涂 潛,李天佼,白光亞,宋 濤
(1.安徽電力工程監(jiān)理有限公司,合肥230072;2.國(guó)家電網(wǎng)有限公司 直流建設(shè)分公司,北京100052)
特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng),是實(shí)現(xiàn)特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷的重要設(shè)備。受到環(huán)境和工況作業(yè)因素的影響,導(dǎo)致特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)容易發(fā)生故障,需要對(duì)其進(jìn)行檢修[1]。因此研究該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障應(yīng)急聯(lián)動(dòng)搶修和故障診斷方法具有重要意義[2]。文獻(xiàn)[3]提出了基于分布式安裝的線路監(jiān)測(cè)終端、運(yùn)維中心和移動(dòng)終端應(yīng)用服務(wù)于一體的故障診斷服務(wù)系統(tǒng);文獻(xiàn)[4]提出了±800 kV特高壓直流工程換流閥故障分析與優(yōu)化設(shè)計(jì),根據(jù)工程現(xiàn)場(chǎng)故障缺陷理論,提出雙重判據(jù)的反向恢復(fù)期保護(hù)電路方法;文獻(xiàn)[5]進(jìn)行了換流站閥冷卻系統(tǒng)應(yīng)急狀態(tài)故障診斷研究,有針對(duì)性地對(duì)ProFiBus 的典型故障進(jìn)行了研究,總結(jié)了換流站現(xiàn)場(chǎng)ProFiBus故障情況下故障點(diǎn)和故障類型的排除方法。為進(jìn)一步提高換流站閥冷卻系統(tǒng)的應(yīng)急搶修效率,在此提出了基于軸頸慣性力特征分析和非線性力學(xué)參數(shù)評(píng)價(jià)的特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障應(yīng)急聯(lián)動(dòng)診斷技術(shù)。
在特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障搶修前,需要分析故障數(shù)據(jù)樣本,結(jié)合故障特征樣本信息,識(shí)別該外風(fēng)冷系統(tǒng)的故障。在異常工況下,進(jìn)行該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障信息分布式重組,得到系統(tǒng)故障分布的海量數(shù)據(jù)集[6],設(shè)該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障樣本信息采樣時(shí)刻t 的權(quán)重系數(shù)ε 滿足邊值收斂條件,得到系統(tǒng)故障樣本的特征分布函數(shù),故障數(shù)據(jù)分布的高階時(shí)間序列為
式中:n 為故障總體例數(shù)。在故障數(shù)據(jù)采集的傳感器節(jié)點(diǎn),構(gòu)造特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障特征的接收序列,通過(guò)模糊度匹配和信息融合[7],得到故障特征樣本序列傳輸信息的更新迭代式為
式中:ci為故障樣本序列;φ 為迭代次數(shù);κ 為特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障樣本xi與yi的測(cè)度距離,F(xiàn)(xi,yi)為初始化特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障檢測(cè)濾波中心。結(jié)合特征提取,進(jìn)行故障檢測(cè)和搶修試驗(yàn),其實(shí)現(xiàn)過(guò)程如圖1所示。
圖1 故障檢測(cè)和搶修試驗(yàn)的實(shí)現(xiàn)流程Fig.1 Flow chart of fault detection and emergency repair test
構(gòu)建該外風(fēng)冷系統(tǒng)的故障參數(shù)解析模型,以可控節(jié)流靜壓主軸的平衡狀態(tài)特征為約束參量[8]。在模糊代價(jià)尋優(yōu)下,得到可控節(jié)流靜壓主軸的故障狀態(tài)分布參數(shù)為
式中:A 為可控節(jié)流靜壓主軸特征分布集;C 為液體靜壓主軸油膜剛度特征分量;μ 為軸頸慣性力和非線性油膜力的差異狀態(tài)特征分量。
在軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)和液壓系統(tǒng)參數(shù)約束下,進(jìn)行特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)的故障類型分析[9],進(jìn)一步得到
式中:β 為非減凸函數(shù);p 為特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障屬性分布。在顯著縮短軸心軌跡分布區(qū)域,得到外風(fēng)冷系統(tǒng)的故障數(shù)據(jù)分組交換特征分量。在液體靜壓軸承的承載能力作用下,得到該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障參數(shù)變化特征量為λ,在約束邊界條件下,設(shè)定故障檢測(cè)的閾值下限,得到:
定義故障檢測(cè)和搶修的狀態(tài)函數(shù),可控節(jié)流靜壓主軸的平衡狀態(tài)特征為約束參量,進(jìn)行外風(fēng)冷系統(tǒng)故障應(yīng)急聯(lián)動(dòng)特征分析[10],得到故障判決式。對(duì)液體靜壓主軸進(jìn)行主動(dòng)控制,可知L(x)為非減函數(shù),得到故障的類別狀態(tài)分布為
采用位移誤差補(bǔ)償控制的方法[11],得到故障特征分布式挖掘的動(dòng)態(tài)規(guī)劃方程,換熱管束另一側(cè)部分可以描述為
根據(jù)上述分析,建立該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障參數(shù)辨識(shí)模型,根據(jù)故障參數(shù)辨識(shí)結(jié)果,進(jìn)行應(yīng)急聯(lián)動(dòng)搶修試驗(yàn)。
通過(guò)軸頸慣性力特征解析和模糊度辨識(shí)的方法,進(jìn)行特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障輸出的可控調(diào)節(jié)[12],得到
式中:u(n)為壓電致動(dòng)薄膜反饋靜壓主軸的壓力差;S(n)為故障檢測(cè)的約束代價(jià)函數(shù)。
采用可控節(jié)流器參數(shù)調(diào)節(jié)的方法,得到該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障檢測(cè)的POMDP(partially observable markov decision process)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方程為
式中:ω 為特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障動(dòng)態(tài)變化量。進(jìn)一步通過(guò)回轉(zhuǎn)運(yùn)動(dòng)誤差估計(jì),得到的外風(fēng)冷故障特征提取結(jié)果為
分析特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)主軸的切削剛度,得到最小液體靜壓軸承參數(shù)分布特征量為u(n)=0,壓力傳感器測(cè)量主軸狀態(tài)參數(shù)分布特征量為u(n)=1。
在可控節(jié)流器參數(shù)與軸心位置參數(shù)之間建立傳感器基陣進(jìn)行信息融合[13],得到外風(fēng)冷系統(tǒng)故障參數(shù)的分組檢測(cè)模型,檢測(cè)結(jié)果包含2 種情況。顯然,該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障故參數(shù)分布特征量M(x)具有以下性質(zhì):
1)對(duì)于任意公式(10)中,q(n-k)(其中0≤q(n-k)≤N)和不指示序列向量g,得到的特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障狀態(tài)特征分布集為
2)定義指示特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障參數(shù)序列向量jk,得到該統(tǒng)故障狀態(tài)的衍化向量。對(duì)于任意q(n-k)(其中0≤q(n-k)≤N)和指示序列向量ik,得到的系統(tǒng)故障狀態(tài)特征分布集為
根據(jù)上述分析,進(jìn)行該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障輸出的可控調(diào)節(jié)和模糊度參數(shù)辨識(shí),通過(guò)顯著縮短軸心軌跡分析的方法來(lái)進(jìn)行故障應(yīng)急連通搶修。
