探析水电机组状态检修的现状及发展趋势
摘要：设备状态检修是目前国际上一种先进的检修管理方式。

本文首先介绍了水电机组目前的检修体制，然后分析了状态检修的现状，最后指出了状态检修发展趋势。

关键词：水电机组；状态检修；现状；发展趋势
中图分类号： tv74文献标识码：a 文章编号：
长期以来，水电机组的检修一直延用苏联模式，实行计划检修，即坚持“应修必修，修必修好”的原则。

水电机组大修间隔一般为3~5 a，其目的以定期检查处理设备各部件缺陷为主。

这种检修方式针对性不强，没有考虑设备的实际缺陷及运行状况，不能发挥设备自身潜力。

随着国民经济飞速发展，社会对电力的需求日益增长，担任发电、调峰、调频及事故备用任务的水力发电厂，在系统中起着越来越重要的作用。

1水电机组目前的检修体制
建国以来，水电机组检修体制主要采用的是事故检修或计划检修。

事故检修又称事后检修，通常这种检修体制只适用于造价较低、事故停机带来的直接或间接损失不大的机组。

计划检修是按规定的检修周期进行检修。

检修项目和检修周期是经过专家的分析和总结，并根据运行机组发生故障的时间间隔来制定，具有一定的科学依据。

一般情况，大修间隔36-60个月，小修间隔6-10个月，检修尽量安排在枯水季节，而在丰水季节多发电。

计划检修主要是基于防止机组工况进一步恶化的前提，不管机组运行好坏，到期必修，所以又称之为预防性检修。

当前我国水电机组主要采用这种检修体制。

但是计划检修也存在许多弊端，主要表现在以下几个方面：维修不足，机组由于各种原因在检修期未到时就有可能提前产生故障，但受到检修计划制约而得不到及时的检修，带病运行，降低了机组运行的安全可靠性，有时故障的继续恶化会导致严重事故，造成维修代价和维修费用增大以及不必要的经济损失;维修过剩，对于运行状态较好的机组，实施了不必要的维修，减少了机组有效的发电时间，造成人力、物力资源的浪费，甚至引发维修故障;盲目维修，以统一的检修项目和内容对各台状况不同的机组进行检修，针对性不强，维修效果不佳。

基于上述原因，状态检修的运用和探讨日益受到关注。

2状态检修的现状
设备状态检修是目前国际上一种先进的检修管理方式，能有效地克服定期检修造成设备过修或失修的问题，提高设备安全性和可用性。

实行状态检修，通过减少设备运行故障及由此产生的费用，通过减少例行的预防性维修和推迟主要设备大修时间，可以获得成本效益。

我国随着电厂自动化水平的提高和改进机组的检修方式的需要，有必要为设备状态检修提供了一个高效、智能化的自动决策环境。

状态检修是一个长期的、将要融入日常运行维护的工作，因此有必要采取由部分设备和项目的实施，继而进行扩大推广的、逐步实施
的工作计划。

目前，现有的技术手段还不足以应付发电机组所有设备的状态监测要求。

从国外实施状态检修的经验看，国外电厂参与状态检修的设备主要还是一些辅机设备，对于机组大修的间隔仍取决于主要检修项目的要求和检测技术水平。

经过研究和实践，目前电力行业普遍认可的发电设备状态检修应是一种综合或复合的检修方式，是根据不同设备的状况，分别采取预知维修、计划维修、事后维修、主动维修方式为一体的优化检修方式。

从功能上说，状态检修系统是集设备状态监测、设备状态评估、检修策划决策、生产技术资料及生产信息管理等为一体的综合管理系统，涉及到智能测试技术、数字信号分析技术、系统模式识别与分析技术、故障诊断技术和计算机技术等多学科的内容。

其中状态监测是基础，故障诊断是核心。

2.1状态监测
发电设备的状态监测分为离线状态监测和在线状态监测两种。

离线状态监测具有检测设备简单、投资小、监测面宽、操作灵活等特点，但是存在设备状态不能连续掌握、对故障反应速度慢、数据整理工作量大等缺点。

在线状态监测，能够对设备实时状态数据进行监控，其掌握的设备信息较离线检测更准确，但成本过高。

在线和离线的选择以所监测参量的性质来定，对于振动、摆度、气隙等快变信号采用在线监测的方法，而对于慢变参量可以采用离线检测的方法进行采集。

在状态监测中，状态量的来源和获取方法是多样的，原则上一切可以反映设备性能的数据都可以作为状态量，但实际确定状态量要考虑数据采集是否方便及状态量集合是否能全面准确地反映设备
的性能指标。

