2024年5月29日发(作者：)
现代驵动与控制
基于TEAM参数的发电机智能监测与诊断系统
戴健文耀华咸哲龙赵正宇
上海电气电站设备有限公司发电机厂（ 200240 )
Generator Intelligent Monitoring and Diagnosis System Based on TEAM Parameters
DAI Jian WEN Yaohua XIAN Zhelong ZHAO Zhengyu
Shanghai
Electric
Power
Generation
Equipment
Co
.,
Ltd
.
Generator
Plant
摘要：提出一套基于
TEAM
参数（热工
Tempera
用小时数持续下降，火电企业的利润空间必将受
到影响
W
。为进一步提升机组运行的经济性，提
高机组可用率势在必行。文献[3]提出实现状态
维修的必要条件是根据设备实际情况建立准确
可靠的监测诊断系统。通过对发电机组进行实
时运行状态监测和故障诊断，可以实现对设备故
障的提前预警，及时调整机组的运行方式，合理
规划维修时间，避免恶性事故的发生，从而提高
机组的经济性和可靠性，逐渐实现状态维修的
H
的[4]〇
发电机智能监测与诊断系统是在设备远程
监测的基础上，结合互联网大数据技术、机器学
习和故障诊断树于一体，从热工、电气、环境和
机械参数四个维度综合建立故障诊断模型，为
电力企业提供远距离的技术支持，开展远程分析
和诊断服务。
ture
、
电气
Electr ic
、
环境
Ambient
、
机械
Mechanic)
的发
电机智能监测与诊断系统，介绍了该系统的总体架构、
功能模块和关键技术。在该系统的基础上，形成设备状
态评估体系，指导电厂设备维护和检修；提高电厂运行效
率，并降低运行成本，从而增强电厂机组的上网竞争力。
关键词：
TEAM
智能监测智能诊断
中图分类号：
TM307
文献标识码：
A
DOI
编码：
10.3969/.l006-2807.2021.02.005
Abstract: A set of generator intelligent monitoring
and diagnosis system based on TEAM (Temperature, Elec
tric, Ambient and Mechanic) parameters is put forward. The
overall structure, functional modules and key technology
of the system are introduced. Based upon the system, the
equipment condition evaluation system is formed to guide
the maintenance and repair of the power plant. The opera
tion efficiency of the power plant is improved and the oper
ation cost is reduced, thus enhancing the competitiveness of
the power plant units.
Keywords
：
TEAM intelligent monitoring intelli
gent diagnosis
1 总体架构
整个系统以电站发电机设备为核心，数据高
度融合为基础，监测、分析、诊断、应用为
H
的，
包含数据采集、平台服务、应用服务等多层级的
服务模式架构，见图1。
数据源包括热工参数（发电机本体温度、绝
缘过热监测等）、电气参数（定子局放、转子匝间
短路监测等）、环境参数（漏液监测等）和机械
参数，根据发电机各部件的相关性，为相关测点
随着我国能源结构调整、经济增速持续放
缓、电力系统中非化石能源比重快速上升和火电
机组市场份额持续下降，中电联发布的《2020上半
年全国电力供需形势分析预测报告》预测显示：
随着疫情影响减弱，2020年下半年电力消费增
速将比上半年明显回升，非化石能源发电装机比
重将继续提高，全国电力供需保持总体平衡[1]。
此外，随着电力煤价回升及火电机组全年有效利
• 18. 2021年第2期《电机技本》
SH^u/e
图1发电机智能监测与诊断系统总体架构
建立机器学习模型，实现关键部位温度的实时预
