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【摘要】近幾年，我國發電系統逐漸走向了大容量、超高壓與多機互聯的趨勢，發電機組也愈發大型化，而為確保大型發電機組保持安全、經濟的運轉效率，能夠及時發現并對機組設備進行維護與檢修，現今選用的發電機組控制系統多可直接對發電機組的運轉狀態進行遠程監控，發生的故障信息也可及時傳回進行處理，如此本文主要針對大型發電機組的遠程狀態監測與故障診斷體系進行研究和探討。

【關鍵詞】大型發電機組；遠程狀態監測；故障診斷系統

1前言

通常，發電機組主要由發電機、發動機與控制系統三部分構成，其動力來源不同對大型機組的定義也不同，但相同的是在控制系統中皆需融入遠程監測系統，一為保障大型發電機組的安全運行，二為及時發現機組故障并排除，唯有如此方能更好的提供電量為人們使用。本文著重研究的是大型發電機組的遠程狀態監測系統與故障診斷系統。

2大型發現機組開設遠程狀態監測與故障診斷系統的重要性

當前，我國電力系統多采取發電公司與電網之間分開管理，通過合理競爭、競價方可被引入到電網管理中的策略，導致我國發電機組之間競爭日趨激烈，在發電機組的性能方面也漸漸追求機組的安全性、可靠性與維護成本低的發展方向。由此國內外開發了發電機組的遠程狀態監測體系與故障診斷體系，迄今為止，這項研究也有了巨大的進步。兩個體系多會依照發電機組的性能不同為其安裝滿足不同要求的遠程狀態監測與故障診斷。比如：離線狀態的監測與故障診斷體系，此系統多用于維護人員在經過常規檢查與分析后，找到機組故障點進行故障排除，其相對來講較為便捷、靈活、經濟，然而容易出現故障時間滯后的現象，不易捕捉到故障發生瞬間的信號，在緊急故障的處理中稍有不利。

3遠程狀態監測與故障診斷系統的架構與性能

通常，大型發電機組的遠程監測與故障診斷是有兩個組成部分，分別為本地與遠程的監測、故障診斷系統，其中包含有設備數據搜集、故障預報、故障服務等；本地與遠程的設備之間利用互聯網進行連接，共享設備數據，處理設備故障問題。

3.1本地狀態監測與故障診斷

本地狀態監測與故障診斷系統的性能主要集中于網上實時檢測與初期診斷等，設備數據搜集階段負責整理機組設備運行期間的各項狀態數據，再將這些數據發送至監測診斷的服務器上；監測診斷服務器會依據收集與整理后的數據對機組設備實行初期的故障診斷與監測，并上傳數據與服務器數據庫。通常本地狀態監測與故障會處理一些較為簡單的機組設備故障問題，相對復雜的，會發送至遠程狀態監測服務器進行診斷。

3.2遠程狀態監測與故障診斷

通常，遠程狀態監測與故障診斷的重要功能集中在遠程端的監測與信號剖析、故障診斷上，其所擁有的技術支持與服務資源相比本地狀態監測與故障診斷要強許多，此外，其還具備專業的專家知識庫，所以，遠程監測可以在一定程度上處理一些較難解決的機組問題，并出具較為合理的機組診斷與維護建議，同時會對網上有關此方面的信息與資料進行搜集與整理；若是遇到了難以解決的大型故障或難題，則需和專家協商處理。

4遠程狀態監測與故障診斷系統的主要技術闡述

大型發電機組在遠程狀態監測與故障診斷體系上的最大特點集中在“遠程”二字上，即其可以克服不在同一地區的不便，對不同區域、不同分布點的大型發電機組進行設備監控，并實行網絡數據共享。但想要不同地域與分布點的設備數據得以順利的搜集與傳輸，首先需要掌握的主要技術就有幾個：

4.1對遠程信號的搜集

對設備遠程信號的搜集是遠程狀態監測與故障診斷得以順利實現的基礎，一般容易被采用的診斷檢測信號包括振動、壓力、噪聲、溫度等物理類的信號還有電流、電壓、功率、數字電路狀態碼等信息。在進行信號檢測時首要問題是選擇檢測信號類型，分布點類型和檢測點的分布狀況等要素。伴隨科技的發展，近些年來不斷發明的智能傳感器等新技術成為了更簡單的遠程信號采集方法。工作機組的工作視頻和聲頻也有采集的必要，在必要的時候可以為遠程檢測方面的專門提供更詳細而全面的信息，有助于問題的發現。

4.2數據的包裝與傳輸

為了及時顯現遠程檢測診斷數據，發電機組的遠程診斷數據在存儲量與傳輸量上會非常大，再加上有時需要傳輸視頻或聲頻數據，就會造成傳輸量更大。同時因為網絡有帶寬與傳輸速度的限制，要實現實時顯示而又要保證數據的安全性與可靠性，必須對數據信號進行壓縮算法包裝來提高傳輸速率。數據壓縮方法有空間濾波預處理、適合于不平穩信號的WignerVille技術、智能檢測與傳感技術等等。在數據傳輸方面有很多方法，例如：ATM、ISDN、光纖、衛星、微波、電話線、有線電視等等。可以根據實際情況靈活的進行選取。

4.3數據庫的網絡化

建立遠程診斷監測的基本條件即為合理的數據庫網絡化，數據庫進行網絡化設立相應的TCP/IP等符合協議需求的數據庫。然后通過計算機網絡進行傳輸具有統一規范格式的數據，以實現共享與數據兼容的目的。再加上近期人工智能的發展，可以從某種程度上真正的網絡遠程診斷。

4.4故障診斷技術的研究與發展

遠程工作狀態監測與故障診斷的主要內容即為對機組故障診斷方式的深入研討，一般涵蓋四點，分別是故障機理、源分離與人工定位技術、故障信息處置技術、人工智能技術的合理運用與分析。大型發電機組的故障診斷歷經兩次重要發展：其一為常規診斷，其特點為傳感器與信號處理技術等；其二為新型信息診斷，其技巧特點為人工智能。目前故障診斷技巧的發展大方向表現為下面幾點：（1）以魯棒性技術為主的參數優化法。（2）適應性研究，可以處理異常診斷。（3）可以實現主動控制與容錯控制的非線性研究。（4）可以提高診斷可靠性的時滯性研究。（5）可以從殘差中提取信息的殘差診斷方法的研究。（6）可以靈活運用的集成性的多種推理方法的研究。（7）進行多信息融合集成的診斷方法。（8）診斷與控制的有機結合。5結語大型發電機組的遠程狀態監測與故障診斷體系依托于現代網絡，實現機組設備數據共享，遠程診斷與解決設備故障問題；當然，伴隨科學與網絡技術的快速發展，其在設備結構與設備數據分析上的能力會得到更大的提升，也可相應降低設備的維護成本，進而加強設備機組利用率，提升發展前景。

參考文獻：

［1］麻東東.風力發電機組遠程狀態監測與故障診斷系統的開發［D］.北京:華北電力大學，2012.

［2］彭道剛，張浩，李輝.大型發電機組嵌入式遠程狀態監測與故障診斷系統研究［J］.華東電力，2008（02）:127~130.

作者：許雷；孫耀平 單位：北京京能新能源有限責任公司內蒙古分公司