Status dan status kesalahan Pembangkit Listrik Tenaga Air
Menurut statistik kegagalan peralatan Pembangkit Listrik Tenaga Air pada 10 tahun yang lalu (73-82 tahun) yang diterbitkan dalam laporan teknis dari Institut Teknik Elektro, sebagian besar kegagalan yang terkait dengan turbin terjadi pada pasokan air dan perangkat drainase, diikuti oleh turbin tubuh dan perangkat tekanan oli Jumlah kegagalan terjadi kira-kira setiap dua tahun sekali. Selain itu, mengingat tingkat kegagalan setiap bagian dari perangkat ini, peralatan pasokan minyak dari perangkat tekanan minyak seperti baling-baling pemandu dari badan utama turbin air, baling-baling pemandu dari badan turbin, perangkat penyegelan air di sekitar guide vanes, Tingkat kegagalan jaringan pipa, katup, pompa oli dan komponen lainnya tinggi. Selain itu, dalam hal penyebab, kegagalan yang secara alami terdegradasi merupakan penyebab mayoritas, diikuti oleh implementasi yang buruk, manufaktur yang buruk, dan pemeliharaan yang buruk.
Berikut ini adalah ikhtisar yang jumlah keadaan terkait dengan berbagai kesalahan. Sebagian besar pasangan gangguan akan disertai dengan perubahan dalam jumlah keadaan tertentu. Jika mereka diklasifikasikan secara terpusat, akan jauh lebih mudah untuk dikelola. Kuantitas status ini disebut Kuantitas status terkait. Untuk suplai air dan perangkat drainase, ini mengacu pada peningkatan tekanan air, aliran, getaran, dll. Demikian pula, untuk bantalan turbin, ini mengacu pada keausan Taiwan, suhu bantalan, nilai getaran, dll. J Untuk selubung, pelari, tabung hisap, Mengacu pada kebisingan, getaran, dll. Untuk perangkat tekanan oli, ini mengacu pada tekanan oli, level oli, waktu operasi katup pelepas beban dan berapa kali, dll. I Untuk perangkat penyegelan air poros utama, ini mengacu pada peningkatan jumlah gesekan pengepakan dan kebocoran air, dll.
Aturan pemantauan
Salah satu tujuan penting pemeliharaan preventif adalah menggunakan pemantauan harian suhu, getaran, dan status lainnya untuk memprediksi pra-keberadaan. Ada dua metode di sini. Salah satunya adalah untuk mengetahui tren dari nilai harian atau bulanan tertinggi yang telah dilihat, dan kemudian memprediksi kapan batas yang diberikan akan dilewati. Metode lain adalah menemukan tanda-tanda abnormal dari perubahan data di atas. Untuk menerapkan metode ini secara efektif, pertimbangkan aturan pemantauan berikut.
