一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法及系统
技术领域
本发明涉及水电厂水淹厂房的技术领域，尤其涉及一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法及系统。
背景技术
水淹厂房是水电站重大安全生产事故。相对于其他事故事件，水淹厂房具有损失大、影响面广、持续时间长、修复重建难度大、恢复投产周期长等特点。一旦发生水淹厂房事故，会给水电站造成严重的经济损失，甚至人员伤亡。防范水淹厂房事故是水电站极为重要的安全生产工作之一。
近年来，国内外时有发生水淹厂房事故。2009年8月，俄罗斯萨杨-舒申斯克水电站发生水淹厂房事故，导致数台水轮发电机报废，厂房坍塌，变压器爆炸和环境污染，并造成75人死亡；2013年7月，四川某水电站因强降雨引发泥石流抬高河床水位，造成洪水翻过防洪墙导致发电机层以下全部被淹；2013年8月，吉林某水电站遭遇强降雨，因洪水冲垮厂区防洪墙导致发电机层以下全部被淹，副厂房进水；2015年11月，广西某水电站由于秋汛引发的洪水破坏机组检修时的尾水闸门，导致厂房被淹；2016年9月，河南某抽水蓄能电站因水轮机顶盖漏水致地下厂房被淹。这些事故严重影响了水电站的安全生产。为了有效防范水淹厂房事故，国家能源局于2017年5月发布了《关于加强水电站水淹厂房防范工作的通知》，2020年5月，电力行业大坝安全监测标准化技术委员会组织国家能源局大坝安全监察中心等单位完成编制《水电站防水淹厂房安全检查技术规程》。
水电站防范水淹厂房的关键是，有效辩识水淹厂房风险因素，做好日常水位监测的同时，并做出水淹厂房预警。有针对性采取防范措施，防范于未然。因此，非常有必要开展水电站水淹厂房预警系统的研究。
发明内容
本部分的目的在于概述本发明的实施例的一些方面以及简要介绍一些较佳实施例。在本部分以及本申请的说明书摘要和发明名称中可能会做些简化或省略以避免使本部分、说明书摘要和发明名称的目的模糊，而这种简化或省略不能用于限制本发明的范围。
鉴于上述现有水电厂存在无法在水位达到相应位置时提前预警的问题，提出了本发明。
因此，本发明解决的技术问题是：建立电厂的三维数据模型，动态计算分析进水速度，精确计算到达某需要预警水位需要的时间，给电厂留出宝贵的应急处理时间。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：利用水电厂各部位的容量信息建立电厂的三维数据模型；实时采集集水井水位信息和监测相关高层的渗漏水；若水位未超过所述集水井，根据水位变化情况动态计算进水流量，所述集水井的进水流量趋势异常时，则发出预警；若水位超过所述集水井，且在抽水泵全部工作时所述集水水位继续上涨，根据所述三维数据模型和所述采集到的水位信息，计算到达相关高层所需要的时间；根据所述到达相关高层所需要的时间发出预警，且若相关高层检测到渗漏水则立即报警。
作为本发明所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的一种优选方案，其中：所述相关高层包括，所述水淹厂房有几率发生渗水处，包括电厂水车室、蜗壳人孔门、主轴密封水池溢水口下方、下游侧尾水廊道、上游侧尾水廊道、检修排水泵房以及渗漏泵房。
作为本发明所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的一种优选方案，其中：所述集水井的入水流量趋势异常包括，所述集水井的进水流量趋势异常包括，正常情况下所述集水井的进水流量在2立方米/小时左右上下波动，连续十天(可根据实际情况设定)所述集水井的进水流量变大趋势明显则判断为集水井的进水流量趋势异常。
作为本发明所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的一种优选方案，其中：所述三维数据模型包括，厂房与水位的仿真模型、平均流量计算函数、实时流量计算函数和预警时间计算函数。
作为本发明所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的一种优选方案，其中：所述平均流量计算函数包括，在排水泵开启正常抽水状态下，水位上升时，所述平均流量计算函数如下，
Va1＝v1/T1
