⅰ区部署通讯服务器，经过正向隔离装置收集计算机监控系统中的实时数据，之后经过防火墙送至安全Ⅱ区的数据服务器中，通讯采用IEC104协议。（2）在安全Ⅱ区部署数据服务器和通讯服务器，数据服务器用于收集计算机监控系统、机组状态监测系统、油色谱在线监测系统等各系统传送的数据。通讯服务器用于安全Ⅱ区和安全Ⅲ区的数据传输，安全Ⅱ区和安全Ⅲ区采用正向隔离装置隔离，数据只可由安全Ⅱ区向安全Ⅲ区单向传输，目前没有标准协议支持这种传输方式，因此自定义传输协议OSTP（OnewaySynchronizingTransportProtocol/TCP）。（3）在安全Ⅲ区部署实时数据库服务器、关系数据库服务器、实时计算引擎服务器、应用服务器、WEB服务器、维护工作站、诊断工作站、通讯服务器等。实时数据库服务器用于收集安全Ⅱ区传送的实时数据及其它实时数据；关系数据库服务器用于记录非实时数据；实时计算引擎服务器用于KKS编码服务等应用；应用服务器用于各种分析运算应用等；WEB服务器用于提供WEB页面服务和数据访问服务；诊断工作站用于通过WEB服务器实现对诊断平台的数据调取、诊断操作、报告出具等。

7结论

水轮发电机组故障诊断系统具有广泛的应用前景，随着大数据、人工智能、边缘计算等技术的深入发展，水电机组故障诊断技术也必将取得长足进步。此外，水电机组故障种类繁多，其故障现象、原因和机理的复杂性和模糊性难以用准确的数学模型加以描述，也难以完全依靠确定性的判据断定故障的性质，因此，本文采用多维向量协同推理机制解决故障诊断分析规则低效率问题是具有一定合理性和可行性的，对于帮助运行人员找到设备运行规律，及早预警设备隐患发展趋势，快速定位故障点，自动分析设备故障原因均起到了预期效果，系统试运行以来运行良好，性能稳定，功能符合业务需求，达到建设目标。

参考文献

[1]姜福长.水轮发电机组振动故障诊断系统的研究与设计[M].长沙：中南大学,2008.

[2]陈强,赵永国.电力资产统一设备编码体系研究与应用[J].电力信息与通信技术,2016,14(2),138.

[3]陈小松,洪凯,张志霞,郭鹏慧，周文，甄国强.基于趋势分析的远程诊断系统设计与实现[J].水电厂自动化,2017,38(2):36.

作者：宋宇 单位：乌江渡发电厂