用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法及系统，包括：输入大型调相机辅助系统的n项待诊断指标的原始数据，计算劣化度进行故障判断，在无故障情况下求取n项待诊断指标与大型调相机辅助系统的m个运行状态之间的隶属度，构建n项待诊断指标、m个运行状态之间的模糊判断矩阵A；分别求取n项待诊断指标的权重矩阵S；将S与A进行模糊运算得到诊断矩阵B，针对诊断矩阵B中的诊断结果选择最终的运行状态作为最终评估得到的大型调相机辅助系统的运行状态。本发明专利技术不仅可以对大型调相机辅助系统进行在线状态诊断，还可以在大型调相机辅助系统出现轻微故障及故障时，给出具体故障子系统，便于查找故障部位、并实施检修。施检修。施检修。

【技术实现步骤摘要】
用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法及系统


[0001]本专利技术涉及大型调相机辅助系统的运行状态检测技术，具体涉及一种用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法及系统。

技术介绍

[0002]近年来，随着特高压直流输电工程的不断规划和投产，其输送电过程中，换流器需要消耗大量的无功功率。如果电网发生故障，在快速动态调整过程中，需要吸收的无功功率将大幅增加；而当电网电压过高时，又需要释放无功功率，以满足电网对电压稳定性的要求。可见，无功功率不足或过剩都将造成交流电压的不稳定，严重时可能危及整个交、直流系统的安全稳定运行。由于同步调相机易于调节，既能发出无功功率、又能吸收无功功率，使其在特高压交直流输电工程中得到了应用。鉴于新一代同步调相机数量较少，运行时间尚短，且其运行环境和所带负载复杂多变，所以其可靠性尚需时间检验。因此为了保证特高压交直流输电工程中大型调相机组的高效投产和安全稳定运行，有必要对其健康状态做出正确诊断，以便合理安排维护及检修，延长调相机的使用寿命。
[0003]大容量同步调相机结构复杂，除了用于能量交换的调相机本体外，还有一些辅助系统。辅助系统正常工作是调相机组正常运行的重要基础，对辅助系统进行状态诊断可以及时发现调相机组故障，为检修人员做出运维决策提供判断依据，延长调相机组的使用寿命，为电网的稳定性、安全性提供保障。对调相机组定期检修虽然可以有效避免事故发生，但其缺乏灵活性，容易造成“检修过度”或“检修欠缺”从而耗费大量的人力物力。依据状态诊断做出检修决策区别于传统检修，是通过对调相机辅助系统进行在线监测并收集运行数据，经数据分析后得出各辅助部分的健康状态进而诊断调相机组的运行状态的方式。根据诊断结果可以知道调相机组的劣化程度并采取相应的检修策略。当调相机劣化程度较高时，适当提高巡视和试验的频率，而对于劣化程度较低的调相机，则适当减少维护频率，有着较好的经济性及可靠性。

