大型氢冷发电机组防超速氢爆方案研究与应用
胡帅
(华电国际电力股份有限公司邹县发电厂 山东省邹城市 273522)
摘要：大型氢冷发电机组超速氢爆事故危害很大，邹县发电厂通过对发电机防氢爆技术进行了系统设计和应用，从单一的被动防护，改进为多层次、主动式安全管理体系，显著降低了氢爆风险，提高了机组安全性能，为事故处理留出宝贵的时间。
关键词：火电厂；汽轮机；超速；飞轮储能
1 概述
现在大型火力发电机组大多采用作为冷却介质，氢冷发电机作为大型发电设备中的重要组成部分，其安全性一直是电力行业关注的焦点。随着能源需求的不断增长和可持续发展理念的深入，氢冷发电机因其高效、清洁的特性而被广泛应用。然而，氢气的易燃易爆性质也给发电机的安全运行带来了挑战。近年来火电厂发电机氢爆事故时有发生，每次事故都对企业造成了极为严重的损失。
汽轮机发电机超速时，转子转速远超设计值，离心力急剧增加，可能导致发电机轴封、冷却管道等关键部件变形或断裂，氢冷发电机的冷却器、风区隔板等部件在超速时可能因振动或应力过载而损坏，导致发电机大量漏氢。汽轮机超速超速时，转子与定子间隙缩小、部件移位可能引发金属摩擦产生金属碎屑，这些碎屑进入转子后导致接地故障，产生电火花。缘引水管破裂后，冷却水与带电部件接触可能引发短路，进一步产生电弧。超速导致的机械应力可能使转子绕组绝缘层磨损或撕裂。大量的氢气与火源接触，即使氢气浓度达不到爆炸极限，也有可能出现氢爆事故[1]。
2 汽轮机超速氢爆的原因
2.1 汽轮发电机组超速原因分析
华电山东公司的莱州发电机厂#1机组2023年发生超速氢爆事故，该机组与邹县发电厂#7#8机组机型一样。现邹县发电厂#7#8机组存在同样的超速风险，尤其是今年来机组频繁启停，抗燃油系统故障等原因导致的汽轮机进汽门卡涩故障多发，机组超速风险不断增加。图5为#7汽轮机进汽#4高调门卡涩照片。
图1 #7汽轮机进汽#4高调门卡涩
2.2汽轮发电机组氢爆原因分析
邹县发电厂#7、8机组为1000MW氢冷机组，24小时漏氢量整体偏高，密封油浮子油箱频繁出现卡涩问题，导致氢气大量泄漏，危及机组安全。在浮子油箱故障时，将密封油浮子油箱切换到旁路运行，旁路管道无氢气分离功能，发电机内氢气压力下降速度很快，机组需要2小时补氢一次，操作量大且风险性高。图1为卡涩的密封油浮子油箱浮球阀。
图2 #8机密封油浮子油箱浮球阀卡涩后隔离检修
3 防超速氢爆方案
3.1 构建发电机发生氢气泄漏风险评估体系
开发氢气泄漏风险评估模型，通过接入实时监测漏氢数量，对引发发电机漏氢的主因进行实时跟踪预警。根据现场情况按需安装发电机漏氢检测装置，实时监测氢气泄漏情况，基于人工智能技术构建氢气泄漏风险评估模型，重点分析频繁启停机和深度调峰过程中的进氢、排氢变化规律，通过挖掘进氢量、排氢量的的关联关系，动态评估、反演氢气泄漏的风险。发电机两端密封瓦端盖缝隙处，设置一圈漏氢检测探头，实时检测发电机密封瓦漏氢情况。漏氢检测结果引入集中控制器，显示发电机密封瓦泄漏位置和泄漏量。发电机两侧各设置一台紧急排氢风机，当检测到两侧密封瓦漏氢时，集中控制器自动启动排氢风机，防止氢气积聚引起爆炸。可以实现发电机密封瓦状态的在线检测，可以及时发现密封瓦异常情况，便于安排检修工期。可以防止发电机漏氢时氢气的积聚，避免了发电机氢爆和人员测量造成伤亡事故的发生。
通过接入实时监测漏氢数量，对引发发电机漏氢的主因进行实时跟踪预警。实时监测氢气泄漏情况，基于人工智能技术构建氢气泄漏风险评估模型，重点分析频繁启停机和深度调峰过程中的进氢、排氢变化规律，通过挖掘进氢量、排氢量的的关联关系，动态评估、反演氢气泄漏的风险。
图3在线氢气泄漏监控系统
3.2 构建汽机进汽机构卡涩风险评估体系