其中，Va1为水位上升时的平均进水流量，v1为排水泵停止至开启正常抽水状态之间的集水量，T1为排水泵停止至开启正常抽水状态所需时间；
在排水泵开启正常抽水状态下，水位下降时，所述平均流量计算函数如下，
Va2＝(z*T2-v2)/T2
其中，Va2为水位下降时的平均进水流量，z为排水泵正常抽水状态时的排水量，T2为排水泵开启至停止正常抽水状态所需时间，v2为排水泵开启至停止正常抽水状态之间的集水量。
作为本发明所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的一种优选方案，其中：所述实时流量计算函数包括，在排水泵开启正常抽水状态下，水位上升时，所述实时流量计算函数：将H1(停泵)至H2(启泵)平均分为N份，其中，水位高层记录为H1、H2……Hn-1、Hn每秒采集一次水位高度，记录到达相应高层的时间为T1、T2……Tn-1、Tn，公式如下，
其中，Vb1为水位上升时的实时进水流量；
在排水泵开启正常抽水状态下，水位下降时，所述实时流量计算函数：将H1(启泵)至H2(停泵)平均分为N份，其中，水位高层记录为H1、H2……Hn-1、Hn每500豪秒采集一次水位高度，记录到达相应高层的时间为T1、T2……Tn-1、Tn，公式如下，
作为本发明所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的一种优选方案，其中：所述预警时间计算函数包括，在排水泵开启正常抽水状态下，水位上升时，把需要预警的高度H(预警水位)和H(集水井最高)之差平均分为N份，水位高层记录为H1、H2……Hn-1、Hn每500豪秒采集一次水位高度，记录到达相应高层的时间为T1、T2……Tn-1、Tn，公式如下，
其中，Vc为当前实时进水流量，
其中，T为当前水位到达预警水位需要的时间，Vk为预警水位，Vh为当前水位，Vk和Vh为系统投运时现场测试数据。
作为本发明所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的一种优选方案，其中：所述采集集水井水位信息包括排水泵的排水量其中，所述排水量包括系统投运时每台泵排水能力在当前工作状态的累计。
作为本发明所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的一种优选方案，其中：所述实时采集集水井水位信息和监测相关高层的渗漏水，在电厂水位最低的集水井底部安装压力水位传感器，在人孔门、排水廊道、集水井等所述相关高层安装浮球水位传器或浸水传感器。
本发明解决的另一个技术问题是：提出一种基于三维数据模型的水淹厂房预警系统，解决水位达到相应位置时不能进行提前预警的问题。
为解决上述技术问题，本发明提供如下技术方案：一种基于三维数据模型的水淹厂房预警系统，包括，数据采集模块，用于采集水位信息和各种抽水泵的排水量；测试模块，连接于数据采集模块，用于测试水位是否超过集水井并测试所述集水井入水流量的趋势并且监测相关高层的渗漏水；三维数据模块，连接于数据采集模块，用于处理所述数据采集模块采集到的数据，计算到达所述相关高层水位时所需要的时间；判断模块，连接于三维数据模块，用于判断所述三维数据模块计算出的到达所述相关高层时所需要的时间；预警模块，连接于测试模块和判断模块，用于对集水井入水流量趋势异常、到达所述相关高层所需时间和所述相关高层出现渗漏水时发出预警。
本发明的有益效果：针对在水电厂水淹厂房领域中，存在水位达到相应位置时不能进行提前预警的问题，本发明提供一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法及系统，提取多维数据集时基于特征提取方法，对水位、排水量、容水等动态分析，并且基于分类算法，通过真实数据为训练集，进行PCA分类预测最终的场景；不仅仅采集水位信息，同时采集排水能力，通过建立三维模型实时分析，解决了无法预判可能发生水淹厂房事故，无法提前预警，无法提供提前执行相关水淹预案的问题，给电厂提供了宝贵的水淹厂房应急处理时间，降低了损失；易操作、易维护，灵敏度高、误报率低，水淹厂房预警系统运行稳定，无需进行日常维护。
附图说明
