基于智能算法的水電站電氣設(shè)備故障診斷與預(yù)測

余濤

（廣東水電云南投資金平電力有限公司，云南紅河 661100）

1 水電站電氣設(shè)備常見故障類型

1.1 電動機故障

電動機運行狀態(tài)直接影響水電站的整體運行效率。電動機故障可能是設(shè)備自身問題（如電機內(nèi)部的機械或電氣故障），也可能外部環(huán)境影響（如電源不穩(wěn)定、負(fù)載過重等原因）所導(dǎo)致。電動機故障會導(dǎo)致電機過熱、振動增大、噪聲異常等問題，嚴(yán)重時會發(fā)生電機燒毀事故，影響水電站正常生產(chǎn)。絕緣老化或損壞是電氣設(shè)備常見的故障之一。絕緣老化是指電氣設(shè)備中的絕緣材料由于長時間的使用和環(huán)境的影響，其性能逐漸下降，無法有效隔離電流，導(dǎo)致設(shè)備短路或漏電[1]。絕緣損壞則會迫使設(shè)備無法正常工作，甚至引發(fā)電火災(zāi)等安全事故。電動機軸承的作用是支持轉(zhuǎn)動部件并限制其運動方向，若軸承出現(xiàn)故障可能導(dǎo)致電動機運行不穩(wěn)，產(chǎn)生過大振動和噪聲，或致使設(shè)備停機。故障因素主要為使用不當(dāng)、保養(yǎng)不足、潤滑不良等，需要及時檢查更換。電動機繞組短路可能導(dǎo)致電流過大，引發(fā)設(shè)備過熱、燒毀；繞組開路則可能導(dǎo)致設(shè)備無法啟動或運行不穩(wěn)，需要由專業(yè)的維修人員進(jìn)行檢修，以確保設(shè)備的安全運行[2]。

1.2 發(fā)電機故障

水電站發(fā)電機正常運轉(zhuǎn)直接影響電站的電力輸出和運行效率，然而，發(fā)電機在運行過程中可能會出現(xiàn)多種故障，包括轉(zhuǎn)子不平衡、勵磁系統(tǒng)故障等。轉(zhuǎn)子不平衡是常見的機械故障，轉(zhuǎn)子質(zhì)量分布不均，或者轉(zhuǎn)動軸線與質(zhì)心軸線不重合時，會導(dǎo)致轉(zhuǎn)子在旋轉(zhuǎn)過程中產(chǎn)生振動，加劇設(shè)備磨損，降低設(shè)備運行壽命，嚴(yán)重時導(dǎo)致設(shè)備的早期故障。因此，保持轉(zhuǎn)子轉(zhuǎn)動平衡是提高發(fā)電機運行穩(wěn)定性和延長設(shè)備壽命的關(guān)鍵。勵磁系統(tǒng)故障也是影響發(fā)電機正常運行的重要因素。勵磁系統(tǒng)是發(fā)電機的重要組成部分，為發(fā)電機的轉(zhuǎn)子提供必要的磁場，一旦勵磁系統(tǒng)出現(xiàn)故障，發(fā)電機將無法正常發(fā)電。勵磁系統(tǒng)故障的原因包括系統(tǒng)部件損壞、系統(tǒng)控制失效等，對勵磁系統(tǒng)的定期檢查和維護(hù)是保證發(fā)電機正常運行的重要任務(wù)。

1.3 變壓器故障

水電站電氣設(shè)備，如變壓器和開關(guān)設(shè)備，是實現(xiàn)電力傳輸和配電的重要組成部分。變壓器在運行過程中可能由于繞組的斷裂、連接件的松動或損壞等存在內(nèi)部短路或開路的情況，導(dǎo)致變壓器無法正常工作、設(shè)備損壞，影響電力供應(yīng)。變壓器冷卻系統(tǒng)是幫助變壓器散熱，避免因為過熱導(dǎo)致設(shè)備損壞，如果冷卻系統(tǒng)出現(xiàn)故障，會導(dǎo)致變壓器內(nèi)部溫度升高，加速設(shè)備的老化，縮短設(shè)備使用壽命。

