基于噪聲分析的抽水蓄能機(jī)組運(yùn)行預(yù)警技術(shù)研究

唐擁軍，倪晉兵，肖業(yè)祥

（1.國網(wǎng)新源控股有限公司抽水蓄能技術(shù)經(jīng)濟(jì)研究院，北京市 100761；2.清華大學(xué)水沙科學(xué)與水利水電工程國家重點(diǎn)實(shí)驗(yàn)室&能源與動(dòng)力工程系，北京市 100084）

0 引言

抽水蓄能電站啟停靈活、反應(yīng)迅速，具有調(diào)峰、填谷、調(diào)頻、調(diào)相、緊急事故備用和黑啟動(dòng)等多種功能。在“雙碳”目標(biāo)及新能源大規(guī)模增長的背景下，抽水蓄能對(duì)于保障電網(wǎng)安全穩(wěn)定運(yùn)行以及建設(shè)新型電力系統(tǒng)具有無可替代的支撐作用，正在迎來前所未有的發(fā)展機(jī)遇。國家能源局在2021年9月發(fā)布的《抽水蓄能中長期發(fā)展規(guī)劃（2021～2035年）》中明確，到2025年，抽水蓄能投產(chǎn)總規(guī)模較“十三五”翻一番，達(dá)到6200萬kW以上；到2030年，抽水蓄能投產(chǎn)總規(guī)模較“十四五”再翻一番，達(dá)到1.2億kW[1]?？梢?，將有數(shù)量龐大的抽水蓄能機(jī)組投入運(yùn)行。然而，抽水蓄能機(jī)組普遍具有水頭高、轉(zhuǎn)速快、雙向旋轉(zhuǎn)、過渡過程復(fù)雜和運(yùn)行工況多變等顯著特點(diǎn)，使得抽水蓄能機(jī)組比常規(guī)水電機(jī)組更易發(fā)生故障[2-4]，機(jī)組運(yùn)行穩(wěn)定性成為關(guān)注重點(diǎn)。近年來，抽水蓄能機(jī)組大多安裝有在線監(jiān)測裝置來監(jiān)測機(jī)組的運(yùn)行狀態(tài)，并在機(jī)組出現(xiàn)異常時(shí)發(fā)出報(bào)警。不過大多采用的是基于振動(dòng)擺度閾值報(bào)警的方法[5-7]，本文提出一種基于噪聲分析的運(yùn)行預(yù)警方法。

抽水蓄能機(jī)組運(yùn)行過程中主要受機(jī)械、電氣與水力三種因素的耦合作用，因此，機(jī)組噪聲中匯聚了機(jī)械、電氣與水力三方面產(chǎn)生的噪聲信息，例如，水輪發(fā)電機(jī)轉(zhuǎn)動(dòng)部件旋轉(zhuǎn)產(chǎn)生的各種機(jī)械噪聲、發(fā)電機(jī)電磁力產(chǎn)生的電磁噪聲及水輪機(jī)流道中各種水流撞擊、脫流、卡門渦、空化等水力產(chǎn)生的噪聲，而這是單純振動(dòng)擺度或壓力脈動(dòng)測點(diǎn)不具備的[8]?？梢姡瑱C(jī)組噪聲包含豐富的運(yùn)行狀態(tài)信息，基于噪聲分析的運(yùn)行預(yù)警方法是可行的，本文提出運(yùn)行預(yù)警方法并進(jìn)行論述。

1 噪聲聲壓級(jí)

噪聲是一種聲音，是由物體的機(jī)械振動(dòng)而產(chǎn)生的。振動(dòng)的物體稱為聲源，它可以是固體、氣體或液體。聲音有強(qiáng)弱之分，并用聲壓p來表示其大小，單位是Pa（帕）。由于聲壓變化的范圍很大，同時(shí)考慮人耳對(duì)聲音強(qiáng)弱的（對(duì)數(shù)）特性，用對(duì)數(shù)方法將聲壓分為百十個(gè)級(jí)，稱為聲壓級(jí)。

聲壓級(jí)的定義為：聲壓與參考聲壓之比的常用對(duì)數(shù)乘以20，單位為dB（分貝）。

式中：p為聲壓（Pa），p0=2×10-5Pa為參考聲壓，它是人耳剛剛可以聽到聲音的聲壓。

因?yàn)樗矔r(shí)聲級(jí)的意義不大，人們通常采用時(shí)間平均聲級(jí)或等效連續(xù)聲級(jí)來表示噪聲的大小，常用的是等效連續(xù)A聲級(jí)，其定義為[9]：

