文献类型：期刊文章

作　　者：桂中华[1] 张浩[2] 孙慧芳[1] 张飞[1]

GUI Zhonghua1, ZHANG Hao2, SUN Huifang1, ZHANG Fei(1. Technology Center State Grid Xinyuan Company LTD., Beijing 100161, China 2. State Grid Zhejiang Electric Power Company, Hangzhou 310008, Chin)

机构地区：[1]国网新源控股有限公司技术中心,北京100161 [2]国网浙江省电力公司,浙江杭州310008

出　　处：《水利学报》

基　　金：国家电网公司科技项目(52573015000R;52573016001G)

年　　份：2018

卷　　号：49

期　　号：2

起止页码：216-222

语　　种：中文

收录情况：BDHX、BDHX2017、CSA、CSA-PROQEUST、CSCD、CSCD2017_2018、EI、IC、JST、PROQUEST、RCCSE、SCOPUS、ZGKJHX、核心刊

摘　　要：近年来运行中的水电机组振动稳定性问题日益突出,传统振动预警方法主要通过振动监测值与振动限值的简单比较来实现,存在适用工况范围有限,限值单一的不足。针对传统预警方法的不足,首先收集机组健康状态时的振动数据,并按照功率和水头将机组运行工况细化为若干典型工况,然后求取各典型工况下机组振动健康区间,最终建立水电机组振动劣化预警模型。实例结果表明,该模型能采用数字化和三维可视化两种方式完成水电机组不同工况的振动预警,同时能利用振动历史数据进行自学习,修正各典型工况的振动限值,提高振动预警的准确性,该模型明显优于传统振动预警方法。

关 键 词：水电机组 预警模型 振动劣化  自学习

分 类 号：TV743]