大型水轮发电机组检修技术与状态评估方法研究

引言：

随着清洁能源需求的不断增加，大型水轮发电机组在电力系统中的作用愈发重要。长期高负荷运行使其面临磨损、疲劳及突发故障等多重问题。传统依靠经验的检修模式难以契合现代运维需求，迫切需要融合先进技术手段，实现科学、高效的状态评估与维修决策。探索适应新时代需求的检修技术与评估方法，对提升设备可靠性和运行安全性具有重要价值。

一、大型水轮发电机组检修技术的发展现状与挑战

大型水轮发电机组作为水电站的核心设备，其运行稳定性与安全性直接关联电力系统的可靠性。随着设备规模和技术复杂度的持续提升，传统检修方式面临新的挑战。

1. 传统检修模式的特点与局限

传统水轮发电机组的检修模式主要依靠定期维护与经验判断，一般以运行时间为参照，制定统一的检修周期和内容。这种模式在早期设备技术相对简单、运行工况相对稳定的情况下，能够满足基本的运维需求。但随着机组容量的大幅增加、结构复杂化及运行环境多样化，传统定期检修逐渐显现出一系列问题。部分设备未达故障临界点就开展过度维修，造成资源浪费；而某些潜在故障未能及时察觉，则可能发展为严重问题，甚至引发停机事故。依赖人工经验判断易受主观因素影响，难以保障评估结果的准确性和一致性。

2. 设备复杂性增加对检修提出新要求

现代大型水轮发电机组采用高性能材料、复杂结构与智能控制系统，设备集成度和自动化水平明显提高。运行效率与调节能力虽得到增强，却也加大了检修难度。检修人员需掌握机械、电气和智能系统的多维度知识，尤其是转轮、轴承、定子绕组等关键部件，其在复杂应力和电磁作用下的劣化过程呈现非线性与不确定性，常规方法难以精准把握。因此，检修工作不仅要具备及时性和精准性，还需实现预测性与针对性。

3. 检修技术转型推动状态感知融合发展

为解决传统检修模式的不足，越来越多的水电站引入状态监测与智能诊断技术，促使检修从“定期式”向“状态式”转型。通过布置振动、温度、油液、电参量等多种传感器，实时获取设备运行数据，结合信号处理、特征提取与故障识别算法，实现对关键部件运行状态的连续追踪与预警。这种状态感知技术可有效提高故障检测的准确性和时效性，减少不必要的停机检修。在大数据与人工智能技术支持下，形成设备健康评估模型，为制定个性化检修策略提供依据。当前，状态检修虽在部分先进电站中取得显著成效，但其推广仍受技术水平、投资成本及人员能力等因素限制，亟需在实践中不断优化与完善。

二、基于多源信息的机组运行状态评估方法

随着智能监测技术的持续发展，依托多源信息构建的状态评估方法为大型水轮发电机组的精细化管理开辟了新路径，在提升故障识别准确性与运行维护科学性方面发挥着重要作用。

1. 多源信息融合的重要性

大型水轮发电机组运行环境具有复杂性特点，仅依靠单一传感器或监测方式往往无法全面呈现设备实际状态。将振动、温度、电流、电压、油液品质等多类监测数据进行融合处理，能够获取更为全面且立体的运行信息。不同类型数据分别从结构、热力、电磁等多个维度揭示机组健康情况，这种融合方式有利于弥补单源数据在时效表现、准确程度与适用场景方面的局限，增进状态评估的全面性和鲁棒性。

2. 状态评估模型的构建方法

基于多源信息的状态评估通常需要依托数据驱动模型与物理模型相结合的联合建模思路。人工神经网络、支持向量机、随机森林等数据驱动方法，能够从海量历史数据中掌握故障特征与发展动向，实现设备健康状态的预测与评估。物理模型则根据设备工作原理与结构参数开展建模工作，适用于搭建关键部件的机理性评估指标。两种模型结合既能够保证评估具备理论支撑，又能提升模型适应性和预测水平。深度学习与迁移学习等技术的应用，让状态评估模型逐步朝着高精度、自适应的方向发展，推动机组管理从“被动维护”转变为“主动决策”。