技术实现思路

[0004]本专利技术要解决的技术问题：针对现有技术的上述问题，提供一种用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法及系统，本专利技术不仅可以对大型调相机辅助系统进行在线状态诊断，还可以在大型调相机辅助系统出现轻微故障及故障时，给出具体故障子系统，便于查找故障部位、并实施检修。
[0005]为了解决上述技术问题，本专利技术采用的技术方案为：
[0006]一种用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法，包括：
[0007]1)输入大型调相机辅助系统中涉及定子冷却水系统、转子冷却水系统、润滑油系统、高压顶轴油系统的n项待诊断指标的原始数据；
[0008]2)分别针对n项待诊断指标的原始数据计算劣化度，若任意一项待诊断指标的劣化度为1，则判定大型调相机辅助系统发生故障并退出；否则执行下一步；
[0009]3)分别求取n项待诊断指标与大型调相机辅助系统的m个运行状态之间的隶属度；
[0010]4)根据隶属度构建n项待诊断指标、m个运行状态之间的模糊判断矩阵A；
[0011]5)分别求取n项待诊断指标的权重矩阵S；
[0012]6)将权重矩阵S与模糊评判矩阵A进行模糊运算得到诊断矩阵B，所述诊断矩阵B中包含与m个运行状态一一对应的诊断结果；
[0013]7)采用最大隶属度原则，针对诊断矩阵B中的诊断结果选择最终的运行状态作为最终评估得到的大型调相机辅助系统的运行状态。
[0014]可选地，步骤1)中涉及定子冷却水系统、转子冷却水系统、润滑油系统、高压顶轴油系统的n项待诊断指标中：定子冷却水系统的待诊断指标包括进水压力、进水温度、进出口压差、出水温度、流量、液位、进水电导率、水的pH值；转子冷却水系统的待诊断指标包括进水压力、进水温度、流量、液位、进出口压差、出水温度；润滑油系统的待诊断指标包括进口油温、出口油温、进油压力以及油箱液位；高压顶轴油系的待诊断指标包括进口油温、出口油温、顶轴油出口母管压力以及油箱液位。
[0015]可选地，步骤2)中分别针对n项待诊断指标的原始数据计算劣化度时，针对任意一项待诊断指标的原始数据计算劣化度的步骤包括：
[0016]2.1)判断该待诊断指标的类型，涉及的类型包括双极限值型、上极限值型、下极限值型以及额定值型四种，双极限值型是指待诊断指标当超出正常区间的上、下极限时出现故障，上极限值型是指待诊断指标当超出正常上限时出现故障，下极限值型是指待诊断指标当超出正常下限时出现故障，额定值型是指待诊断指标当超出正常额定值的指定裕量范围时出现故障，若为双极限值型或额定值型，则跳转执行步骤2.2)；若为上极限值型，则跳转执行步骤2.3)；若为下极限值型，则跳转执行步骤2.4)；
[0017]2.2)根据下式计算劣化度，跳转执行步骤3)；
[0018][0019]上式中，g(x)为劣化度，x为该待诊断指标的原始数据，x
max
、x
min
分别为该待诊断指标的上、下极限值，α～β分别为该待诊断指标的允许值范围；
[0020]2.3)根据下式计算劣化度，跳转执行步骤3)；
[0021][0022]上式中，g(x)为劣化度，x为该待诊断指标的原始数据，α为指标正常运行的允许值，x
max
为指标的上极限值；
[0023]2.4)根据下式计算劣化度，跳转执行步骤3)；
[0024][0025]上式中，g(x)为劣化度，x为该待诊断指标的原始数据，x
min
分别为该待诊断指标的下极限值。
[0026]可选地，步骤3)包括：由于大型调相机辅助系统的运行状态变化过程是渐变的，满足正态分布，采用正态型隶属度函数计算任意待诊断指标x
i
与运行状态s
j
之间的隶属度，且代入某一运行状态下的n项待诊断指标数据，从n项待诊断指标数据上分析n项待诊断指标与大型调相机辅助系统的m个运行状态之间的隶属度，从而得到任意待诊断指标x
i
与运行状态s
j
之间的隶属度为：
[0027][0028]上式中，A
ij
为待诊断指标x
i
与运行状态s
j
之间的隶属度，c
j
为运行状态s
j
正态分布的中心，σ为运行状态s
j
正态分布的宽度。
[0029]可选地，步骤4)中根据隶属度构建n项待诊断指标、m个运行状态之间的模糊判断矩阵A的函数表达式为：
[0030][0031]上式中，任意A
ij
为待诊断指标x
i
与运行状态s
j
之间的隶属度，i＝1,2,
…
,n，n为待诊断指标数量，j＝1,2,