1.4 開關(guān)設(shè)備故障

開關(guān)設(shè)備接觸點是電流流動的關(guān)鍵部分，如果長時間使用導(dǎo)致自然老化，或維護(hù)不當(dāng)造成接觸不良，或磨損都會導(dǎo)致電流無法正常通過，影響電力系統(tǒng)的運行。開關(guān)設(shè)備中的彈簧是實現(xiàn)開關(guān)動作的重要部分，若彈簧因老化、疲憊、損壞導(dǎo)致勢能不足，那么開關(guān)將無法完成基本動作的執(zhí)行。脫扣或跳閘故障也是開關(guān)設(shè)備的常見問題。脫扣是指開關(guān)設(shè)備在特定條件下自動斷開電路的功能，而跳閘則是指開關(guān)設(shè)備在過載或短路時自動斷開電路的功能。如果開關(guān)設(shè)備出現(xiàn)脫扣或跳閘故障，可能引發(fā)設(shè)備損壞或電火災(zāi)等安全事故。

2 智能算法在水電站電氣設(shè)備故障診斷與預(yù)測的應(yīng)用

2.1 傳感器技術(shù)在電氣設(shè)備監(jiān)測中的應(yīng)用

現(xiàn)代的傳感器技術(shù)在電氣設(shè)備的監(jiān)測中得到了廣泛的應(yīng)用，可以實時精準(zhǔn)監(jiān)測電氣設(shè)備的各項工作參數(shù)，如電流、電壓、功率、溫度、振動等，為智能算法提供了海量的原始數(shù)據(jù)。

電流傳感器用于測量電路中的電流大小，監(jiān)測電動機與發(fā)電機等電氣設(shè)備的電流狀態(tài)，判斷設(shè)備的運行情況和故障狀況。

電壓傳感器則用于測量電路中的電壓水平，通過電阻分壓、電容分壓等原理實現(xiàn)，監(jiān)測電氣設(shè)備的電壓穩(wěn)定性，并在過高或過低電壓情況下進(jìn)行報警和保護(hù)。

功率傳感器可用于測量電氣設(shè)備的功率消耗，通過測量電流和電壓的乘積評估設(shè)備的能效和運行負(fù)荷，并進(jìn)行負(fù)荷管理和故障診斷。

溫度傳感器則使用熱敏電阻、熱電偶、紅外線傳感器等技術(shù)監(jiān)測水電站電氣設(shè)備的工作溫度，及時發(fā)現(xiàn)過熱或過冷情況，預(yù)防設(shè)備損壞或事故發(fā)生。

振動傳感器通常采用加速度計、振動傳感器等技術(shù)，檢測水電站電氣設(shè)備的振動狀態(tài)，發(fā)現(xiàn)軸承故障、不平衡等問題，及時采取措施進(jìn)行維修和保養(yǎng)。

傳感器提供的海量原始數(shù)據(jù)可以作為智能算法的輸入，分析傳感器數(shù)據(jù)中的模式、趨勢和異常，識別潛在的故障特征，實現(xiàn)對電氣設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)測、預(yù)測和優(yōu)化管理，提高設(shè)備可靠性。隨著物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)和大數(shù)據(jù)技術(shù)的發(fā)展，傳感器技術(shù)在電氣設(shè)備的監(jiān)測中已經(jīng)從傳統(tǒng)的單點監(jiān)測發(fā)展到全方位、多維度的實時監(jiān)測，提高了監(jiān)測的準(zhǔn)確性，也使得故障的預(yù)測變得更為可能。例如，通過監(jiān)測電機電流和溫度，可以預(yù)測電機是否發(fā)生過載或過熱故障；監(jiān)測變壓器的油溫和油壓，可以預(yù)測變壓器是否發(fā)生冷卻系統(tǒng)故障或內(nèi)部短路故障。這對于提高電氣設(shè)備的使用效率，減少意外停機，以及避免設(shè)備損壞都具有較高的應(yīng)用價值。

2.2 數(shù)據(jù)質(zhì)量控制和異常檢測

數(shù)據(jù)質(zhì)量控制是指在數(shù)據(jù)采集、處理和存儲過程中采取的措施，旨在確保數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性、完整性、一致性、可靠性和適時性，是評估數(shù)據(jù)是否滿足特定需求和目標(biāo)的度量標(biāo)準(zhǔn)。而數(shù)據(jù)質(zhì)量控制則是實施這些標(biāo)準(zhǔn)的過程和方法。在收集水電站電氣設(shè)備數(shù)據(jù)的過程中，可能由于設(shè)備的故障、環(huán)境的干擾，或者其他不可預(yù)測的因素，數(shù)據(jù)出現(xiàn)丟失、錯誤或異常等問題，需要進(jìn)行數(shù)據(jù)質(zhì)量控制，以保證數(shù)據(jù)的準(zhǔn)確性和完整性。