通過(guò)顯著縮短軸心軌跡分析的方法,實(shí)現(xiàn)該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障優(yōu)化檢測(cè)和診斷[14],在聯(lián)動(dòng)模式下實(shí)現(xiàn)故障應(yīng)急聯(lián)動(dòng)搶修試驗(yàn),得到外風(fēng)冷系統(tǒng)故障特征分解的簡(jiǎn)化問(wèn)題描述為
式中:o(z)為主軸流固耦合狀態(tài)特征量;pB為閥體進(jìn)水溫度;pC為閥體出水溫度??紤]q(n-k)≥k 的情況,得到該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障應(yīng)急聯(lián)動(dòng)動(dòng)態(tài)規(guī)劃方程為
在q(n-k)≥k 的條件下,經(jīng)過(guò)耦合動(dòng)態(tài)參數(shù)分析[15],得到x 個(gè)變量,由2k(N+1)維降低至x 維,得到故障樣本序列檢測(cè)輸出統(tǒng)計(jì)特征量為
x=q(n-k)≤N+o(g)
綜上分析,實(shí)現(xiàn)特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障應(yīng)急聯(lián)動(dòng)搶修的故障診斷。
通過(guò)仿真測(cè)試,驗(yàn)證本文方法在實(shí)現(xiàn)高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障應(yīng)急聯(lián)動(dòng)搶修和診斷的應(yīng)用性能。設(shè)定故障樣本采樣序列點(diǎn)長(zhǎng)度為1200,故障樣本的訓(xùn)練集為120,高壓換流站閥的壓力為3 MPa,計(jì)算時(shí)間為26 s,波動(dòng)幅值為0.211 μm。根據(jù)參數(shù)設(shè)定,進(jìn)行該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障特征分析,得到的故障樣本分布如圖2所示。
圖2 故障樣本分布Fig.2 Distribution of fault samples
以圖2 的數(shù)據(jù)為測(cè)試對(duì)象,利用本文方法進(jìn)行故障檢測(cè),得到故障參數(shù)解析結(jié)果如圖3所示。
圖3 故障特征解析結(jié)果Fig.3 Analysis results of fault characteristics
由圖3 分析可見(jiàn),故障故參數(shù)分布特征量M(x)=1.5 時(shí),故障分布距離最高,介于0.34~0.42 μm;當(dāng)M(x)=2.0 時(shí),故障分布距離波動(dòng)最小,介于0.28~0.31 μm;當(dāng)M(x)=2.5 時(shí),故障分布距離值最短,介于0.22~0.26 μm。說(shuō)明本文方法可以對(duì)不同故障參數(shù)分布特征量下故障分布距離進(jìn)行解析,故障檢測(cè)的參數(shù)辨識(shí)能力較好。
測(cè)試故障診斷搶修的分組傳送成功率和時(shí)延,得到對(duì)比結(jié)果如圖4所示。
圖4 故障診斷及聯(lián)動(dòng)搶修性能對(duì)比Fig.4 Performance comparison of fault diagnosis and linkage repair
由圖4 仿真結(jié)果可見(jiàn),在不同相電壓下,采用本文方法進(jìn)行特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障檢修的成功率高于75%,平均時(shí)延低于400 ms,說(shuō)明搶修的效率較高。因?yàn)樵摲椒ㄌ崛×斯收咸卣?,并分組檢測(cè)了故障特征參數(shù),提高了故障檢測(cè)的成功率,降低了檢測(cè)時(shí)延。
通過(guò)構(gòu)建特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)的故障優(yōu)化檢測(cè)模型,結(jié)合對(duì)其故障特征分布,進(jìn)行該系統(tǒng)檢修。基于軸頸慣性力特征分析和非線性力學(xué)參數(shù)評(píng)價(jià),在此提出該外風(fēng)冷系統(tǒng)故障應(yīng)急聯(lián)動(dòng)診斷技術(shù)。在異常工況下,進(jìn)行系統(tǒng)的故障信息分布式重組,在軸承結(jié)構(gòu)參數(shù)和液壓系統(tǒng)參數(shù)約束下,進(jìn)行故障類型分析,并進(jìn)行故障輸出的可控調(diào)節(jié),通過(guò)顯著縮短軸心軌跡分析的方法進(jìn)行故障應(yīng)急連通搶修。分析得知,本文方法進(jìn)行特高壓換流站閥冷卻外風(fēng)冷系統(tǒng)故障應(yīng)急聯(lián)動(dòng)搶修的可靠性較高,時(shí)效性較好。