[发明专利]一种调相机多因子耦合在线诊断方法

说明书

本发明公开了一种调相机多因子耦合在线诊断方法。本发明通过趋势算法提前识别机组故障，便于运维人员合理安排检修计划；本发明通过二叉树算法在线诊断故障、判断故障原因，高效排除故障，避免故障继续劣化扩大经济损失和安全隐患，该方案的优点是基于多因子耦合模型将测点相关联，可靠性高，无需新增测点，可实现智能诊断功能。本发明提供的方法克服了现有DCS系统无法判断故障原因，报警处理流程冗长且效率低下的缺点，能够实现调相机监测信号多因子耦合在线智能监测诊断，指导运维人员运维，帮助调相机站超智能化方向发展。

技术领域

本发明涉及一种调相机在线诊断方法。

背景技术

随着信息技术的进步，换流站数字化集成程度越来越高。为便于在线监测调相机运行，调相机的关键部件均设置了测点，测点包括热工测点、电气测点、环境测点和机械测点，通过标准的KKS码对上述测点进行标识，并将测点信号远传至DCS系统。同时，在DCS系统中对监测信号设置报警值，实时显示调相机整体运行状态。对于重要信号，如轴瓦温度信号和轴系振动信号还额外设置跳机值，以防止调相机重大事故。

其热工信号的采集通过配置PT100热电阻、绝缘过热监测装置实现，用于监测调相机关键部件温度状况。电气信号的采集通过配置电气配套件实现，包括电流互感器、局部放电监测装置、轴电压轴电流监测装置等，用于监测调相机各类电气故障。环境信号的采集通过配置漏液监测装置实现，用于监测调相机漏水和漏油故障。机械信号的采集通过配置振动传感器实现，包括加速度传感器、电涡流传感器等，用于监测轴系振动。

现有调相机站DCS监测方案对调相机测点利用仅包含定值报警或跳机，未从物理原理上将各类测点相关联，对测点利用较为单一。当某个测点发出报警信号，无法判断报警原因，从而无法定位故障点，无法指导运维人员在报警时迅速排查故障。现有技术仅能实现各测点越限报警，无法诊断故障原因，且往往报警时机组故障已较严重，造成运维人员的非计划性停机和经济损失。

发明内容

本发明要解决的技术问题是：目前调相机测点布置离散性高，故障报警依据单一，信号之间关联性差。

为了解决上述技术问题，本发明的技术方案是提供了一种调相机多因子耦合在线诊断方法，其特征在于，包括以下步骤：

步骤1、依据每个测点监测的故障类型为每个测点设置在相应时间周期长度下的趋势阈值；

为每个测点设置报警阈值；

步骤2、在每个采样时刻，获得各个测点的在线监测信号，对在线监测信号进行尖刺突变滤波，以去除干扰信号；

步骤3、若在线监测信号超过报警阈值，则产生相应的报警信号后，进入步骤4；

计算每个测点在相应时间周期长度下的趋势值F_t，若趋势值F_t大于趋势阈值，则产生相应的报警信号后，进入步骤4，其中，当前测点的趋势值F_t采用下式计算：

F_t＝(A_t+n-A_t)/n，式中，A_t+n表示通过步骤1在t+n时刻获得的当前测点的在线监测信号；A_t表示通过步骤1在t时刻获得的当前测点的在线监测信号；n表示对应测点的时间周期长度；

步骤4、二叉树算法被上一步产生的报警信号所触发，通过二叉树算法在线诊断故障，判断故障原因，以高效排除故障。

优选的，步骤1中，设置的趋势阈值如下表所示：