应用直觉模糊集多属性决策Topsis方法评价电站机组的运行状态

针对电厂汽轮机组运行状态的综合评价问题,提出了直觉模糊集多属性决策Topsis方法.在电站机组得到普遍应用的DCS、MIS在提高机组自动化水平和信息管理层次的同时,也提供了大量有关机组的信息.使用直觉模糊集多属性决策Topsis方法对某电厂机组的实际运行状态进行了综合评价.结果表明:该方法的决策原理简单、易于实施,而且得到的综合评价指标可对汽轮机进行定量评价,为机组状态在线监测提供了依据.     

基于工况辨识的风电机组主传动系统运行状态监测

针对风电机组主传动系统运行工况复杂多变,导致状态监测系统误报警率高的问题,提出一种基于工况辨识的风电机组主传动系统运行状态监测方法。首先采用最大互信息系数（MIC）选取数据采集与监视控制系统（SCADA）特征参数,运用k-均值聚类算法对主传动系统运行工况进行划分,解决机组运行状态复杂多变导致运行工况不清的问题;接着提取状态监测系统（CMS）特征参数,并采用层次分析法计算CMS特征参量相对权重,提出主传动系统运行状态评价指标与量化算法;最后利用核密度估计（KDE）方法确定阈值,根据阈值与运行状态指标的关系实现主传动系统异常监测。将该方法运用于实际风场,结果表明所提方法监测结果与实际相符。     

基于熵值法的大型风电机组运行状态综合评价

为实现大型风电机组安全经济运行,需要对其运行状态进行全面准确的评价。提出一种基于熵值法的大型风电机组综合评价方法。通过层次分析法归纳影响风电机组运行状态相关参数,在传统熵值法正负向指标基础上引入中间型指标,计算各子系统参数的信息熵值和权重,依据现场数据对机组运行状态进行综合评价。根据现场数据计算出的各指标权重客观真实,避免了由主观性和模糊性导致的偏差。验证结果表明:该方法可以较好地跟踪评价机组运行状态,及时发现隐患,为大型风电机组的安全经济运行提供参考。     

基于数据驱动的风电机组状态评估方法研究

为了延长风电机组平稳运行时长和减少故障停机次数,文章基于有监督主成分分析(SPCA)的Hotelling-T~2和Q统计量控制图,提出了一种风电机组状态监测与评估方法。首先,根据风电机组SCADA历史数据提取正常状态数据。然后,训练集成学习模型拟合主要状态变量,采用贝叶斯优化算法优化其中的超参数。最后,在移动时间窗内利用SPCA方法将监测数据分解到主成分空间与残差空间,计算真实数据与参考状态数据的Hotelling-T~2和Q统计量,并同时求取两种统计量的斯皮尔曼系数,通过划定阈值对机组进行状态评估。将该方法用于某风电场1.5 MW级风电机组,结果表明,该方法能够有效地对机组当前状态进行监测并识别出功率输出故障。     

基于TOPSIS灰色关联投影法的火电厂节能综合评价与权重灵敏度分析

针对火电厂节能评价的特性,将TOPSIS、灰色关联理论和矢量投影方法引入火电厂状态性能评估,提出了一种基于理想点灰色关联投影的综合评价方法,并采用组合赋权的思想,将Delphi法与序列综合法相结合来确定指标的权重,提高了火电厂节能评价的科学性、客观性.运用该算法对5台600 MW机组进行综合评价,并对主观赋权得到的权值进行灵敏度分析,结果表明:经济性和可靠性指标在机组综合评价中仍然占主导地位,基于TOPSIS灰色关联投影法的评价模型不仅能对机组的节能状态进行定量评价,而且评价鲁棒性强,为电厂决策者制定节能政策、提高节能潜力提供了依据.     

基于模糊综合评判的凝汽器运行状态评价

针对凝汽器运行性能的影响因素多、运行状态难以用单一的评价指标加以评价的特点,采用多指标来评价凝汽器的实际运行状态。利用模糊数学理论,建立了凝汽器运行状态评价指标的模糊隶属函数,同时利用模糊综合评判方法建立了凝汽器运行状态的综合评价模型。该模型易于编程实现,对机组运行人员及管理人员具有一定的指导意义。     