为了更清楚地说明本发明实施例的技术方案，下面将对实施例描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本发明的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。其中：
图1为本发明第一个实施例所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的流程示意图；
图2为本发明第一个实施例所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的预警方法总体示意图；
图3为本发明第一个实施例所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法的三维数据模型原理示意图；
图4为本发明第二个实施例所述一种基于三维数据模型的水淹厂房预警系统的模块结构分布示意图。
具体实施方式
为使本发明的上述目的、特征和优点能够更加明显易懂，下面结合说明书附图对本发明的具体实施方式做详细的说明，显然所描述的实施例是本发明的一部分实施例，而不是全部实施例。基于本发明中的实施例，本领域普通人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本发明的保护的范围。
在下面的描述中阐述了很多具体细节以便于充分理解本发明，但是本发明还可以采用其他不同于在此描述的其它方式来实施，本领域技术人员可以在不违背本发明内涵的情况下做类似推广，因此本发明不受下面公开的具体实施例的限制。
其次，此处所称的“一个实施例”或“实施例”是指可包含于本发明至少一个实现方式中的特定特征、结构或特性。在本说明书中不同地方出现的“在一个实施例中”并非均指同一个实施例，也不是单独的或选择性的与其他实施例互相排斥的实施例。
本发明结合示意图进行详细描述，在详述本发明实施例时，为便于说明，表示器件结构的剖面图会不依一般比例作局部放大，而且所述示意图只是示例，其在此不应限制本发明保护的范围。此外，在实际制作中应包含长度、宽度及深度的三维空间尺寸。
同时在本发明的描述中，需要说明的是，术语中的“上、下、内和外”等指示的方位或位置关系为基于附图所示的方位或位置关系，仅是为了便于描述本发明和简化描述，而不是指示或暗示所指的装置或元件必须具有特定的方位、以特定的方位构造和操作，因此不能理解为对本发明的限制。此外，术语“第一、第二或第三”仅用于描述目的，而不能理解为指示或暗示相对重要性。
本发明中除非另有明确的规定和限定，术语“安装、相连、连接”应做广义理解，例如：可以是固定连接、可拆卸连接或一体式连接；同样可以是机械连接、电连接或直接连接，也可以通过中间媒介间接相连，也可以是两个元件内部的连通。对于本领域的普通技术人员而言，可以具体情况理解上述术语在本发明中的具体含义。
实施例1
参照图1～3，为本发明的第一个实施例，该实施例提供了一种基于三维数据模型的水淹厂房预警方法，包括：
S1：利用水电厂各部位的容量信息建立电厂的三维数据模型。
S2：实时采集集水井水位信息和监测相关高层的渗漏水。其中需要说明的是，实时采集集水井水位信息和监测相关高层的渗漏水包括，在电厂水位最低的集水井底部安装压力水位传感器，在人孔门、排水廊道、集水井等相关高层安装浮球水位传器或浸水传感器；
其中，相关高层包括，水淹厂房有几率发生渗水处，包括电厂水车室、蜗壳人孔门、主轴密封水池溢水口下方、下游侧尾水廊道、上游侧尾水廊道、检修排水泵房以及渗漏泵房；
进一步的是，采集集水井水位信息包括排水泵的排水量，其中排水量包括系统投运时每台泵排水能力在当前工作状态的累计，采集水位信息并且进行存储有利于对水量的趋势进行把控，便于对进水量和预警进行把控。
S3：若水位未超过集水井，根据水位变化情况动态计算进水流量，集水井的进水流量趋势异常时，则发出预警。其中需要说明的是，集水井的进水流量趋势异常包括，
正常情况下集水井的进水流量在2立方米/小时左右上下波动，连续十天(可根据实际情况设定)集水井的进水流量变大趋势明显则判断为集水井的进水流量趋势异常，利于及时发现渗水问题，可以有效避免一些水淹事故的发生。
S4：若水位超过集水井，且在抽水泵全部工作时所述集水水位继续上涨，根据三维数据模型和采集到的水位信息，计算到达相关高层所需要的时间。其中需要说明的是，三维数据模型包括，厂房与水位的仿真模型、平均流量计算函数、实时流量计算函数和预警时间计算函数，并且在集水井中分布有停泵水位和启泵水位，停泵水位指水位到达这个位置时抽水泵停止工作，启泵水位指到这个位置时抽水泵开始工作，其中，