式中：pA(t)——瞬時(shí)A計(jì)權(quán)聲壓；

p0——參考聲壓；

LA——A聲級(jí)的瞬時(shí)值，dB；

T——時(shí)長。

本文開創(chuàng)性地提出等效連續(xù)L聲級(jí)的概念，也即上述等效連續(xù)A聲級(jí)定義中的LA替換為Lp（不計(jì)權(quán)的聲壓級(jí)）。

2 噪聲聲級(jí)譜

噪聲的主要特點(diǎn)是：具備一定強(qiáng)度，用聲壓表示；具有不同頻率成分，用頻譜表示。為了方便，并根據(jù)人耳對(duì)聲音頻率變化的反應(yīng)，把可聽到的頻率范圍分成數(shù)段，按每段內(nèi)的聲音強(qiáng)度進(jìn)行分析，常用的分段方法有倍頻程和1/3倍頻程。其中，倍頻程上限頻率是下限頻率的1倍，1/3倍頻程上限頻率是下限頻率的21/3=1.26倍[9]。受此啟發(fā)，本文提出一種新的噪聲聲級(jí)譜的計(jì)算方法，具體計(jì)算過程如下：

（1）根據(jù)機(jī)組轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉數(shù)、轉(zhuǎn)輪葉片數(shù)估算噪聲有用信號(hào)頻率上限，一般可取為3×導(dǎo)葉數(shù)除以轉(zhuǎn)輪葉片數(shù)的商取整×轉(zhuǎn)輪葉片數(shù)×轉(zhuǎn)頻[10]。例如，某機(jī)組轉(zhuǎn)速為333.3r/min，導(dǎo)葉數(shù)為20，轉(zhuǎn)輪葉片數(shù)為9，則噪聲有用信號(hào)頻率上限為 3×[20/9]×9×（333.3/60）=3×2×9×5.55=300Hz。

對(duì)0～頻率上限進(jìn)行n等分，n根據(jù)頻率上限的大小而定，等分間隔一般可取為5～10Hz（等分間隔取整數(shù)值），頻率上限至采樣頻率的一半作為第n+1個(gè)間隔，上述n+1個(gè)間隔可表示為 [0，f1），[f1，f2），[f2，f3），…，[fn-1，頻率上限），[頻率上限，fs/2]，其中，fs為采樣頻率。

（2）對(duì)一定時(shí)長的噪聲時(shí)域信號(hào)作傅里葉變換，保留[0，f1）頻率成分，其他頻率成分置為0，再進(jìn)行傅里葉逆變換，得到[0，f1）頻率范圍的時(shí)域信號(hào)，求取該時(shí)域信號(hào)的平均L聲級(jí)，記作Lp1。其他頻率范圍間隔依次類似處理，可得到各個(gè)頻率間隔時(shí)域波形的平均L聲級(jí)，記作Lp2，Lp3，…，Lpn，Lpn+1。每個(gè)頻率間隔用其中間值來表示，則[f1/2，（f1+f2）/2，…，（fn-1+頻率上限）/2，（頻率上限 + fs/2）/2]和 [Lp1，Lp2，…，Lpn，Lpn+1]兩個(gè)數(shù)組稱為該一定時(shí)長噪聲信號(hào)的聲級(jí)譜。某噪聲信號(hào)的聲級(jí)譜如圖1所示（頻率上限為300Hz，間隔為30）。

圖1 某噪聲信號(hào)聲級(jí)譜Figure 1 Sound level spectrum of a noise signal

3 機(jī)組典型工況健康聲級(jí)譜

以有功功率P、水頭H、冷卻水進(jìn)口溫度T作為工況確定參數(shù)，選擇機(jī)組健康狀態(tài)下一段時(shí)間內(nèi)（一般為半年以上）某一典型工況穩(wěn)態(tài)運(yùn)行下的多組一定時(shí)長（通?？扇?6個(gè)旋轉(zhuǎn)周期）的噪聲時(shí)域波形信號(hào)。依據(jù)上述方法可得到某一典型工況所有選定時(shí)長噪聲信號(hào)的聲級(jí)譜，記作：

選擇上述m個(gè)聲級(jí)譜中對(duì)應(yīng)分量組成n+1個(gè)m維數(shù)組，即：

計(jì)算出每個(gè)數(shù)組的概率密度分布圖，例如某一分量的概率密度分布圖如圖2所示，取概率密度最大值作為該分量的健康狀態(tài)基準(zhǔn)值，則可得出該典型工況健康狀態(tài)下的基準(zhǔn)聲級(jí)譜。

圖2 聲級(jí)譜某一分量概率密度分布圖Figure 2 Probability density distribution of a component of sound level spectrum