2.2故障诊断
早期故障诊断可以分为静态诊断和在线诊断两种。

静态诊断是通过常规和离线探查掌握设备的健康状态，具有投资小、灵活方便的特点，但实时性差、容易遗漏故障。

在线诊断是在机组运行过程中通过在线监测手段，连续监测设备有关过程参数，对照设备的设计、标准特征参数进行设备状态的分析，然后由故障诊断系统根据设备运行状态进行设备故障诊断，从而掌握设备健康状况的变化，具有实时性好，漏诊率低的特点，但投资较大。

故障诊断的核心问题是建立一个合适而有效的诊断模型，对故障的预测或预报也必须建模和仿真。

但每种设备都有许多类型故障模式，如机组产生振动的主要故障模式有:主轴弯曲、主轴中心不对中、转动部件不平衡、活动导叶开度不均、定子铁芯拉力不等、定子铁心合缝处松动等。

这就需要对故障的机理进行分析和研究，不能仅仅依靠信号处理的方法，只分析故障的外在表现，因而存在较大的难度，全系统的故障建模和仿真更难。

从诊断理论的角度，设备常用的故障诊断方法有以下几种：对比诊断法，逻辑诊断法，统计诊断法，模糊诊断法。

故障诊断技术特别是基于专家系统和人工神经网络的诊断方法经过十几年的发展，
已经比较成熟。

特别是对于水轮发电机组这样的复杂系统，基于专家系统的方法更为实用。

它是根据长期实践经验和大量的故障信息、综合各种诊断方法设计的一种软件程序，用于诊断设备故
障及预测故障发展。

2.3检修计划辅助决策
在开展状态监测和故障诊断的基础上，进一步实现状态检修的关键是对设备状态进行综合分析(趋势分析、状态评估与预测等)，为检修生产的开展提供辅助决策。

在将故障诊断结论作为主要依据的同时还要考虑企业的长期发展规划，人力、物力、财力的安排，电力市场与负荷预测，设备调度等因素，充分进行风险分析，最终做出检修决定和计划。

3状态检修发展趋势
根据目前国内外状态检修开展情况结合科技的发展，谈一谈未来状态检修的发展趋势。

3.1我国目前状态检修的研究方向主要还是以分散的单个状态监测和故障诊断装置为主，没有进行系统的分析和研究，分散监测与诊断造成系统集成度差、无法做到综合诊断和检修计划的集中决策。

因而从分散监测到集中决策，全面掌握电厂主设备的运行状况，是将来水电厂状态检修发展的必然趋势，对检修计划的决策具有重要的意义。

3.2众多水电厂己安装有计算机监控系统，监控系统中大量的重要参数可以为状态检修所利用，而状态检修又可以为监控系统提供
快速采样和高精度参数。

随着计算机网络技术的高速发展，将状态检修系统与计算机监控系统统一考虑实现信息共享，可以避免因设备重复投资而造成的资源浪费，减少电厂过多的系统种类从而减少系统维护的工作量和多种系统较难协调的问题。

3.3专家系统和神经网络作为两种独立的故障诊断技术，在实际工程中有着广泛的应用，并且都取得了一定的成功。

专家系统和神经网络除它们的优点外还存在各自的缺点。

专家系统知识获取困难，大部分专家系统知识需要人工移植且处理复杂问题时间长容错能力差；神经网络也只适合一些规模较小的问题，系统性能受训练样本的限制，且无法向用户提出必要的询问、提供解释和指导，这极大地限制了它们的应用范围。

因此，把两者结合起来以克服它们自身的缺点，充分发挥它们的优点将是人工智能技术发展的必然趋势。

4结语
实施状态检修新体制，有利于解决传统的计划检修体制存在的一些弊端，提高机组运行的可靠性和经济效益，是水电机组检修的发展方向。

参考文献
[1]邓勇超.发电设备状态检修简述江西电力，2002，(3).
[2]闻邦椿，顾家柳等.高等转子动力学.机械工业出版
社.2000.1.
[3]申张，陈晋龙，丁霞.成功实施发电设备状态检修的要素.中
国电力，2002.3.。