故障診斷在火電廠熱力系統中的應用及存在問題

王宇

大唐七臺河發電有限責任公司

故障診斷在火電廠熱力系統中的應用及存在問題

王宇

大唐七臺河發電有限責任公司

電力作為當今運用最廣的能源之一，已經進入了千家萬戶，與人們的生產生活可以說息息相關。而在我國的能源構架之中，火力發電廠就占據了發電廠事業的半壁江山，本文首先介紹了火電廠故障診斷的基本方法，其次闡述了當前故障診斷在火電廠熱力系統中的使用狀況，從而對其存在的問題進行了分析，最后給出了一定的解決方案，希望對火電廠的發展有所幫助。

故障診斷；火電廠；熱力系統

隨著人類文明的進步以及科學技術的發展，人們對電力的依賴越來越大。這使得所有的電廠為了快速的發展，為了滿足市場的需求，對大型機組的采購與使用越來越多，其中主力機組的容量不斷的增大，如今最常見的為300MW以及600MW兩種。這些大型機組給我們提供電力的同時，也應該想到：一旦機組損壞或者故障停機，除了給火電廠本身帶來巨大的經濟損失外，還會對整個電網產生很大的沖擊，帶來很嚴重的社會影響。為此，在使用機組時必須對其進行故障診斷，如此能做到早發現、早處理，使經濟損失和惡劣影響降到最小。

1　故障診斷在火電廠熱力系統中的使用

對于故障診斷在火電廠熱力系統中的應用可以說十分廣泛，在下表1中，筆者列舉了幾種主要的應用。在表1中，首先，最值得關注的是最后3個，它們屬于集成診斷系統，其中不僅包括對診斷方法的集成，還包括有對診斷對象的集成。其次，對于下表列舉出的幾種應用，其中除了汽輪發電機組故障診斷的研究較多，使用技術較為成熟外，其余的應用設備或對于使用系統的故障診斷，大多依然停留在理論研究的階段，像汽輪發電機組故障診斷這樣已經投入使用的并不多。

表1　故障診斷方法在火電廠熱力系統中的應用

通過表1，我們發現，如今火電廠熱力系統所使用的故障診斷系統一般為以下幾種：

1.1模糊判別

所謂的模糊判別，就是采用數學理論基礎，依據模糊關系矩陣R建立特征集上的模糊矢量A，并且使其與故障狀態集上的模糊矢量B形成一定的映射關系，即：

B=R*A（其中*表示為一種模糊的運算）

通過映射關系與模糊運算，最后在通過與判斷準則進行對比，大致確定其有無故障。這種應用方法當前存在有一個難點，即對于新出現的故障問題無能為力，無法做出有效判斷。

1.2故障樹分析

故障樹分析法是一種推理演算的方法，目的是為了推理出最不希望發生的事件。這種發展主要的做法是：首先將系統故障形成的原因進行總括，然后由整體變部分，按照樹狀的形式進行逐層細化分析，從最頂層事件逐步向最底層事件延伸，由果尋因。

這種應用方法的好處就是對研究對象的運行特性及其設計結構可以做到清楚明了的掌握，但缺點就是通用性較差，成本較高，結構復雜。

1.3人工神經網絡

人工神經網絡的基礎是現代心理學和神經生理學，其根本是模擬人體的大腦神經元結構，最終建立起的一種非線性的動態網絡系統。當前常用的神經網絡有兩種，分別為RBF網絡以及BP網絡，它們具有任意精度的泛函逼近能力，可以逼近故障分類的邊界，完成特征空間到故障空間的非線性映射，最終實現目標，即完成對故障的診斷。

由于人工神經網絡的模仿對象是人的大腦，所以具有極強的學習理解能力，也因此得到了眾多火電廠的青睞。但是該系統診斷的精確性一定條件下受到了樣本多寡的限制，而火電廠中的機組和設備很難提供充足的樣本，而且由于參數等的不同，使得安裝、制造、改造等都存在差異，所以當前人工神經網絡方法的使用還受到很大的限制。

1.4專家系統

所謂的專家系統，即是一種人工智能診斷的系統，是使用人類專家的知識以及推理方法的一種人工智能計算機程序，它可以解決較為復雜的實際問題，如下圖1所示。對于專家系統，它可在推理過程中將已有的知識分離出來，然后在推理體制不改變的情況下，通過改變不同的知識元，最終使得系統適應最新的使用環境。因此，該方法的特性十分明顯，即具有很強的靈活性以及適應能力。

圖1　實用專家系統框圖

2　對于火電廠熱力系統故障診斷中存在的問題以及解決的方法

就目前來看，火電廠熱力系統故障診斷中存在的問題依然很多，其中在實際應用時，存在的主要問題包括有：

2.1測點優化現代電站為了保證系統運行安全以及設備使用正確，基本都設有專門的監測系統。那么，如何科學、有效、全面的利用監測系統，如何正確的使用監測系統中傳輸的信號以及信息是擺在人們面前的一個重要的課題。在進行研究時，研究人員比較要具有熟練的專業知識，還有具有足夠耐力，對歷史數據進行充分的分析研究。此外，在熱力系統中，一般還存在有輔助系統，比如管路系統等，它們具有一定的不可視性。如果要對其增加設測點，那么如何加設，如何時測點就有容錯能力等，這些都涉及到測點的優化意見設置問題，當前還沒有相關的文獻，還需要有關人員進行努力。

2.2故障定位

當前出現的故障診斷系統，基本是判斷故障出現的原因，并沒有涉及到機組以及設備的具體部位，這樣就不能完全的反映出是設備的故障還是由某一系統出錯所引起的故障，尤其對于繼承診斷系統，如果系統給出故障原因，電廠需要使用較大的人力和物力進行研究和排查。所以筆者認為可以將熱力系統精細分層管理，從而確定其參數傳遞間的關系，然后通過尋找各個子程序的綜合特性，從而確定其故障的原因，明確是系統原因還是設備故障，可以減輕工人的勞動強度，節約時間。

2.3多故障診斷

在實際是生產當中，系統運行不正常往往是由多種原因引起的，但是當前的參考文獻以及故障診斷系統，都是建立在單個的故障樣本之上，對于多故障診斷還缺乏分解能力，因而今后的發展應該重點放到多故障的辨識之上。這不僅是熱力系統故障診斷的需求，也是故障診斷學中一個較為熱門的話題。

2.4故障預測

解決系統和設備故障并不是故障診斷的最終目標，做到防止故障發生才是故障診斷的最終目的。通過故障預測，可以及時有效的對失效部件進行維修更換，可以將其成本，防止其損失擴大。但就目前發展而言，做好預測工作，實現早期預警還是一個較為漫長的過程。但通過大量的數據表明，造成熱力系統故障的一個重要原因是設備的老化、使用壽命的損耗過大。因此，筆者建議火電廠在對熱力系統進行故障診斷時，應該將故障診斷系統與設備壽命評估系統結合使用，通過對設備壽命的預測以及診斷系統對設備儀器的監測，雙管齊下，從而有效的解決故障預測的問題。

2.5建立故障診斷模型，實現診斷對象有效集成

通過對數據的分析和研究，可以了解到故障診斷的研究重點集中在子系統或旋轉機械之上，集成的診斷系統多是將各診斷子系統并列組合，對于整體的故障診斷很少研究。但就實際而言，各子系統間都具有耦合性，某一個子程序出現問題，必然會對其余系統和整體設備有所影響，使其偏離原有的正常軌道。所以在進行故障診斷時，應該考慮到系統間的關系，由此建立一個整體的故障診斷系統，為各個子系統的研究工作奠定較為重要的基礎。

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