火电厂综合评估的模糊评价法

提出一种新的火电厂综合评估方法—模糊综合评价法,以规避目前对火电厂整体运行情况进行评估时凭经验式计算复杂、客观性较差的缺点,建立了火电厂综合性能评价指标体系。以600 MW机组为主要研究对象,依据各发电集团2008年全年机组运行的相关数据,用选取的隶属函数建立了模糊综合评判矩阵,且分别建立了基于直接给出法和专家评议法(Delph i法)的重要程度模糊集,给出了火电厂综合评估的二层次和二级指标模糊综合评估模型,并作了对比分析。研究表明,模糊评判法可以用来评价电厂机组的综合状态、考核机组各项指标的完成情况,即可用于不同机组在同一特性下进行比较,还可用于机组间竞赛。     

基于风电机组状态的超短期海上风电功率预测

提出一种基于风电机组状态的超短期海上风电功率预测模型。首先,综合考虑海上环境因素以及风电机组部件间的相互作用建立指标的预测模型,以长短期记忆神经网络的预测误差作为监测指标的动态劣化度;然后采用模糊综合评价法对风电机组的运行状态进行评估,依据评估结果对风电机组历史运行数据进行划分;最后根据分类后历史运行数据建立基于机组状态的超短期风电功率预测模型。结合国内某海上风电场实例数据进行分析,算例结果表明所提方法可有效提高风电功率预测精度。     

基于风功率数据的风电机组性能预测与健康状态评估

为及时准确地预测风电机组整机性能,文章基于风功率数据提出了一种考虑工况波动的相似性度量算法,结合概率和模糊理论评估机组健康状态。该方法基于聚类思想对风功率数据进行数据预处理和工况划分,针对工况子空间的正常样本与测试样本,基于主成分分析法以第二主成分方向上投影变量的标准差作为样本相似性度量指标,依据概率不确定性融合得到综合健康状态指标,量化机组性能的退化程度。结合机组性能实际退化过程,依据模糊理论确定健康状态隶属度,基于隶属度最大原则和信度准则判断机组健康状态等级。将该方法应用于某具有小样本数据的实例中,可提前两周获知风电机组发生异常,对机组健康状态的过渡过程作出了准确评估,验证了所提方法的可行性。     

基于相对劣化度模型的大型汽轮机状态综合评价

大型汽轮机设备工作状态性能的好坏直接影响到电厂运行的安全性和经济性，对其进行状态监测及状态综合评价很有必要。为克服传统状态评价方法的缺陷和不足，引入相对劣化度概念，充分利用设备运行参数、状态监测参数和运行统计参数，融合汽轮机本体振动信号、轴系运行参数以及通流部分热效率等多类信息，建立了应用相对劣化度的评价模型，开发了汽轮机本体状态综合评价系统并将其成功应用于国产300MW汽轮机本体状态综合评价中。研究结果表明，该方法合理有效，评价结果可为以后的本体维修决策提供科学依据。图2表1参6     

600MW机组轴系振动的优化成果在吴泾电厂的运行实践

沪产第一台600MW燃煤发电机组自2000年5月3日首次启动至2000年7月10日完成168小时满负荷试运,正式移交电厂试生产,仅用了69天的时间.通过600MW机组汽轮机发电机组轴系优化项目,从设计、制造、施工、调试各个环节措施的实施,从静态到动态考核,机组轴系振动达到优良水平,是确保机组顺利投产的关键之一,也是衡量机组安全性、可靠性指标和创优的重要内容.     

抽水蓄能机组发电电动机风洞及水车室智能监测技术研究与实践

在水电站向“无人值班、少人值守”、智能化电站发展的大趋势下,机组运行管理和安全管控也向着信息化、智能化、数字化方向大力发展,虽然水电站安装了各种状态监测系统,但仍然存在不少监测盲区。本文结合最新的智能化监测技术,针对图像、温度场、噪声和气体等目前应用较少的机组运行特征,开展智能监测技术研究应用,选择先进成熟的智能监测设备,有针对性地对发电电动机风洞和水车室关键部位进行实时监测分析,以提高电站的智能化运行维护水平。通过结合电站已安装的现有状态监测系统,采用统一设计、规划和综合一体化的思路,建立统一数据库,形成联动管理平台,极大提高了水电厂的安全稳定运行,也为后续水电行业多参数、多系统的综合分析管理系统建设提供了参考和思路。     