测功能。
采集层包括设备接入通迅、协议解析和转
换、数据抽取、数据处理和数据传输功能。通过
对不同测点通讯协议进行解析和归一化处理，完
成数据的采集功能，同时保证系统良好的扩展
性。数据经过处理后，将被传输至系统数据平台
服务层。
平台服务层包括数据服务、模型服务和组件
化眼务。数据服务对采集层得到的数据进行初
步处理和分类，将各领域的实时数据、结构化数
据、半结构化数据、非结构化数据等进行集中存
储，形成存储实时数据的流数据域、结构化数据
域以及半结构化和非结构化数据域的混合存储
模式，实现以设备为核心，采用标准编码归类存
储数据，利用不同的数据域来存储管理不同类
型的数据，可以让分析与应用服务高效、便携地
访问所有数据。模型服务通过将大数据技术、机
器学习和故障诊断树相结合，从大数据中提取关
键因子和变量，通过机理模型提供智能化分析
服务。组件化服务以组态编程、智能化分析技术
为基础，实现组件化的运行与管控一体化平台服
务，提供计算组件、分析组件、管理组件、可视化
组件、检索组件和流程组件等开放的、统一的组
件化开发与运行服务环境，形成业务应用怏速开
发、“插拔式”部署和统一运行管理的开放应用
服务平台。
应用层包括设备的三维全景展示、智能监
测
、一
键诊断、温度预测、趋势分析和报告自动
输出等功能，可全方位提升用户的使用体验，实
现代驱动与控制
现智能化运维的目标。
2功能模块
系统采用
TEAM
模块，实现全系列发电机本
体、氢油水系统、电气系统、在线监测系统的
“T
(热工
）E
(电气
）A
(环境
）M
(机械）”监测与诊
断全覆盖。功能模块包括发电机本体温度监测
诊断、绝缘过热监测诊断、集电环综合监测诊断
等20个模块，通过列表、趋势图、三维图、雷达图
和报警点显示等展示方式进行可视化监测，通过
趋势诊断、二叉树诊断、温度预测和状态评估等
功能实现故障分析与诊断。
3 关键技术
根据上述基于
TEAM
参数的发电机智能监
测与诊断系统的技术需求和架构设计，介绍几种
关键技术的研究和应用，包括基于神经网络算法
的温度预警技术、二叉树故障诊断技术以及趋
势预警技术。
3.1基于神经网络算法的温度预警技术
神经网络的数学回归分析方法的主要思想
是通过单个输出测点以及多个与之相关联的输
入测点的历史数据进行回归分析，确定输出测点
预测值和实际观测值之间的残差控制限。神经
网络通过一些被称为“门”的结构来控制从细胞
状态中丢弃或添加某些信息。这些“门”由一个
Sigmoid
神经层和一个点乘操作组成。
Sigmoid
层的输出是一个介于〇到1的数值，用来控制信息
的通过程度。
Sigmoid
层输出为0时，表示“门”
关闭，即不让任何信息通过；为1时，则表示“门”
打开，即允许所有信息通过。在网络单元中共有
三种“门”来控制细胞状态的更新和丢弃，分别
称为“忘记门”、“输入门”和“输出门”。“忘记
门”用来控制细胞状态中哪些信息应该被舍弃，
“输入门”决定哪些信息将被加入到细胞状态
中，“输出门”用来控制从细胞状态中输出哪些
信息。
《电机技术》2021年第2期• 19-
现代驱动与控制
发电机的关键参数对发电机的安全运行有
决定性影响，采用神经网络法等数据学习和预测
方法对主要运行参数进行预测。为了进一步提高
发电机关键参数的预测准确度，将所有与其相关
的参数分为决定性的强相关参数和决定性的弱
相关参数两类。
决定性的强相关参数表示某一被预测参数
X
由参数群
A
直接决定，属于因果性的关联参数，
且这些参数群
A
对该预测参数
X
具有较强的影
响，这个参数群
A
即属于被预测参数
X
的决定性
的强相关影响参数。
决定性的弱相关参数表示某一被预测参数
X
由参数群
A
决定，属于因果性的关联参数，但这
些参数群
A
对该预测参数
X
的影响较小，这个参
数群
A
即属于被预测参数
X
的决定性的弱相关影
响参数。
采用差分预警的方法对发电机的异常工况
进行识别，所谓差分预警是指基于数学的数据
学习和训练方法，实现对发电机系统的单个测点
数据进行在线实时预测，当预测值与实际值的差
值超过给定阈值时，系统发出预警信号。
3.2二叉树故障诊断技术
二叉树故障诊断技术是根据发电机的结构
特征，建立不同测点之间的相关模型，当某一测
点发出异常信号，快速检测其它相关测点值，通
过专业的反向传播
（Back
Propagation
,
BP
)算
法，快速识别发电机的典型故障并定位故障点。