平均流量计算函数包括，
在排水泵开启正常抽水状态下，水位上升时，平均流量计算函数如下，
Va1＝v1/T1
其中，Va1为水位上升时的平均进水流量，v1为排水泵停止至开启正常抽水状态之间的集水量，T1为排水泵停止至开启正常抽水状态所需时间；
在排水泵开启正常抽水状态下，水位下降时，平均流量计算函数如下，
Va2＝(z*T2-v2)/T2
其中，Va2为水位下降时的平均进水流量，z为排水泵正常抽水状态时的排水量，T2为排水泵开启至停止正常抽水状态所需时间，v2为排水泵开启至停止正常抽水状态之间的集水量；
实时流量计算函数包括，
在排水泵开启正常抽水状态下，水位上升时，实时流量计算函数：
将H1(停泵)至H2(启泵)平均分为N份，其中，水位高层记录为H1、H2……Hn-1、Hn每秒采集一次水位高度，记录到达相应高层的时间为T1、T2……Tn-1、Tn，公式如下，
其中，Vb1为水位上升时的实时进水流量；
在排水泵开启正常抽水状态下，水位下降时，实时流量计算函数：
将H1(启泵)至H2(停泵)平均分为N份，其中，水位高层记录为H1、H2……Hn-1、Hn每500豪秒采集一次水位高度，记录到达相应高层的时间为T1、T2……Tn-1、Tn，公式如下，
预警时间计算函数包括，
在排水泵开启正常抽水状态下，水位上升时，把需要预警的高度H(预警水位)和H(集水井最高)之差平均分为N份，水位高层记录为H1、H2……Hn-1、Hn每500豪秒采集一次水位高度，记录到达相应高层的时间为T1、T2……Tn-1、Tn，公式如下，
其中，Vc为当前实时进水流量，
其中，T为当前水位到达预警水位需要的时间，Vk为预警水位，Vh为当前水位，Vk和Vh为系统投运时现场测试数据；
精确计算到达预警水位所需要的时间，给电厂提供宝贵时间应急处理，降低损失。
S5：根据到达相关高层所需要的时间发出预警，且若相关高层检测到渗漏水则立即报警。
对本方法中采用的技术效果加以验证说明，本实施例以科学论证的手段对比试验结果，以验证本方法所具有的真实效果。
本方法是基于三维数据模型的水淹厂房预警，选取岩滩电厂为本方法的测试点，在厂房各处安装传感器，包括，在▽133m集水井底部40CM处安装二套投入式压力水位传感器、在▽164m水车室处安装一套连杆浮球液位开关、在▽153.4m蜗壳人孔门排水沟处安装一套连杆浮球液位开关、在▽150m下游侧尾水廊道排水沟处安装一套连杆浮球液位开关、在▽150m上游侧尾水廊道排水沟处安装一套连杆浮球液位开关、在▽134m检修排水泵房处安装一套连杆浮球液位开关、在▽133m渗漏泵房处安装一套连杆浮球液位开关；其中岩滩电厂集水井长8米，宽5米，高6米，可容水240立方米，系统初始设置的时间为停泵水位134米，启泵水位137米，实时流量计算高层差0.3米。
对岩滩电厂的测试持续时间为15个小时，首先在流入集水井的排水沟中模拟进水过程，模拟的水流量为0.5立方米/秒，在试验过程中用三维数据模型计算实时流量10次，结果如表1所示：
表1：实时流量计算结果。
本发明根据集渗水井水位从停泵水位上涨至启泵水位十次实时测量的进水流量得出的平均进水流量为0.503立方米/秒，(和实际测试进水流量误差小于1％)，水位到达启泵水位后抽水泵开始工作(抽水泵的抽水能力为0.1立方米/秒)，当抽水泵开始工作且本方法检测到集水井水位继续上升时，发出预警信号；当水位超出集水井时，本方法根据进水流量和排水流量及电厂三维数据模型，计算预警时间，水位到达尾水廊道层需要的时间：86分钟；水位到达蜗壳廊道层需要的时间：107分钟；水位到达163水车室需要的时间：314分钟，电厂运行人员根据本方法给出的预警时间做出相应的应急处理，减少电厂损失。
实施例2