基于征兆驱动和专家推理的水电机组轴承状态分析

导轴承是维持水电机组主轴在轴承间隙范围内稳定运行的重要部件,其工作性能的好坏将对机组安全稳定性产生重要影响。为准确监测水电机组轴承运行状态,提出了一种基于征兆驱动的轴承状态诊断模型,通过建立相应的基础数据库,运用时域和频域分析方法提取故障征兆,并结合故障诊断专家推理机制实现对轴承状态的分析诊断。应用表明,该方法能对轴承运行状态实时集中监测,同时实现对轴承故障的及时诊断,可为电站机组的运行检修提供参考。     

基于MSET和模糊识别的凝汽器故障诊断

针对凝汽器的故障诊断问题,基于多元状态估计原理,采用模糊C均值聚类提取凝汽设备的运行状态矩阵,建立了设备的状态监测模型,以相似度指标衡量设备的运行状态,并以此作为参数模糊化的评判依据,获得凝汽器典型故障的专家知识库。在此基础上,根据模糊规则对设备的故障进行识别,提出了基于多元状态估计和模糊识别的故障诊断方法,并给出了该诊断方法的整体流程。以国内某600 MW机组凝汽器为例,采集实际运行数据进行建模与分析,结果表明:所提出的方法对设备参数的估计较为准确,具有一定的监测跟踪能力,并且能够及时准确地诊断设备故障,整体流程清晰直观,适合系统化应用。     

基于模糊综合评判的水轮发电机健康状态在线评价方法

针对水轮发电机在线监测参数多、参数间关联不确定和模糊、难以评价设备整体健康状态的问题,提出基于模糊综合评判的水轮发电机组健康状态在线评价方法,通过合理选择状态监测信息,分部件建立水轮发电机健康状态评价层次指标体系,统一确定各个指标评价状态的隶属函数,按照模糊综合评判方法对各层指标进行评价及逐层融合,得出水轮发电机的综合运行健康状态。实例应用结果表明,该方法合理、可行,其评价结果与实际情况相符。     

大型发变组微机故障记录与分析装置的研制

发电机变压器组的异常和故障状态的监测和记录,是进行机组事故分析及保护与安全自动装置动作行为分析的重要基础。本文介绍了基于ＳＴＤ工业控制机的发变组微机故障记录与分析装置的基本组成、功能特点,硬件结构以及所采用的主要检测算法。     

基于ARM嵌入式系统的挂接地线监测单元研制

挂接地线是接触网停电检修作业保障人员及设备安全的重要环节。针对接触网停电检修作业挂接地线时常产生误挂、漏拆等情况,设计了一种集实时监测接地线挂接及接地状态并自动上传等功能于一体的挂接地线监测单元。该单元以ARM微控制器为核心,设计了超声波测距模块、图像采集模块、GPRS通信模块等外围电路,同时在嵌入式操作系统平台上开发了各功能模块的应用程序。该单元实现了对接地线的实时远方监测,可有效防止挂接地线误送电等事故发生,为现场作业人员提供一道安全保障。     

发电机组转子机械故障诊断的DWPT方法

研究了小波理论及小波包(DWPT)分解技术在发电机组故障特征提取和诊断中的应用。针对发电机组的常见故障及其表现特征，结合对某故障发电机组的实际测试，利用小波包分解技术对该发电机组的振动信号进行了分析诊断，得到了与实际情况完全相同的结果。研究结果表明：利用小波消噪方法和小波包分解技术在时城内能更准确地判断发电机组的工作状态，该方法也为其它复杂机械的故障诊断提供了新路径。     

基于GA-BP的水力机组振动预测研究

振动是影响水力机组安全稳定运行的重要影响因素,为此基于GA-BP算法建立了机组振动预测模型,统筹水力机组运行过程中受机械、水力和电磁等因素的关联性影响,结合广东省某水电站~#1机组状态监测数据进行分析验证。结果表明,与传统BP算法相比,在对~#1机组主轴、上机架振动预测中,GA-BP算法训练迭代步数分别从26步减少至6步和63步减少至26步,预测平均相对误差分别从10.18%减小至4.62%和11.42%减小至4.92%,模型的预测性能获得显著提高,为保障机组安全运行提供了重要的技术支撑。     

水轮发电机组状态监测与故障诊断系统研究

本文设计了水轮发电机组状态监测与故障诊断系统的结构,并针对此结构设计了相应的硬件与软件。该系统可以实时记录机组运行中的振动、摆度等数据,并以图形和表格的形式反映给用户。本系统还包含故障诊断专家系统,系统能根据所测数据及时诊断出机组的故障,并自动生成报告。该系统已在索风营等多个电站投入运行,结果表明该系统能准确反映机组运行情况,对机组故障做出准确的诊断。