[发明专利]一种电机异常状态在线预警方法

说明书

本发明属于电机设备监测与故障诊断相关技术领域，并公开了一种电机异常状态在线预警方法，该方法包括：从火电厂SIS系统中定时采集与电机状态有关参数的数据，同时建立针对电机三相绕组温度的预测模型；利用所采集的数据统计出电机三相绕组温度方差的分布特征；结合电机三相绕组温度方差和预测模型来分阶段对电机异常状态执行在线预警。通过本发明，不仅可显著提高在线预警操作的时效性和精度，而且能够有效执行有目的的点检任务，在确保机组正常稳定运行的同时，大大降低运维管理成本，因而尤其适用于各类中大型火电厂之类的应用场合。

技术领域

本发明属于电机设备监测与故障诊断相关技术领域，更具体地，涉及一种电机异常状态在线预警方法。

背景技术

电机作为电能生产、传输、使用和电能特性变换的核心装备，在现代社会多个行业和部门中占据着越来越重要的地位。以火力发电厂为例，多种辅助设备，如磨煤机、三大风机和各种泵等，都需要电机来驱动。因此，电机是保证电厂稳定运行不可或缺的设备。重要辅机设备的电机故障，很有可能导致整个发电机组降负荷运行或紧急停机，这严重影响电厂经济性和企业社会效应。

更具体地，现代的火电厂发电机组一般都配备SIS(Supervisory InformationSystem in plant level)系统，也就是厂级监控信息系统。该系统可以实时监测机组各设备中某些状态参数，如电机的电流值和绕组温度等。然而，由于目前的SIS系统通常采用固定阈值来对参数进行报警(如对电机三相绕组来说一般阈值取100℃)，当报警发生时，设备状态实际上往往已经劣化到了一定程度。在这种情况下，不仅电厂发电量下降，各种人力物力也造成了巨大的经济损失，也即报警时效性不强，容易造成设备欠修，降低机组可靠性和经济性。

除此之外，现有的基于SIS系统的电机状态监测方案基本上主要是依靠点检人员利用特定检测设备对电机状态进行判断，却没有对SIS系统中海量运行数据进行充分利用。这种现状不仅加大了电厂人力物力的消耗，同样可能因点检周期长而导致电机性能劣化未被及时发现，并导致监测精度和自动化水平不高。相应地，本领域亟需做出进一步的改进，以便更好地满足现代化火电厂对电机异常状态预警过程的更高需求。

发明内容

针对现有技术的以上不足之处和改进需求，本发明提供了一种电机异常状态在线预警方法，其中通过选择电机三相绕组温度测量值的方差来作为判断电机异常状态的参考指标，同时充分利用了SIS系统已有运行数据来构建电机三相绕组温度预测模型，相应不仅可显著提高在线预警操作的时效性和精度，而且能够有效执行有目的的点检任务，在确保机组正常稳定运行的同时，大大降低运维管理成本，因而尤其适用于各类中大型火电厂之类的应用场合。

为实现上述目的，按照本发明，提供了一种电机异常状态在线预警方法，其特征在于，该方法包括下列步骤：

(i)在配备有SIS系统也即厂级监控信息系统的火电厂，针对作为监测对象的各类电机，基于该SIS系统定时采集其中反映电机出力和运行状态相关参数的当前实时数据和历史数据；

(ii)从步骤(i)所采集的数据中，继续获取N组电机三相绕组温度的历史数据作为统计样本，然后分别计算各组样本的三相绕组温度实际测量值之间的方差同时统计这N组样本的方差分布特征，其中i为正整数表示各组样本的编号，且1≤i≤N；

(iii)建立及训练针对电机三相绕组平均温度的预测模型；

(iv)基于步骤(ii)所计算及统计出的结果，判断当前时刻的电机三相绕组温度是否合理：其中，当不符合预设的工况条件时直接予以报警，同时生成点检任务，由此执行对电机异常状态的初步预警；否则继续执行以下步骤(v)；