水電機(jī)組在長(zhǎng)期運(yùn)行過(guò)程中累積了海量的穩(wěn)定性狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù),但其價(jià)值尚未得到充分利用。針對(duì)水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)挖掘及運(yùn)行工況識(shí)別,設(shè)計(jì)并搭建了用于水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)精細(xì)劃分的工況樣本數(shù)據(jù)庫(kù),提出了基于數(shù)據(jù)挖掘的水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分方法,實(shí)現(xiàn)對(duì)機(jī)組已運(yùn)行工況穩(wěn)定性分析及健康工況識(shí)別,達(dá)成振動(dòng)區(qū)精細(xì)劃分。實(shí)際應(yīng)用表明,基于數(shù)據(jù)挖掘的振動(dòng)區(qū)劃分結(jié)果比經(jīng)典振動(dòng)區(qū)劃分更加精確,對(duì)機(jī)組安全穩(wěn)定運(yùn)行具有重要的指導(dǎo)意義。 

【文章來(lái)源】：浙江電力. 2020,39(09)

【文章頁(yè)數(shù)】：6 頁(yè)

【部分圖文】：

數(shù)據(jù)庫(kù)框架

選取機(jī)組大修后在2年以?xún)?nèi)穩(wěn)定負(fù)荷運(yùn)行過(guò)程中穩(wěn)定性參數(shù)及工況參數(shù)等數(shù)據(jù)作為健康樣本，針對(duì)健康樣本中各穩(wěn)定性參數(shù)測(cè)點(diǎn)峰峰值，選定3σ準(zhǔn)則中上限值μ+3σ作為其閾值。將機(jī)組大修后除健康樣本外累積穩(wěn)定運(yùn)行的數(shù)據(jù)作為分區(qū)數(shù)據(jù)，確定各測(cè)點(diǎn)峰峰值越限工況區(qū)。綜合考慮各測(cè)點(diǎn)越限工況區(qū)，取交集部分作為強(qiáng)烈振動(dòng)區(qū)（即禁止運(yùn)行區(qū)），其他越限工況區(qū)作為過(guò)渡運(yùn)行區(qū)（即限制運(yùn)行區(qū)），非越限區(qū)作為穩(wěn)定運(yùn)行區(qū)，如圖2所示。2 振動(dòng)區(qū)全水頭劃分案例

本文搭建的工況樣本數(shù)據(jù)庫(kù)，實(shí)現(xiàn)了包括穩(wěn)定性試驗(yàn)數(shù)據(jù)在內(nèi)的在線(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)中運(yùn)行水頭、有功功率等工況參數(shù)和振動(dòng)、擺度、壓力脈動(dòng)等21個(gè)穩(wěn)定性參數(shù)峰峰值分類(lèi)存儲(chǔ)，數(shù)據(jù)覆蓋機(jī)組運(yùn)行工況區(qū)間如圖3所示。由目前數(shù)據(jù)庫(kù)存儲(chǔ)的機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行工況和運(yùn)行時(shí)間可知，2018年12月—2019年1月水頭從低水頭到高水頭變化，2019年2—10月水頭在高水頭到低水頭之間多次變化，其變化范圍為63～82 m，且主要運(yùn)行水頭范圍為68～80 m，在該水頭區(qū)間內(nèi)運(yùn)行負(fù)荷為0～52 MW,80 m以上水頭區(qū)間內(nèi)運(yùn)行負(fù)荷為50～56 MW,67 m以下水頭區(qū)間內(nèi)機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)較少。數(shù)據(jù)庫(kù)已累計(jì)存儲(chǔ)該機(jī)組穩(wěn)定運(yùn)行數(shù)據(jù)共1 450 798條，不同水頭下機(jī)組運(yùn)行數(shù)據(jù)累積數(shù)目如圖4所示。圖4 全水頭數(shù)據(jù)累積數(shù)目

【參考文獻(xiàn)】：
期刊論文
[1]計(jì)算機(jī)數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)的開(kāi)發(fā)及其應(yīng)用[J]. 金巨波,葛雷,徐秀麗.  浙江水利水電學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(06)
[2]基于Python的Web數(shù)據(jù)挖掘應(yīng)用[J]. 韋建國(guó),王建勇.  浙江水利水電學(xué)院學(xué)報(bào). 2019(04)
[3]水電機(jī)組振動(dòng)故障診斷方法綜述[J]. 陳珊珊,楊耿杰.  電氣技術(shù). 2019(06)
[4]一種抑制超低頻振蕩的水電機(jī)組調(diào)速器參數(shù)協(xié)調(diào)優(yōu)化方法研究[J]. 王渝紅,陳陽(yáng),曾琦,王媛,李建,王彪,韓連山.  四川電力技術(shù). 2019(02)
[5]某250MW水電機(jī)組振動(dòng)區(qū)劃分及AGC避振方法應(yīng)用[J]. 喬亮亮,李晨坤,付亮,唐衛(wèi)平.  水電能源科學(xué). 2018(09)
[6]基于在線(xiàn)監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)的水輪機(jī)運(yùn)行區(qū)精細(xì)劃分[J]. 婁強(qiáng),王衛(wèi)玉,陳啟卷,郭定宇,程曉宜.  水力發(fā)電學(xué)報(bào). 2018(10)
[7]基于振動(dòng)區(qū)域檢測(cè)的小機(jī)組低水頭運(yùn)行穩(wěn)定性分析[J]. 鐘堰輝.  現(xiàn)代工業(yè)經(jīng)濟(jì)和信息化. 2017(19)
[8]基于萊以特準(zhǔn)則和數(shù)據(jù)融合的溫濕度檢測(cè)系統(tǒng)[J]. 吳勇靈,楊娜,潘曉慧,王文江.  科技通報(bào). 2017(03)
[9]大數(shù)據(jù)時(shí)代基于所有工況的機(jī)組穩(wěn)定性分析[J]. 嚴(yán)耀亮,孫偉.  水電廠自動(dòng)化. 2017 (01)
[10]水電站全廠振動(dòng)區(qū)及最優(yōu)動(dòng)力特性曲線(xiàn)研究[J]. 李文武,孫剛,游文霞,陳博.  水電能源科學(xué). 2016(11)

博士論文
[1]基于健康評(píng)估和劣化趨勢(shì)預(yù)測(cè)的水電機(jī)組故障診斷系統(tǒng)研究[D]. 潘羅平.中國(guó)水利水電科學(xué)研究院 2013

碩士論文
[1]龍灘水電站700MW巨型水輪發(fā)電機(jī)組振動(dòng)特性的研究[D]. 吳祖平.廣西大學(xué) 2017
[2]基于動(dòng)態(tài)振動(dòng)區(qū)條件下水電機(jī)組負(fù)荷分配策略研究[D]. 陳國(guó)青.華北電力大學(xué) 2017



本文編號(hào)：3529830