【摘要】：隨著我國(guó)新能源行業(yè)的迅猛發(fā)展,水輪發(fā)電機(jī)組裝機(jī)容量和單機(jī)容量越來越大,在整個(gè)發(fā)電系統(tǒng)中所占比例越來越大。水輪發(fā)電機(jī)組是水電站的一個(gè)核心組成部分,其安全水平直接影響著整個(gè)電站甚至是電網(wǎng)的安全。水電機(jī)組是一個(gè)受多方面因素共同作用的、隨時(shí)間不斷變化的、對(duì)安全系數(shù)要求高的系統(tǒng),稍有不慎,都有可能導(dǎo)致事故發(fā)生。因此,對(duì)水電機(jī)組進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測(cè),并且對(duì)監(jiān)測(cè)結(jié)果做出準(zhǔn)確預(yù)測(cè)并預(yù)警顯得極其重要。在大數(shù)據(jù)、先進(jìn)科學(xué)技術(shù)迅速發(fā)展的今天,對(duì)水電機(jī)組進(jìn)行基于多源數(shù)據(jù)監(jiān)測(cè)與預(yù)警進(jìn)行研究,對(duì)電力行業(yè)乃至國(guó)民經(jīng)濟(jì)具有十分重要的意義。本文首先回顧了水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)與預(yù)警問題的研究現(xiàn)狀,發(fā)現(xiàn)目前行業(yè)還沒有考慮到設(shè)計(jì)、制造、安裝、調(diào)試等運(yùn)行前數(shù)據(jù)對(duì)狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)的影響,實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)狀態(tài)信息,缺乏對(duì)健康狀況的長(zhǎng)期趨勢(shì)分析。研究發(fā)現(xiàn),運(yùn)行前數(shù)據(jù)對(duì)狀態(tài)評(píng)估系統(tǒng)的模型結(jié)構(gòu)和閾值分析有很大的影響。特別是對(duì)于機(jī)組中的離散單件和多品種設(shè)備,運(yùn)行前的數(shù)據(jù)是必不可少的。因此,本文針對(duì)基于多源數(shù)據(jù)沖擊式水電機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)進(jìn)行了研究,首先構(gòu)建了基于多源數(shù)據(jù)水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)的系統(tǒng)架構(gòu),該架構(gòu)遵循國(guó)際規(guī)約IEC61850和IEC61970,并概述了可實(shí)現(xiàn)該架構(gòu)的技術(shù)手段。在深入研究沖擊式水輪發(fā)電機(jī)組結(jié)構(gòu)的基礎(chǔ)上,按照國(guó)家標(biāo)準(zhǔn)以及行業(yè)標(biāo)準(zhǔn),歸納機(jī)組需要監(jiān)測(cè)的重要狀態(tài)量以及相應(yīng)的傳感器選型及安裝,在此基礎(chǔ)上研究并設(shè)計(jì)了針對(duì)機(jī)組溫度監(jiān)測(cè)模塊的狀態(tài)監(jiān)測(cè)預(yù)警功能模塊。其次,簡(jiǎn)單介紹了灰色預(yù)測(cè)理論和粒子群算法,考慮到GM(1,1)模型的背景值插值系數(shù)和邊值對(duì)最后的預(yù)測(cè)結(jié)果有一定的影響,所以引入粒子群算法(PSO),試圖利用粒子群算法的優(yōu)勢(shì)找出使平均相對(duì)誤差達(dá)到最小的插值系數(shù)和邊值,以提升預(yù)測(cè)精度。再將兩種算法進(jìn)行融合,提出基于非線性序列灰色粒子群預(yù)測(cè)模型;然后將提出的基于非線性序列灰色粒子群預(yù)測(cè)模型對(duì)水輪發(fā)電機(jī)組的運(yùn)行溫度加以預(yù)測(cè),在MATLAB 2013a上進(jìn)行仿真分析,通過結(jié)果對(duì)比可知,本文所提的改進(jìn)模型有其優(yōu)越性,可用于水電機(jī)組溫度的預(yù)測(cè),幫助工作人員提前發(fā)現(xiàn)問題。最后在前文的研究基礎(chǔ)上,構(gòu)建了水電機(jī)組監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)框架,進(jìn)行了硬件選型與軟件應(yīng)用,并完成了在統(tǒng)一信息平臺(tái)架構(gòu)下,將上訴算法融入其中,對(duì)水電機(jī)組監(jiān)測(cè)與預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計(jì)與實(shí)現(xiàn),可滿足預(yù)測(cè)、預(yù)警基本需求。
【圖文】：