开发防止汽机超速的评估模型，通过对调门关闭时间等数据进行分析，对进汽机构卡涩风险进行实时跟踪预警。防止汽轮机超速氢爆成果原理为：汽轮机超速一般是进汽门卡涩引起，进汽卡涩往往无法提前发现，通过对汽轮机EH油系统的创新改造，精确振动汽轮机进汽阀门故障，解决了汽轮机进气门频繁卡涩、无法可靠诊断的难题，通过对发电机漏氢检测装置的创新优化，实现对超速氢爆风险的可靠预警，及时发现氢气漏点，避免超速时出现氢爆事故。基于人工智能技术构建汽机进汽机构卡涩风险评估模型，重点分析频繁启停机和深度调峰过程中的各类工况数据的变化情况，深入挖掘各类数据与进汽机构开闭程度、动作幅度的关联关系，实时预警汽机进汽机构动作变化、卡涩的风险。开发防止汽机超速的评估模型，通过对调门关闭时间、调门动作时间、动作速率、动作精度等数据进行分析，对进汽机构卡涩风险进行实时跟踪预警。基于人工智能技术构建汽机进汽机构卡涩风险评估模型，重点分析频繁启停机和深度调峰过程中的各类工况数据的变化情况，深入挖掘各类数据与进汽机构开闭程度、动作幅度的关联关系，实时预警汽机进汽机构动作变化、卡涩的风险。
分三个维度对调门情况进行评估：K1（响应速度）偏差、K2（精度）波动、K3（响应时间）
k1值，意思是响应速度，表现形式是指令位返偏差，标准不大于4%。
k2值，意思是响应精度，表现形式是位返和指令的偏差次数，标准是5秒超过2%次数不大于4次。
k3值，意思是响应时间，表现形式是位返离开原始位置用时，标准不大于1秒。
图4 在线汽门卡涩监控系统
3.3建立智能诊断系统
集中智能防护成果原理为：防氢爆的方法比较多，但还没有引起足够重视，现在还没有一套全面系统集成各类方法，邹县发电厂通过设置按照一套集中智能防护系统，通过智能算法，实现对氢气泄漏、汽轮机超速等故障的智能识别诊断，超前发现隐患和异常，全面保证设备安全，消除了氢爆风险无全面监督系统的隐患。
采用时域分析与频域分析方法对故障特征进行提取，通过信号处理方法将故障特征转化为量化数据，建立可反映故障性质的高维特征集；基于线性判别分析法将高维的模式样本投影到最佳鉴别矢量空间，达到抽取分类信息和压缩特征维数的效果；基于降维后的故障特征和人工神经网络算法，构造合适的分类器，利用现场采集的训练样本对分类器进行训练后，实现对振动故障的智能诊断。智能诊断流程如图5所示。
图5 智能诊断流程图
项目创新性：多源数据整合及诊断方法创新，创新地整合振动信号和热力信号，实现多维度故障诊断，快速锁定故障类型，适应新型电力系统复杂工况，降低故障损失。利用人工智能技术构建多个风险评估模型，准确解读信号信息，评估运行风险，实现超前预警和故障处理，确保设备安全稳定运行。研究方法创新，综合运用多种研究方法，涵盖定性经验知识、分析模型和数据驱动等方面，为汽轮发电机组状态识别提供全面的技术支持。考虑复杂系统特性进行故障诊断知识获取，突破传统方法局限，更全面地理解和分析汽轮发电机这种复杂系统。数据融合与平台建设创新，以机理研究构建关联关系，确保数据全面可靠，为智能诊断提供准确的数据基础和指导，提升诊断精度。构建统一数据平台，打破数据壁垒，实现数据共享，解决传统数据库技术无法满足的需求，为高效管理和决策提供有力支持。
4 新型防超速系统的优点
集中监控系统以机理研究构建关联关系，确保数据全面可靠，为智能诊断提供准确的数据基础和指导，提升诊断精度。构建统一数据平台，打破数据壁垒，实现数据共享，解决传统数据库技术无法满足的需求，为高效管理和决策提供有力支持。
每次汽轮机超速，尤其是氢冷机组超速，会导致汽轮机结构损坏、氢冷发电机着火爆炸等严重事故，每次造成损失往往达到500万元以上，检修周期一般超过一个月，损失容量补偿费用200万元以上，设备损坏检修费用300万元以上。该成果应用后，按每个电厂每年避免一次机组超速计算，每年可增加经济效益500万元。
5 结语
造成汽轮机超速氢爆的原因涉及系统和设备多、参数调整要求高，应根据不同情况进行具体分析。常规的现场处置手段无法及时控制超速事故的危害，同时超速事故发生时现场操作风险较大，采用新型防超速氢爆监控系统可以有效控制汽轮机超速事故的发生，为事故处理留出宝贵的时间。
参考文献
[1] 王秉文.大型发电机组汽轮机超速原因分析及预防对策[J].内蒙古科技与经济,2024,(12):126-129.
作者简介：
胡帅(1985-)，男，工学学士，主要从事火电厂技术和安全运维研究。
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