同时，提出对应的处理措施，实现一键式智能诊
断功能。以定子铁心温度报警为例，其二叉树故
障诊断逻辑导图如图2所示。
由图2可知，当定子铁心温度报警时，算法自
动检测三相电压或电流是否正常，若各项存在
偏差，则判断发生三相不对称运行故障；若无偏
差，继续检测冷风温度是否报警。若报警，则判
断冷却器运行故障，并提醒用户检査冷却器及
二次冷却水系统；若不报警，检査热风温度温升
是否正常。若存在异常，则判断铁心测温元件故
障；若无异常，则继续检测定子端部振动测点。
若报警,则判断发生铁心松动故障；若不报警，则
• 20 • 2021年第2期《电机R木》
图2定子铁心温度报警二叉树故障诊断逻辑导图
判断发生铁心绝缘恶化或风道堵塞故障。
通过二叉树故障诊断技术，可以实时响应报
警信号并提出处理措施，同时自动推送过往类似
处理案例，帮助电厂迅速排除故障，保证发电机
安全稳定运行。
3.3趋势预警技术
发电机作为结构复杂的高电压旋转设备，不
可避免地会面临绝缘故障的威胁。发电机主要
绝缘部件为定子线圈和定子铁心，为了便于监测
发电机绝缘状态，通常会在发电机出线加装定
子局部放电在线监测装置，在发电机外部加装
绝缘过热监测装置。然而在发电机实际运行过
程中，绝缘劣化故障是缓慢发展而成的，当在线
监测装置报警时，往往绝缘已产生严重劣化。为
了更早地识别绝缘故障，根据发电机制造数据
和现场运行经验，设立关键参数整定值。通过软
件算法对信号进行尖刺突变滤波，去除干扰信号
(可以设置时间区间并对该区间信号求移动平
均值），然后根据趋势变化率=幅值差值/时间周
期，进行趋势监测预警
i
预警值的设定需要根据
实际生产数据进行优化。当关键参数趋势变化
超过整定值时，启动趋势预警，提醒用户重点关
注相关部件。
4 结语
2
!^ufe dr
现代驱动与控制
诊断工作。
参 考文献
通过温度、电气、环境、机械四个维度的专
业诊断技术，配合发电机远程监测诊断平台，可
以实现对电厂的远程技术支持。通过对特征参
数的提取，利用神经网络深度学习算法,可以实
现温度实时预警；利用二叉树故障诊断技术，可
以实现一键智能诊断；利用趋势预警技术，可以
实现早期绝缘故障识别，实时保障发电机安全
运行,提高机组运行的经济性和可靠性。
未来，伴随5
G
技术的发展，物联网的信息互
联功能将得到更为广泛的应用，智能摄像头、现
场环境等监测参数也可以通过物联网技术接入
远程监测诊断平台，更好地辅助发电机智能监测
[1】中国电力企业联合会.2020上半年全国电力供需形势分析预测
报告[
R
】.北京：屮国电力企业联合会，2020.
[2] 汪江.设备远程监测与智能维护势在必行[
J
].中国设备工程.
2017(7) ： 20-22.
[3] 于其兰.汽轮发电机组的故障诊断与状态维修[•!].科技创新与
应用，2013(11) : 93-93.
[4] 石文强.汽轮机状态监测和故障诊断技术的应用分析与建议
[
J
].科技信息.2013 (11): 105, 144.
(收稿日期：2020-12-05)
作者简介：戴健，男，丨993年12月生，本科，电气工程及自动化专业，
助理工程师，现从事发电机监测诊断设计及智能运维系统研发工
作。
(上接第17页）
定结构的模态分析。结果表明，优化后的结构不
仅具有成本优势，还能降低制造和装配的难度，
提高了整体绝缘性能。并联环优化结构目前已应
用在我厂为某电厂研制的250
MW
级全氢冷发电
机中。该机型具有出力大、体积小、效率高、机座
密封性好、机内气冷流道不易积灰等优点，已逐
步拓展至国外市场，并受到广泛关注，具有较好
市场前景。
图6出线端端部模态振型及频率
参 考文献
[
1
] 汪耕，李希明.大型汽轮发电机设计、制造与运行[
M
].上海：上
4 结语
本文对250
MW
级全氢冷发电机并联环结构
进行了优化，计算了优化后并联环结构的温升，
通过
Ansys
有限元仿真软件进行了并联环及其固
海科学技术出版社，2012.
[2] 乔秀秀.1240
MW
汽轮发电机定子导电部件的研制[
J
].电机技
术，2018(4): 4-5.
(收稿日期：2020-12-05)
作者简介：陈薇.女.1989年4月生，本科.电气工程及其自动化专
业，工程师，现从事汽轮发电机定子电工设计〇
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