【摘 要】
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水电机组状态检修对水电厂安全稳定、高效运行意义重大。状态检修依赖于状态监测和故障诊断。目前状态监测技术日趋成熟,而且在实际运行中得到了越来越多应用。水电机组故障
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水电机组状态检修对水电厂安全稳定、高效运行意义重大。状态检修依赖于状态监测和故障诊断。目前状态监测技术日趋成熟,而且在实际运行中得到了越来越多应用。水电机组故障诊断技术目前尚不成熟,主要原因是:缺乏故障样本、部分故障机理不明。因此,水电机组故障诊断在实际运行中少有应用。鉴于故障诊断难以实施,结合水电机组状态检修的实际需求,可以采用故障检测手段为机组状态检修提供指导。依据水电机组运行产生的大数据开展水电机组故障检测是有益的途径。本文针对故障检测开展了如下研究工作:1.通过类比分析的方法,得到了发生故障时数据变化的简化数学模型。故障时数据异常一般可分为:均值异常、方差异常、趋势异常以及复合异常。2.通过使用数学模型进行验证,得到M-K检验无法检测均值异常、方差异常和趋势异常;滑动t-检验无法检测均值异常、方差异常和趋势异常;启发式分割无法检测出方差异常,可以检测出趋势异常和均值异常。3.通过蒙特卡洛模拟得到归一化加权平均值的分布规律,根据该规律进行故障检测。该方法虽然无法检验出方差异常,但由于具有明确的物理意义,可作为度量机组健康状态的指标。4.通过数学模型和实例的验证,使用相对熵和重复率可以检测出各类异常,即能够进行故障检测。相对熵大于预警值时机组为故障状态,重复率小于预警值时机组为故障状态。5.对二维机组状态数据,使用DBSCAN方法聚类,若得到的聚类簇数量大于1,则机组为故障状态;若得到的聚类簇数量为1,进一步考察噪声数据的分布情况,若噪声数据的差异程度指标大于设置的预警值,则检出机组处于故障状态。
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