圖 1.1 2017 年全球主要國(guó)家水電發(fā)電量情況我國(guó)，水電站通常位于偏遠(yuǎn)地區(qū)，維修難度較大。它們經(jīng)常受到惡，如嚴(yán)寒和高溫。在長(zhǎng)期運(yùn)行中，由于水力、機(jī)械和人為因素的綜合備不可避免地發(fā)生故障，造成重大損失；而嚴(yán)重事故將導(dǎo)致事故進(jìn)接威脅到電站和電網(wǎng)的安全，甚至造成重大機(jī)器損壞和人員傷亡事此，當(dāng)故障沒有發(fā)生時(shí)，有必要對(duì)設(shè)備的狀況進(jìn)行監(jiān)控和預(yù)警，預(yù)狀態(tài)，以確保系統(tǒng)的安全和正常運(yùn)行，并且始終保持最佳運(yùn)行狀態(tài)沖擊式水電機(jī)組的監(jiān)測(cè)系統(tǒng)多是基于發(fā)電廠的實(shí)時(shí)運(yùn)行數(shù)據(jù)的監(jiān)測(cè)前數(shù)據(jù)。本文通過利用沖擊式水輪機(jī)在設(shè)計(jì)、制造、安裝、調(diào)試等據(jù)與設(shè)備運(yùn)行監(jiān)測(cè)數(shù)據(jù)相結(jié)合，，構(gòu)建一種基于多源數(shù)據(jù)的狀態(tài)監(jiān)測(cè)數(shù)進(jìn)行預(yù)測(cè)，幫助我們提前發(fā)現(xiàn)故障，防止事故發(fā)生。水電機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測(cè)研究現(xiàn)狀

國(guó)電大渡河枕頭壩電站已經(jīng)投運(yùn)了設(shè)備狀態(tài)評(píng)價(jià)系統(tǒng)，采用全量化指標(biāo)體系，決了軸流轉(zhuǎn)漿機(jī)組部分診斷難題，尚不能覆蓋安全生產(chǎn)的多項(xiàng)業(yè)務(wù)。北京奧技公司推出了三款針對(duì)工業(yè)大數(shù)據(jù)的平臺(tái)化軟件產(chǎn)品，分別用于數(shù)據(jù)匯聚，指標(biāo)掘和應(yīng)用展示，可以分布部署，靈活搭配。中國(guó)華電集團(tuán)公司正在推出“火電電氣設(shè)備智能運(yùn)維技術(shù)研究與示范應(yīng)用”。1.4 水電機(jī)組狀態(tài)預(yù)警研究現(xiàn)狀預(yù)測(cè)水電機(jī)組的狀態(tài)是實(shí)現(xiàn)預(yù)警的必要前提，通過分析預(yù)測(cè)結(jié)果判斷機(jī)組行狀態(tài)的發(fā)展趨勢(shì)，提前發(fā)現(xiàn)問題并減少損失。目前國(guó)內(nèi)十分重視對(duì)機(jī)組的狀態(tài)監(jiān)測(cè)和故障診斷，而對(duì)機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)的預(yù)測(cè)國(guó)內(nèi)外的診斷系統(tǒng)目前還很少具備，其中的一些只提供了歷史數(shù)據(jù)趨勢(shì)圖，希通過趨勢(shì)圖掌握機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)。隨著科技發(fā)展，出現(xiàn)了各種預(yù)測(cè)方法。大致以分為基于模型的預(yù)測(cè)，基于數(shù)據(jù)的預(yù)測(cè)和基于知識(shí)的預(yù)測(cè)[6]。分類如圖 1.2 示：
【學(xué)位授予單位】：重慶理工大學(xué)
【學(xué)位級(jí)別】：碩士
【學(xué)位授予年份】：2019
【分類號(hào)】：TM312

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本文編號(hào)：2639483