刍议水利机电设备过负荷运行状态自动辨识方法

徐涛

摘要：随着科技的不断发展，水利机电设备在生产生活中扮演着越来越重要的角色，其设备的运行状态对于社会和人民生产生活具有极大的影响。本文旨在探讨高效可行的水利机电设备过负荷运行状态自动辨识方法，以提高水利工程的安全运行水平。

关键词：自动辨识；过负荷运行；水利机电设备

引言：水利机电设备是现代水资源利用的重要设施，其正常运行对于保障水资源的安全利用和保障国家经济的持续发展具有重要的意义。然而，由于水利机电设备长期运行，导致其零部件的磨损、老化等问题逐渐显现，运行状态变得不稳定，甚至会发生过负荷运行等问题。如果水利机电设备处于过负荷运行状态，不仅会加速设备的损耗和磨损，同时还有可能给环境和运维人员带来安全隐患。因此及时准确地辨识水利机电设备的过负荷运行状态对于保障水利工程的安全运行具有重要意义。

一、自动辨识水利机电设备过负荷运行状态的必要性

随着水利机电设备的普及和使用，过负荷运行的情况也逐渐增多。这不仅会导致设备的损坏，还有可能对周围环境造成严重的影响。传统的水利机电设备监测方式依赖于人工巡检和手动分析，存在监测效率低下、数据准确性不高、设备故障预警不及时等问题。因此，为了提高水利机电设备的监测效率和准确性，有必要引入自动辨识水利机电设备过负荷运行状态的技术。首先，水利机电设备过负荷运行状态自动辨识技术可以实时监测水利机电设备的运行情况，及时发现设备的异常状态。通过分析设备运行数据，可以自动识别设备的过负荷运行状态，并及时向设备管理人员发送预警信息，提醒管理人员及时进行维护和检修，避免设备故障导致水利工程无法正常运营[1]。其次，自动辨识水利机电设备过负荷运行状态技术可以提高设备监测数据的精度和可靠性。传统的水利机电设备监测方式需要人工采集数据并进行分析和判断，存在数据不准确、不全面等问题。而自动辨识技术可以通过对设备运行数据进行实时监测和分析，自动识别设备的异常状态，提高监测数据的精度和可靠性，从而更好地指导设备的维护和检修工作。最后，自动辨识水利机电设备过负荷运行状态技术还可以提高设备管理人员的工作效率。传统的水利机电设备监测需要人工进行数据采集、分析和判断，需要耗费大量的时间和精力。而自动辨识技术可以自动完成这些工作，使设备管理人员可以将更多的时间用于设备维护和检修工作，提高设备的监测效率和准确性。

二、水利机电设备过负荷运行状态自动辨识方法分析

（一）静态负荷模型的构建

静态模型是建立所有电力系统模型的重要基石，它为动态模型建立提供了坚实的基础。静态模型是一种不能够整体分析和识别的模型结构，对于电力系统中各个位置的过负荷问题并不具备记忆功能。在水电工程中，静态模型被广泛应用于水潮计算和基础设备电压计算等方面。在自动辨识的过程中，电力系统的电压通常是相对稳定的，日常变化不会过于剧烈。因此，在设备的运行过程中，通常采用静态负荷模型来对电力系统进行建模和分析。由于电压稳定，负载节点不太敏感，所以静态负荷模型能够有效地对其进行解决。在水电工程中，静态负荷模型主要分为两种类型：多因式模型和幂因数输出类型。这些模型主要通过频率维度和电压相互结合来实现高精度的应用。例如，在水电系统中，最常用的是幂因数输出类型。有用功率和无用功率可以通过下面的公式进行计算：

P=P0(U/U0)pu(f/f0)pf

Q=Q0(U/U0)qu(f/f0)qf

P和Q分别表示功率和无功功率，U代表电压，f代表频率，P0、Q0、U0、f0、pu、pf、qu、qf都是常数。在进行实际应用时，可以通过有用功率与无用功率的比对，来判定自动辨识的应用效果，并分析功率所表达的信息。通过此模型，可以明白不同类型负荷在不同水电设备运行时的特点，以此来得出静态模型下的估计值[2]。