…
,m，m为运行状态数量。
[0032]可选地，步骤5)中分别求取n项待诊断指标的权重S的函数表达式为：
[0033]5.1)针对n项待诊断指标，结合专本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法，其特征在于，包括：1)输入大型调相机辅助系统中涉及定子冷却水系统、转子冷却水系统、润滑油系统、高压顶轴油系统的n项待诊断指标的原始数据；2)分别针对n项待诊断指标的原始数据计算劣化度，若任意一项待诊断指标的劣化度为1，则判定大型调相机辅助系统发生故障并退出；否则执行下一步；3)分别求取n项待诊断指标与大型调相机辅助系统的m个运行状态之间的隶属度；4)根据隶属度构建n项待诊断指标、m个运行状态之间的模糊判断矩阵A；5)分别求取n项待诊断指标的权重矩阵S；6)将权重矩阵S与模糊评判矩阵A进行模糊运算得到诊断矩阵B，所述诊断矩阵B中包含与m个运行状态一一对应的诊断结果；7)采用最大隶属度原则，针对诊断矩阵B中的诊断结果选择最终的运行状态作为最终评估得到的大型调相机辅助系统的运行状态。2.根据权利要求1所述的用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法，其特征在于，步骤1)中涉及定子冷却水系统、转子冷却水系统、润滑油系统、高压顶轴油系统的n项待诊断指标中：定子冷却水系统的待诊断指标包括进水压力、进水温度、进出口压差、出水温度、流量、液位、进水电导率、水的pH值；转子冷却水系统的待诊断指标包括进水压力、进水温度、流量、液位、进出口压差、出水温度；润滑油系统的待诊断指标包括进口油温、出口油温、进油压力以及油箱液位；高压顶轴油系的待诊断指标包括进口油温、出口油温、顶轴油出口母管压力以及油箱液位。3.根据权利要求1所述的用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法，其特征在于，步骤2)中分别针对n项待诊断指标的原始数据计算劣化度时，针对任意一项待诊断指标的原始数据计算劣化度的步骤包括：2.1)判断该待诊断指标的类型，涉及的类型包括双极限值型、上极限值型、下极限值型以及额定值型四种，双极限值型是指待诊断指标当超出正常区间的上、下极限时出现故障，上极限值型是指待诊断指标当超出正常上限时出现故障，下极限值型是指待诊断指标当超出正常下限时出现故障，额定值型是指待诊断指标当超出正常额定值的指定裕量范围时出现故障，若为双极限值型或额定值型，则跳转执行步骤2.2)；若为上极限值型，则跳转执行步骤2.3)；若为下极限值型，则跳转执行步骤2.4)；2.2)根据下式计算劣化度，跳转执行步骤3)；上式中，g(x)为劣化度，x为该待诊断指标的原始数据，x
max
、x
min
分别为该待诊断指标的上、下极限值，α～β分别为该待诊断指标的允许值范围；2.3)根据下式计算劣化度，跳转执行步骤3)；
上式中，g(x)为劣化度，x为该待诊断指标的原始数据，α为指标正常运行的允许值，x
max
为指标的上极限值；2.4)根据下式计算劣化度，跳转执行步骤3)；上式中，g(x)为劣化度，x为该待诊断指标的原始数据，x
min
分别为该待诊断指标的下极限值。4.根据权利要求1所述的用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法，其特征在于，步骤3)包括：由于大型调相机辅助系统的运行状态变化过程是渐变的，满足正态分布，采用正态型隶属度函数计算任意待诊断指标x
i
与运行状态s
j
之间的隶属度，且代入某一运行状态下的n项待诊断指标数据，从n项待诊断指标数据上分析n项待诊断指标与大型调相机辅助系统的m个运行状态之间的隶属度，从而得到任意待诊断指标x
i
与运行状态s
j
之间的隶属度为：上式中，A
ij
为待诊断指标x
i
与运行状态s
j
之间的隶属度，c
j
为运行状态s
j
正态分布的中心，σ为运行状态s
j
正态分布的宽度。5.根据权利要求1所述的用于大型调相机辅助系统的运行状态在线诊断方法，其特征在于，步骤4)中根据隶属度构建n项待诊断...

【专利技术属性】
技术研发人员：熊富强，赵鹏，张超峰，闾昊辉，董卓，杨建明，刘亚楠，刘昊然，刘源，张阳，王天一，周挺，李佐胜，康文，蒋久松，瞿旭，雷云飞，彭舟，于艺盛，杨洋，王卿卿，严宇，
申请(专利权)人：国网湖南省电力有限公司检修公司国家电网有限公司，
类型：发明
国别省市：