3. 数据质量与处理技术的关键作用

多源信息评估方法对数据的完整性与质量有着较高要求，特别是在现场应用过程中，传感器故障、信号干扰与数据漂移等问题经常出现，可能会对评估结果的准确性产生影响。所以数据预处理技术十分关键，其中包括信号去噪、缺失数据补全、特征选择与标准化处理等内容。高效的数据清洗和处理流程能够提升模型的训练效果，增强系统的稳定性与抗干扰能力。为实现实时评估，需要借助边缘计算与云平台的支持，完成大规模数据的分布式采集、传输与分析，为状态评估的实际应用提供可靠保障。

三、检修与状态评估技术的融合应用与优化路径

在大型水轮发电机组运维体系中，检修技术与状态评估的深度融合是提升运行效率和故障预警能力的核心方向，也是实现智能化维护的关键支撑。

1. 检修策略向状态驱动转变

传统依托时间周期的检修模式已难以适配复杂设备的动态维护需求，检修策略正逐步向以状态评估为依据的“状态驱动”模式转型。借助实时监测获取的多源信息，能够对机组运行状态开展持续追踪，动态识别潜在故障点和退化态势，进而为检修提供精确时间节点和目标部位。这种基于状态的检修模式不仅能有效减少不必要的停机次数，降低资源损耗，还可延长关键部件的使用寿命并提升运维效率，促使设备管理更具主动性与科学性。

2. 状态评估成果指导维修实施

融合技术的核心在于将状态评估结果有效转化为维修策略。评估系统应输出清晰、量化的健康指标，包括状态评分、故障概率、趋势图谱等，为维修工程师提供决策依据。当振动监测结果显示轴承振幅异常且温升同步加剧时，可优先安排该部件拆检维护。部分先进系统已实现智能推荐功能，能自动匹配维修方案和工单计划。状态评估与维修数据的闭环管理同样关键，可不断优化评估模型准确性与维修经验数据库，形成良性循环，增强检修决策的适应性与实效性。

3. 优化路径推动融合落地应用

实现检修与状态评估的高效融合，需从制度、技术与人员三个层面协同推进。制度层面，应建立基于状态评估的检修决策机制，明确设备状态分级标准与响应流程；技术层面，需完善数据采集系统、搭建统一平台，实现状态数据、检修记录与历史工况的集成管理；人员层面，应提高运维人员的数字化能力，强化对评估结果的理解与应用水平。持续优化多源信息融合算法、智能诊断模型、边缘计算与平台集成技术，能加快从试点探索到工程化落地的进程。

结语：

大型水轮发电机组的安全稳定运行依托科学的检修技术与精准的状态评估方法。设备复杂度不断提升与智能化技术持续发展，推动传统运维模式向数据驱动、智能融合的方向转型。经由多源信息融合、智能评估模型构建及检修策略动态优化，不仅提高了故障预警能力，也显著增强了运维效率。未来，促进检修与状态评估深度融合，将成为实现电站智能化、精细化管理的关键路径。

参考文献：

[1] 耿清华 . 基于 PHM 的水轮发电机组健康数智诊断及故障预测 [D]. 四川大学 ,2021.DOI:10.27342/d.cnki.gscdu.2021.008180.

[2] 韩冰玉 . 基于深度置信网络的水轮发电机组轴承异常状态预测方法研究 [D]. 东北电力大学 ,2024.DOI:10.27008/d.cnki.gdbdc.2024.000436.

[3] 董佩宇 , 张文杰 . 基于生产大数据的水轮发电机组故障检修技术研究 [J]. 现 代 制 造 技 术 与 装 备 ,2024,60(08):141-143.DOI:10.16107/j.cnki.mmte.2024.0517.