異常檢測技術(shù)是廣泛應(yīng)用于數(shù)據(jù)分析領(lǐng)域的方法，從大量的數(shù)據(jù)中找出與正常行為或預(yù)期模式不符的異常點或事件。普遍而言，數(shù)據(jù)的模式和行為符合某種規(guī)律，而異常點則偏離規(guī)律，通過檢測數(shù)據(jù)中與預(yù)期模式或正常行為差異較大的觀測值，可以識別出異常點。因此，在水電站電氣設(shè)備的故障診斷過程中，異常檢測技術(shù)可以在海量的數(shù)據(jù)中快速找出可能存在問題的數(shù)據(jù)點，再進(jìn)行進(jìn)一步分析和處理。例如，某時刻電氣設(shè)備的數(shù)據(jù)明顯偏離正常范圍，意味著設(shè)備大概率已出現(xiàn)故障；某參數(shù)數(shù)據(jù)在一段時間內(nèi)持續(xù)變化，可能意味著設(shè)備即將發(fā)生故障。由此可以實現(xiàn)設(shè)備故障的早期發(fā)現(xiàn)和預(yù)防，提高電力系統(tǒng)的安全性。

2.3 傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法

水電站電氣設(shè)備故障診斷中，傳統(tǒng)機器學(xué)習(xí)算法仍然發(fā)揮著重要的作用。支持向量機和基于決策樹的算法，如隨機森林，由于其出色的性能和易于解釋的特性，被廣泛應(yīng)用于各種故障診斷任務(wù)。支持向量機是二分類模型，其核心概念是構(gòu)建能夠?qū)?shù)據(jù)樣本分隔開的最優(yōu)超平面。超平面是n 維空間中的（n-1）維子空間，可以將數(shù)據(jù)點分為不同的類別。在二分類問題中，支持向量機的目標(biāo)是通過最大化兩個不同類別的支持向量（即離超平面最近的樣本點）之間的間隔來尋找最優(yōu)超平面。支持向量機的基本模型定義為特征空間上的間隔最大的線性分類器，其學(xué)習(xí)策略是間隔最大化，可形式化為求解凸二次規(guī)劃的問題，等價于正則化的合頁損失函數(shù)的最小化問題。電氣設(shè)備故障診斷中，支持向量機可以根據(jù)設(shè)備的運行數(shù)據(jù)構(gòu)建分類邊界，用于區(qū)分正常狀態(tài)和故障狀態(tài)。支持向量機的優(yōu)點在于可以處理高維度的數(shù)據(jù)，對于非線性問題可以引入核函數(shù)進(jìn)行處理。而決策樹是基本分類和回歸方法，通過構(gòu)建決策樹來實現(xiàn)對數(shù)據(jù)的分類，生成的模型易于理解，能夠直觀地顯示特征之間的關(guān)系。通過對決策樹模型的解釋和分析，可以了解到導(dǎo)致水電站電氣設(shè)備故障的關(guān)鍵特征和因素，發(fā)現(xiàn)設(shè)備設(shè)計或運維上的潛在問題，并提出改進(jìn)措施。此外，決策樹還可以幫助制訂維護(hù)計劃和資源分配策略，優(yōu)化維修工作流程，提高設(shè)備可靠性和運行效率。

隨機森林是基于決策樹的集成學(xué)習(xí)算法，通過構(gòu)建多個決策樹，取其平均值或者多數(shù)投票結(jié)果，來提高預(yù)測的準(zhǔn)確性和穩(wěn)定性。在電氣設(shè)備故障診斷中，隨機森林可以有效地處理從電氣設(shè)備的各種數(shù)據(jù)和信號中抽取的用于描述設(shè)備狀態(tài)或行為的具體屬性，如電流、電壓、頻率、相位等特征，被用作機器學(xué)習(xí)模型的輸入。模型通過學(xué)習(xí)這些特征與設(shè)備故障之間的關(guān)系來實現(xiàn)故障的診斷。隨機森林算法能很好地處理輸入特征中的噪聲和異常值。隨機森林決策樹的構(gòu)建過程中，隨機森林從原始數(shù)據(jù)集中隨機抽取一部分樣本進(jìn)行訓(xùn)練，稱為自助采樣。同時，每個節(jié)點的特征選擇過程中，隨機森林只考慮部分特征，有助于減少特征之間的相關(guān)性，能夠減少過擬合的風(fēng)險，具有更好的泛化能力。在電氣設(shè)備故障診斷中，隨機森林可以通過計算各個特征在決策樹中的使用頻率和節(jié)點劃分的效果來評估特征的重要性，確定哪些特征對于故障診斷是最具有信息量的，從而更好地理解設(shè)備故障的根本原因。