（二）动态负荷模型的构建

为了在水电工程中更好地监测设备负荷情况，需要建立动态模型。动态模型能够将不同类型、不同位置且运行状态不尽相同的负荷动作进行高效监测，并从有功功率与无功功率的精度对比、各设备在运行时候的稳定性、设备的参数的辨识、各功率的高低等方面进行比较，以确定在水利工程过程中是否可以采用动态模型进行过负荷辨识的方法。相比于静态模型，动态模型的辨识模型方法具有广度地辨识负荷现象的优势，不仅能应用于电压稳定且变化不大的水电设备中，还能够辨识范围大，分析所有参数功率及设备能够体现的物理信息。因此，它在机电设备运行过程中产生的过负荷现象中具有显著的用处，能够帮助水利设备在实际使用过程中体现出更好的价值。在实际应用中，动态模型的建立需要结合设备的特点和运行状态来进行比较和分析。通过对设备的精度、稳定性和功率等参数进行比较和分析，可以确定哪些设备更适合用于过负荷辨识，并制定相应的优化方案。动态模型也具有一定的局限性，例如，对于设备复杂度较低、变化不大的水电设备，其辨识效果可能不如静态模型。此外，动态模型的建立还需要结合当前的水电工程实际情况，通过对设备运行状态的分析，可以更好地掌握设备的负荷状态，并制定相应的优化方案，从而提高设备的实际使用效果。

（三）参数辨识模型的构建

目前，参数辨识分析模型是应用最广泛的模型之一。该模型结合了静态和动态模型，建立了参数辨识模型的结构。该模型利用了静态、动态模型的优点，建立了参数辨识模型结构，对各种负荷问题进行了分析和求解。这种方法具有较强的非线性处理能力和良好的数字稳定性，采用序列二次规划算法，并具备强大的数值规划能力，在解决一些复杂的负荷问题时，效果更为显著。与动态模型辨识方法相比，参数辨识方法更加高效精确。通过对非线性问题的求解，它可以取得负荷问题的最优解。此外，该方法还能够处理一些基本问题，比如系统控制、信号处理和机器学习等方面。此外，在实际应用中，参数辨识分析方法还可以通过引入更多的数据和进行数据分析来提高精度和应用效果。例如，结合传感器技术和智能算法，对水力发电厂进行实时监测和分析，预测负荷变化，及时调整生产计划和水电设备的运行状态，优化能源利用效率和减少损耗。还可以基于数据挖掘和统计分析等方法，深入研究水利工程中负荷分布、传输和发电等过程，建立更加精准、全面的参数辨识模型，为水利工程的管理和控制提供更加科学的支持和保障[3]。

结语：要实现智能化、高效、准确的负荷辨识和控制，既需要探索和研究新的理论和方法，也需要建立和完善相应的技术平台和系统。在今后的研究和实际应用中，需要注重以下方面：一是加强对机电设备和水利工程中负荷特征的研究和分析，为辨识方法的优化和应用提供更为精准的基础数据和参数；二是加强技术平台和系统的构建和完善，实现辨识算法和技术的实时应用和更新；三是加强负荷数据的采集和分析，实现对机电设备运行状态的实时监测和分析，提高设备管理和运营效率。总之，水利机电设备过负荷运行状态自动辨识方法的研究和应用，不仅对提高机电设备管理和运行效率具有重要意义，也对促进水利工程智能化和可持续发展具有积极的推动作用。

参考文献：

[1] 朱永湘, 刘宇, 李小乐. 基于模糊多标准综合评价的水电站机组过负荷运行状态评估[J]. 电力自动化设备, 2021, 41(1): 54-61.

[2] 王志军, 刘鑫, 袁鹏程. 基于形态学滤波和统计特征的水电站水轮机振动信号特征提取研究[J]. 水力发电学报, 2020, 39(4): 126-133.

[3] 贺前松, 田汝忠, 张光辉. 基于小波包分解和自适应阈值的水力机组轴承振动信号分析[J]. 振动与冲击, 2020, 39(20): 206-211.