基于人工智能的水电站发电机组故障预测与维护优化研究

摘要：水电站在运行过程中受到各方因素的影响，其发电机组会发生各种故障，如负荷过载、温度过高、震动故障等，严重影响水电站正常运行，需要及时进行检测和维护。将人工智能技术应用到发电机组故障预测和维护工作中，充分发挥其在故障检测和数据分析方面的优势，可有效预测故障风险，发现不稳定因素并及时采取控制措施，以确保发电机组长久平稳运行。文章针对水电站发电机组常见故障类型及其维护技术要点展开分析，就如何利用人工智能技术解决故障、开展机组整体维护提出方法和建议。

关键词：人工智能；水电站发电机组；故障预测；优化策略

1.水电站发电机组常见故障类型

发电机组设备超荷。在运行过程中承受负荷超过额定值时发生过载反应。其可能是由机组故障或负载设备发生故障造成，如电机出现短路、接地短路等故障，或发电源电压不稳定造成过载或其他异常情况。发电机组出现剧烈震动，包括电气震动和机械振动。电机出现巨大噪音并伴随三相负荷不平衡时，可能发生硅管被击穿、轴承磨损、励磁附加绕组短路等现象，导致气隙值不平衡，进而发生电气震动。而水轮机发生气蚀、联动传动部分不同心、机组地脚螺丝松动、尾水管堵塞，以及轴承、轴瓦损坏等可导致机组发生机械振动。

发电机组温度过高主要表现为水导瓦温度过高。发电机组转子、定子、导轴承内部发生摩擦且受到线圈电磁感应灯影响，导致温度上升，此外油盘缺油、油槽尺寸不当或油槽余瓦面间隙不合适都可能导致水导瓦温度过高，同时水导瓦铸造质量、水轮机主轴加工质量不佳等都可能导致机组温度过高。通风不良、机械摩擦等也会导致温度过高，若未能及时、有效散热，也会对机组的正常运行产生不良影响，甚至导致机组严重故障或停运。

转子一点接地是指发电机转子与大地间绝缘层被破坏，电流直接流到地面并形成回路，会破坏转子气隙磁场，不及时处理可能发展为两点接地。转子两点接地会导致故障点流过较大的故障电流，进而烧伤转子本体，并使励磁绕组电流增加导致过热烧伤。部分绕组被短接后气隙缝失去平衡，引起震动并可能导致轴系和汽机磁化。

2.水电站发电机组维护技术要点

针对发电机组具体故障类型，及时做出反应并采取针对性解决措施。如发电机组发生不良震动时应当及时确定剧烈震动故障的原因，通过查看电流表示数来确定震动类型，三相电流不平衡即为电气震动，可通过调节负荷平衡以减轻震动情况。电流表示数正常则可以判定为机械振动，此时需要对电动机组的安全组合进行检修以解决其震动故障。发电机组发生噪音时需要对发电机组电源进行切断处理，并对硅管进行检修更换，同时对励磁磁场变阻器及附加绕组等进行检修，利用三相电表等检查每相短路情况，三相地址的接地和短路情况并根据附加绕组的烧焦情况判断故障位置。机组温度过高时检查是否存在设备问题，主要对水导瓦面铸造以及水轮机的车削、抛光等进行检查，检查水导瓦巴氏合金面是否正常、油盘状况是否良好，并进行安装间隙的检查。对于转子接地故障，详细检查一点接地信号并进行复归，对转子的正、负对地电压等进行检查，详细检查接地部件及其具体情况。若发生转子两点接地故障则需要停机进行检查，及时汇报情况并采取处理措施。在日常发电机组检查与维护过程中，应当重点对常见故障类型、易发生故障部位等进行检查，并依据历史数据等展开风险评估和分析，实现提前、有效的风险预防和故障处理。

3.基于人工智能的发电机组故障预测与维护策略

3.1技术利用

利用人工智能、大数据与云计算、深度学习算法、混合智能故障诊断方法和工业互联网平台等对水电站发电机组进行监控。如利用大数据分析技术对水轮机组运行状态进行检测，对水电站海量运行数据进行收集、存储和处理，分析关键设备如变压器、发电机组的运行状态，并对各项故障诊断和状态检修数据开展研究，形成互联网平台，实现信息化监控、故障分析和管理。

3.2故障预测

利用人工智能技术收集水电站发电机组设备的运行数据并建立故障预测模型。对运行机组的各项参数，包括电流、温度、部件运行情况等进行检测分析，提前发现潜在故障。开发电气设备状态趋势预测子系统，重点对发电机组和水轮机温度、振摆进行趋势预测、故障预警和参数管理。同时对机组整体运行情况、周边环境、设备运行数据等进行检测并建立安全管理模型，利用云平台收集和分析各项数据，利用传感器和智能算法实时监测环境参数和设备数据，并及时反馈风险因素，实现故障预警。相关互联网云平台串联设备机组和管理人员操作系统，实现数据即时反馈并给定操作建议，不断改善人工智能故障检测系统的功能和性能。

3.3机组管理

利用人工智能技术设计智能化机组运维计划，对整体的水电站运行目标执行情况、人员操作、机组运行状况和设备历史故障数据等进行实时监控和分析，并及时上传汇总相关数据。利用人工智能对相关的数据进行分析和调整，并为机组管理人员提供最佳的维护和检修方案。针对具体故障类型给定维护方案，以减少不必要的维修和停机时间，实现对发电机组的远程在线监管，在提高运维效率的基础上进一步保障工作安全性。

3.4维护要点

应当利用大数据采取设备实时运行数据，以精准辨别和分析故障类型、故障成因并提供维护建议。针对发电机组关键运行部分收集、清洗和预处理数据，确保检测数据的质量和可用性，便于提升后续人工智能监测算法模型的可靠性。应当重点针对水电站发电机组智能运行系统进行完善和维护工作。加大对水电站运行和发电机组维护的智能化改造力度，建设投用各项软硬件设备，注重提升系统的稳定性，在发电机组发生故障时迅速做出相应的判断。应当重视人工智能工作系统的数据安全性，对采集到的故障数据和发电机组运行数据进行保护和加密处理，应当设置严格的系统访问权限。发电机组故障检修人员和维护人员应当确保各项检测和维护活动合规开展，实现对发电机组设备的全方位监控和管理。

结语

随着人工智能技术的进一步发展和完善，未来水电站的智能化运行和管理水平也将得到更大提升，为故障的排除、设备的正常运行和安全管理提供重要技术支持。针对发电机组的故障排除，应当合理利用人工智能技术处理故障并建设完善相应的智能检测系统，加大现代信息技术的应用力度，以及时发现风险，有效解决故障。

参考文献

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