基于5G技术的电站智能巡检技术及故障诊断应用

作     者：李常钊 王秀毓 陶智宇 方铭坤 张颖灵 孙志伟 陶然 

作者机构：华电福新周宁抽水蓄能有限公司 中国农业大学水利与土木工程学院 

出 版 物：《水力发电学报》 (Journal of Hydroelectric Engineering)

年 卷 期：2024年

核心收录：

学科分类：081504[工学-水利水电工程] 08[工学] 0815[工学-水利工程] 

基　　金：水泵水轮机转抽水过程能量传递与耗散特性研究(51909131) 

主　　题：水电站 智能巡检 故障诊断 变分模态分解 图像识别 

摘      要：在国家“十四五规划中提出的“碳达峰、碳中和战略目标大背景下，水电新能源也迎来了行业新的机遇和挑战。随着电站规模扩大，传统人工巡检与工业监控相结合的电站巡检模式往往存在无法自动识别判断故障及信息反馈敏感度低等问题。结合5G技术和人工智能，引入变分模态分解（VMD）及图像灰度处理技术对电站内机组运行数据进行分析，结果表明：图像分形维数存在30 Hz与85 Hz的频率特征，幅值对应分别为0.02和0.009，为主频和次频，且远远强于其他杂频。VMD方法成功地分解了各监测点的压力脉动信号，获得了时域和频域上的各模态函数特征。通过对尾水管处两个监测点的VMD分解结果进行分析，发现其频率成分相似且与蜗壳内部监测点的频率一致。本文的研究结果可以为电站的智能化建设提供了重要支持，同时为电站运行和维护提供了更有效的手段。