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Jul 20, 2023

Une nouvelle méthode de réglage des axes de l'hydro

Scientific Reports volume 13, Numéro d'article : 2935 (2023) Citer cet article 936 Accès 1 Détails des métriques Altmetric La qualité de l'énergie et l'efficacité de la centrale hydroélectrique dépendent de la stabilité

Rapports scientifiques volume 13, Numéro d'article : 2935 (2023) Citer cet article

936 Accès

1 Altmétrique

Détails des métriques

La qualité de l'énergie et l'efficacité de la centrale hydroélectrique dépendent du fonctionnement stable de l'unité hydroélectrique, qui doit continuer à fonctionner et est sujette aux pannes d'axe. Par conséquent, adopter une technologie efficace de réglage des axes pour éliminer les défauts. Cet article propose une nouvelle méthode d'ajustement de l'axe de l'unité hydro-générateur basée sur un modèle amélioré de prédiction des gris et un réseau neuronal d'optimisation de l'intelligence des essaims. Tout d’abord, il propose une méthode de traduction d’accélération de séquence et de transformation de valeur moyenne, qui est utilisée pour prétraiter la séquence d’oscillation totale nette de l’axe qui présente des fluctuations oscillantes. Il utilise la transformation des facteurs e1 et e2 pour établir un modèle amélioré de prédiction du gris de l'oscillation totale nette de l'axe. Ensuite, l'algorithme avancé de recherche Flamingo est utilisé pour rechercher la valeur maximale de la fonction sinusoïdale du pendule total net de l'axe, et l'orientation de réglage de l'axe est obtenue. Cette méthode résout le problème selon lequel GM(1, 1) ne peut être prédit que par une séquence monotone dans le passé et le problème selon lequel l'algorithme de recherche tombe facilement dans l'optimum local, améliore efficacement l'efficacité du calcul de l'axe et raccourcit le temps de recherche. Des exemples de simulation montrent que la méthode proposée peut améliorer considérablement la précision du réglage des axes. Cette méthode améliore considérablement l'efficacité de la recherche d'azimut pour l'ajustement des axes.

L'unité hydrogénératrice (HGU) fait partie de l'équipement clé de la centrale hydroélectrique1,2. État de mesure fiable de la tendance de l'axe du groupe électrogène hydroélectrique pour la sécurité de l'unité, il favorise la stabilité du système électrique d'une grande importance3. Dans l'ingénierie pratique, le réglage des axes constitue le travail le plus important dans la période ultérieure de l'installation de l'unité. La révision de l'unité doit également passer par une inspection du réglage des axes. La qualité de l'axe de l'unité reflète globalement la qualité de l'installation et de la maintenance4. L'axe central de réglage de l'axe de l'oscillation totale nette et les degrés d'oscillation totale nette maximale sont un paramètre important du calcul de l'ajustement de l'axe, de sorte que le degré de l'axe de l'oscillation totale nette et la prévision du groupe électrogène hydroélectrique ainsi que l'axe du total net maximum La recherche de roulements de réglage du swing, pour garantir la sécurité de l'unité hydro-générateur et réduire les pertes économiques de la centrale hydroélectrique, est d'une grande importance5. Le calcul du swing total net et du swing relatif dans le réglage de l'axe de l'unité hydro-générateur est toujours principalement par calcul manuel. Le processus de calcul de l'axe est compliqué, il implique les données de mesure du fil supérieur, du fil inférieur, du fil d'eau et d'autres pièces, qui nécessitent les dimensions du fil supérieur au fil inférieur, du fil supérieur au fil d'eau, du diamètre de la tête de poussée, etc. sur. Par conséquent, la méthode de prédiction efficace et précise de l’oscillation totale nette de l’axe est propice à la réduction du nombre de mesures d’axe, et constitue également la base et la condition préalable à la réalisation de mesures d’axe6. Il existe quatre algorithmes de prédiction typiques pour la prédiction de l'oscillation totale nette et de l'oscillation totale nette maximale de l'axe de l'hydrogénérateur dans les méthodes d'apprentissage automatique : la méthode de prédiction utilisant le réseau neuronal BP (BP) ; Méthode de prédiction utilisant une machine à vecteurs de support (SVM) ; réseau neuronal basé sur la physique (PINN) ; Méthode de prédiction utilisant le modèle gris (GM). Il existe deux méthodes principales de recherche d'azimut d'ajustement d'axe : le traitement manuel traditionnel et l'algorithme d'intelligence en essaim. À l’heure actuelle, l’apprentissage automatique a été largement utilisé dans de nombreux domaines, mais peu d’applications ont été appliquées au réglage de l’axe de l’unité hydrogénérateur7. Cependant, pour l’orientation du réglage des axes, l’apprentissage automatique peut résoudre le problème selon lequel l’orientation du réglage des axes est difficile à rechercher à l’aide d’algorithmes8,9.