2.4 深度學(xué)習(xí)算法

深度學(xué)習(xí)是現(xiàn)代人工智能的核心技術(shù)，在水電站電氣設(shè)備故障診斷中的應(yīng)用得到了快速發(fā)展。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)和循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型的應(yīng)用極大地提升了故障診斷的準(zhǔn)確性和效率。卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)是具有強大特征提取能力的深度學(xué)習(xí)模型，具有本地感知和權(quán)值共享的特性，可以有效地提取數(shù)據(jù)中的局部特征。在水電站電氣設(shè)備的故障診斷中，卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)可以用于處理由傳感器收集的時間序列數(shù)據(jù)，再通過多層的卷積和池化操作，將原始的時間序列數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)化為高級特征，對于識別設(shè)備的運行狀態(tài)和判斷是否存在故障具有重要價值。而循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)則是處理序列數(shù)據(jù)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，可以有效捕捉數(shù)據(jù)中的時間關(guān)系。在水電站電氣設(shè)備的故障診斷中，循環(huán)神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)通過其內(nèi)部的循環(huán)結(jié)構(gòu)記住原始信息來影響當(dāng)前的輸出，實現(xiàn)對設(shè)備運行狀態(tài)的動態(tài)監(jiān)測和故障預(yù)警。

2.5 故障預(yù)測模型構(gòu)建

水電站電氣設(shè)備故障預(yù)測能夠在設(shè)備出現(xiàn)故障之前提供早期警告，防止設(shè)備的突發(fā)性停工和潛在的安全風(fēng)險?；跁r間序列分析的方法是常用的故障預(yù)測技術(shù)，時間序列分析屬于統(tǒng)計方法，用于分析隨時間變化的數(shù)據(jù)。在水電站電氣設(shè)備的故障預(yù)測中，時間序列分析可以幫助理解設(shè)備運行數(shù)據(jù)的內(nèi)在規(guī)律，例如，通過擬合趨勢模型來揭示設(shè)備運行數(shù)據(jù)中的趨勢變化，了解設(shè)備的磨損和老化情況，或是基于擬合線性或非線性回歸模型揭示設(shè)備參數(shù)隨時間變化的趨勢，識別設(shè)備的壽命和性能退化趨勢。此外，部分水電站電氣設(shè)備的運行數(shù)據(jù)表現(xiàn)出明顯的季節(jié)性變化，例如，水位、負(fù)荷和溫度等。時間序列分析可以通過季節(jié)性模型來捕捉這種周期性變化，并預(yù)測未來的季節(jié)性趨勢，對于制訂季節(jié)性維護(hù)計劃和優(yōu)化設(shè)備運行具有重要意義。構(gòu)建和訓(xùn)練故障預(yù)測模型，應(yīng)先清洗和整理數(shù)據(jù)，消除噪聲和異常值，根據(jù)領(lǐng)域知識和數(shù)據(jù)分析結(jié)果，選擇出最能反映設(shè)備狀態(tài)的特征。模型選擇階段，應(yīng)根據(jù)問題的具體情況選擇最適合的預(yù)測模型，并使用歷史數(shù)據(jù)來訓(xùn)練模型，使其能夠準(zhǔn)確地預(yù)測設(shè)備的未來狀態(tài)。應(yīng)對模型預(yù)測的設(shè)備未來狀態(tài)的結(jié)果進(jìn)行評估，使用如均方誤差、準(zhǔn)確率、召回率等指標(biāo)來衡量預(yù)測結(jié)果。

3 結(jié)語

總的來說，基于智能算法的水電站電氣設(shè)備故障診斷與預(yù)測技術(shù)為電力系統(tǒng)的穩(wěn)定和安全運行提供了重要的支持。然而，智能算法在水電站電氣設(shè)備故障與預(yù)測過程中仍然存在一些挑戰(zhàn)，如數(shù)據(jù)質(zhì)量的控制、算法的選擇和優(yōu)化等，需要在未來的研究中進(jìn)行更深入的探索，使智能算法能夠得到更廣泛的應(yīng)用，為電力系統(tǒng)的管理和維護(hù)提供有力保障。