4 運(yùn)行預(yù)警

在機(jī)組后續(xù)運(yùn)行過程中，選取機(jī)組穩(wěn)態(tài)工況運(yùn)行時(shí)同樣時(shí)長的噪聲信號(hào)，求出噪聲信號(hào)的聲級(jí)譜，并與該工況健康狀態(tài)基準(zhǔn)聲級(jí)譜作比較，若聲級(jí)譜某一分量相較于健康狀態(tài)基準(zhǔn)聲級(jí)譜對(duì)應(yīng)分量的增量大于預(yù)設(shè)值，則認(rèn)為機(jī)組運(yùn)行狀態(tài)出現(xiàn)了異常，并可根據(jù)該分量對(duì)應(yīng)的頻率范圍分析引發(fā)機(jī)組出現(xiàn)異常的原因，這可縮小原因分析范圍，提高分析效率；此外，若聲級(jí)譜某一分量出現(xiàn)趨勢性增大現(xiàn)象（聲級(jí)譜分量與時(shí)間線性擬合的斜率大于預(yù)設(shè)值），則也發(fā)出異常預(yù)警，下面結(jié)合一實(shí)例對(duì)本方法進(jìn)行說明。

某機(jī)組某一典型工況健康狀態(tài)下基準(zhǔn)聲級(jí)譜如圖3所示（頻率上限300Hz，等分間隔30），該工況某實(shí)時(shí)聲級(jí)譜如圖4所示。實(shí)時(shí)聲級(jí)譜與健康基準(zhǔn)聲級(jí)譜的對(duì)比統(tǒng)計(jì)如表1所示，聲級(jí)譜各分量增量百分比如圖5所示。由圖5可知，實(shí)時(shí)聲級(jí)譜相較于健康基準(zhǔn)聲級(jí)譜發(fā)生了顯著增大現(xiàn)象，機(jī)組出現(xiàn)了異常，聲級(jí)譜分量顯著增大的頻率范圍為50～60Hz（增量百分比為24.8%）、100～110Hz（增量百分比為22.1）、70～80Hz（增量百分比為20.5%），因此，引發(fā)機(jī)組異常的頻率主要處在上述三個(gè)范圍。為便于準(zhǔn)確分析產(chǎn)生異常的原因，可對(duì)噪聲進(jìn)行頻域幅值譜或功率譜分析，再根據(jù)機(jī)械、電磁和水力產(chǎn)生的典型振動(dòng)頻率成分進(jìn)行故障定位。該實(shí)時(shí)噪聲信號(hào)頻域幅值譜如圖6所示，幅值譜前三階與聲級(jí)譜分量顯著增大的頻域范圍一致。為提高異常原因分析的準(zhǔn)確度，可將頻率間隔分得窄一些，不過聲級(jí)譜分量的波動(dòng)可能會(huì)加大，影響運(yùn)行預(yù)警的可靠性，因此，在實(shí)際應(yīng)用中頻率間隔可綜合考慮機(jī)組的轉(zhuǎn)速、導(dǎo)葉數(shù)、葉片數(shù)等而設(shè)定（見表1）。

表1 基準(zhǔn)聲級(jí)譜與實(shí)時(shí)聲級(jí)譜數(shù)據(jù)統(tǒng)計(jì)（頻率范圍用中間值表示）Table 1 Statistics of reference sound level spectrum and real-time sound level spectrum data（each frequency range is represented by the middle value）

圖3 某工況健康基準(zhǔn)聲級(jí)譜圖Figure 3 Health reference sound level spectrum of a operating condition

圖4 某工況實(shí)時(shí)聲級(jí)譜圖Figure 4 Real-time sound level spectrum of a operating condition

圖5 聲級(jí)譜分量增量與頻率范圍中心關(guān)系曲線Figure 5 Relationship curve between component increment of sound level spectral and frequency range center

圖6 實(shí)時(shí)噪聲信號(hào)幅值譜Figure 6 Amplitude spectrum of real-time noise signal

5 結(jié)論

（1）本文開創(chuàng)性地提出了聲級(jí)譜的求取方法。通過構(gòu)建機(jī)組健康狀態(tài)下基準(zhǔn)聲級(jí)譜、求取實(shí)時(shí)聲級(jí)譜以及對(duì)兩者進(jìn)行比較，可用來檢測機(jī)組的異常狀態(tài)和異常原因。

（2）抽水蓄能機(jī)組噪聲測點(diǎn)具有安裝方便、捕捉信息全面的特點(diǎn)，此外，抽水蓄能機(jī)組故障大多具有漸變的特性，因此，在機(jī)組狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)中增加噪聲測點(diǎn)，并對(duì)噪聲數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析，是實(shí)現(xiàn)機(jī)組運(yùn)行預(yù)警和故障診斷的有效手段之一，這可提高機(jī)組的安全穩(wěn)定運(yùn)行水平，從而產(chǎn)生顯著的經(jīng)濟(jì)效益。