参照图4，为本发明的第二个实施例，该实施例不同于第一个实施例的是，提供了一种基于三维数据模型的水淹厂房预警系统，该系统包括数据采集模块100、测试模块200、三维数据模块300、判断模块400和预警模块500。更加具体的，其中数据采集模块100，为设置于电厂水位最低的集水井底部的压力水位传感器和人孔门、排水廊道、集水井等关键位置的浮球水位传器，用于采集水位信息和各种抽水泵的排水量，并将采集的信息上传至测试模块200和三维数据模块300；该测试模块200和三维数据模块300与数据采集模块100连接，能够接收数据采集模块100采集到的数据，其中测试模块200用于测试水位是否超过集水井并测试所述集水井入水流量的趋势，并且监测相关高层的渗漏水；三维数据模块300用于处理所述数据采集模块100采集到的数据，计算到达相关高层时所需要的时间；判断模块400与三维数据模块300连接，能够接收三维数据模块300计算出的到达相关高层时所需要的时间，用于判断到达相关高层时所需要的时间是否小于设定时间；预警模块500与测试模块200和判断模块400连接，用于对集水井入水流量趋势异常、到达相关高层所需时间和相关高层出现渗漏水时发出预警。
不难理解的是，本实施例所提出的系统，其内容涉及数据采集模块100、测试模块200、三维数据模块300、判断模块400和预警模块500。之间的连接关系，例如可以是运行在计算机可读程序，通过提高各模块的程序数据接口实现。
应当认识到，本发明的实施例可以由计算机硬件、硬件和软件的组合、或者通过存储在非暂时性计算机可读存储器中的计算机指令来实现或实施。所述方法可以使用标准编程技术-包括配置有计算机程序的非暂时性计算机可读存储介质在计算机程序中实现，其中如此配置的存储介质使得计算机以特定和预定义的方式操作——根据在具体实施例中描述的方法和附图。每个程序可以以高级过程或面向对象的编程语言来实现以与计算机系统通信。然而，若需要，该程序可以以汇编或机器语言实现。在任何情况下，该语言可以是编译或解释的语言。此外，为此目的该程序能够在编程的专用集成电路上运行。
此外，可按任何合适的顺序来执行本文描述的过程的操作，除非本文另外指示或以其他方式明显地与上下文矛盾。本文描述的过程(或变型和/或其组合)可在配置有可执行指令的一个或多个计算机系统的控制下执行，并且可作为共同地在一个或多个处理器上执行的代码(例如，可执行指令、一个或多个计算机程序或一个或多个应用)、由硬件或其组合来实现。所述计算机程序包括可由一个或多个处理器执行的多个指令。
进一步，所述方法可以在可操作地连接至合适的任何类型的计算平台中实现，包括但不限于个人电脑、迷你计算机、主框架、工作站、网络或分布式计算环境、单独的或集成的计算机平台、或者与带电粒子工具或其它成像装置通信等等。本发明的各方面可以以存储在非暂时性存储介质或设备上的机器可读代码来实现，无论是可移动的还是集成至计算平台，如硬盘、光学读取和/或写入存储介质、RAM、ROM等，使得其可由可编程计算机读取，当存储介质或设备由计算机读取时可用于配置和操作计算机以执行在此所描述的过程。此外，机器可读代码，或其部分可以通过有线或无线网络传输。当此类媒体包括结合微处理器或其他数据处理器实现上文所述步骤的指令或程序时，本文所述的发明包括这些和其他不同类型的非暂时性计算机可读存储介质。当根据本发明所述的方法和技术编程时，本发明还包括计算机本身。计算机程序能够应用于输入数据以执行本文所述的功能，从而转换输入数据以生成存储至非易失性存储器的输出数据。输出信息还可以应用于一个或多个输出设备如显示器。在本发明优选的实施例中，转换的数据表示物理和有形的对象，包括显示器上产生的物理和有形对象的特定视觉描绘。
如在本申请所使用的，术语“组件”、“模块”、“系统”等等旨在指代计算机相关实体，该计算机相关实体可以是硬件、固件、硬件和软件的结合、软件或者运行中的软件。例如，组件可以是，但不限于是：在处理器上运行的处理、处理器、对象、可执行文件、执行中的线程、程序和/或计算机。作为示例，在计算设备上运行的应用和该计算设备都可以是组件。一个或多个组件可以存在于执行中的过程和/或线程中，并且组件可以位于一个计算机中以及/或者分布在两个或更多个计算机之间。此外，这些组件能够从在其上具有各种数据结构的各种计算机可读介质中执行。这些组件可以通过诸如根据具有一个或多个数据分组(例如，来自一个组件的数据，该组件与本地系统、分布式系统中的另一个组件进行交互和/或以信号的方式通过诸如互联网之类的网络与其它系统进行交互)的信号，以本地和/或远程过程的方式进行通信。
应说明的是，以上实施例仅用以说明本发明的技术方案而非限制，尽管参照较佳实施例对本发明进行了详细说明，本领域的普通技术人员应当理解，可以对本发明的技术方案进行修改或者等同替换，而不脱离本发明技术方案的精神和范围，其均应涵盖在本发明的权利要求范围当中。
