大型儲煤筒倉輸煤智能化監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計

劉 喆，馬巖巖，趙晏博，邵建林，尹麗輝，鄧 旭，張 凱

(1.三河發(fā)電有限責(zé)任公司，河北 廊坊 065201；2.中國礦業(yè)大學(xué)(北京) 化學(xué)與環(huán)境工程學(xué)院，北京 100083 )

儲煤系統(tǒng)是火電廠保障燃料供應(yīng)的重要設(shè)施，隨著節(jié)能減排與污染防治的進一步深化，儲煤系統(tǒng)封閉式改造逐步成為火電行業(yè)綠色發(fā)展的關(guān)鍵環(huán)節(jié)之一[1-3]。儲煤筒倉是一種全封閉存儲的煤炭存儲方式，具備環(huán)保，節(jié)能，節(jié)約土地，流程簡單，存儲過程損耗低等優(yōu)點。然而，儲煤筒倉由于結(jié)構(gòu)復(fù)雜、空間密閉等特點大幅增加了安全控制的難度[4，5]。煤儲運發(fā)電系統(tǒng)設(shè)備多、布局分散、控制結(jié)構(gòu)復(fù)雜，傳統(tǒng)自控系統(tǒng)面臨故障率高、靈活性差、勞動強度大的問題[6]。而輸煤系統(tǒng)的可靠性直接影響發(fā)電廠的正常安全生產(chǎn)，提升輸煤系統(tǒng)可靠性、安全性和運維水平已迫在眉睫[7]。

為了保證輸煤系統(tǒng)的正常安全運行，鄭大興等[8]利用紅外熱成像技術(shù)對輸煤膠帶進行監(jiān)測，可及時發(fā)現(xiàn)膠帶發(fā)熱燃燒、撕裂等隱患，確保輸煤膠帶及膠帶沿線輔助設(shè)備的安全。陳建忠等[9]設(shè)計開發(fā)了一套機器人自動巡檢系統(tǒng)，以機器人代替人工對廊道進行巡檢，以攝像頭及各種檢測儀表代替人的各種判斷，以三維畫面形式對整個巡檢系統(tǒng)實現(xiàn)綜合管理，可實現(xiàn)對整個輸煤廊道的自動巡檢和自動報警等功能。部分學(xué)者基于可編程控制器(PLC)對火電廠輸煤系統(tǒng)自動化控制進行了研究，李宏毅[10]為實現(xiàn)對輸煤膠帶的實時監(jiān)控，提出一種CAN現(xiàn)場總線輸煤膠帶監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計方案，既確保安全生產(chǎn)又提高了電廠的生產(chǎn)效率。韓冰[11]基于SIMENCE S7-200型PLC研究了其在火電廠輸煤系統(tǒng)中的應(yīng)用，實現(xiàn)了對輸煤系統(tǒng)的全程監(jiān)控，取得了較為理想的效果。馬草原等[12]基于PLC開發(fā)了發(fā)電廠輸煤自動控制系統(tǒng)，同時利用上位機組態(tài)軟件進行實時監(jiān)控，實現(xiàn)了對輸煤系統(tǒng)的運行控制和對輸煤系統(tǒng)運行狀況的監(jiān)控和記錄，使得輸煤系統(tǒng)具有更加安全、自動化，增加了控制的可靠性。楊繼[13]基于PLC對火電廠輸煤控程系統(tǒng)進行設(shè)計并應(yīng)用于火電廠生產(chǎn)實際，實現(xiàn)了輸煤系統(tǒng)實時操作監(jiān)控、歷史趨勢記錄、數(shù)據(jù)交互和存儲、故障報警記錄等。金崇偉和黃峰[14]利用施耐德PLC設(shè)計了溫州電廠大型輸煤控制系統(tǒng)并通過研究輸煤控制系統(tǒng)的典型故障分析提出解決方案，實際應(yīng)用系統(tǒng)工作可靠，運行良好。張曉強[15]針對熱電廠輸煤系統(tǒng)中各級設(shè)備布局分散、難以統(tǒng)一調(diào)度等問題，提出了一種基于工業(yè)以太網(wǎng)通信協(xié)議的輸煤自動化系統(tǒng)設(shè)計方案，實現(xiàn)了輸煤系統(tǒng)自動化控制及各級設(shè)備的監(jiān)控保護。沈鑫[16]基于PLC開發(fā)了封閉式儲煤筒倉安全智能監(jiān)控系統(tǒng)，根據(jù)封閉式儲煤筒倉現(xiàn)場工況和影響筒倉安全關(guān)鍵參數(shù)，構(gòu)建了儲煤筒倉安全智能監(jiān)控系統(tǒng)的總體框架。

為提高自動化輸煤的安全性和工作效率，保證自動輸煤系統(tǒng)的高效運行，提高經(jīng)濟效益，本文基于PLC設(shè)計了輸煤筒倉智能監(jiān)控系統(tǒng)，并結(jié)合智能巡檢、在線圖像識別和深度學(xué)習(xí)等人工智能技術(shù)，實現(xiàn)了輸煤設(shè)備狀態(tài)的實時在線監(jiān)測和劣化趨勢分析，提高了自動化監(jiān)管和控制水平。

1 儲煤筒倉智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計

1.1 智能監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu)

儲煤筒倉智能監(jiān)控系統(tǒng)總體架構(gòu)如圖1所示，分為數(shù)據(jù)源、數(shù)據(jù)處理、業(yè)務(wù)應(yīng)用和系統(tǒng)功能等層級，主要包括數(shù)據(jù)采集、機器人巡檢、實時預(yù)測、趨勢預(yù)測、異常判別、報警管理、歷史查看、系統(tǒng)管理等功能模塊。數(shù)據(jù)源層通過圖像、溫度、濕度、氣體等數(shù)據(jù)采集設(shè)備，對儲煤筒倉的實時狀態(tài)信息進行采集，并將這些信息上傳至數(shù)據(jù)處理層。數(shù)據(jù)處理層根據(jù)獲取的數(shù)據(jù)對筒倉內(nèi)的狀態(tài)進行實時分析，并對可能存在的故障、風(fēng)險進行判斷。業(yè)務(wù)應(yīng)用和系統(tǒng)功能層實現(xiàn)人機交互功能，采用人工智能算法根據(jù)當(dāng)前狀態(tài)對系統(tǒng)狀態(tài)發(fā)展進行預(yù)測。主要具有以下特點：

1)監(jiān)控系統(tǒng)采用OPC協(xié)議進行通訊，按照每分鐘一次的頻率，采集輸煤設(shè)備和筒倉的狀態(tài)參數(shù)。

2)利用深度學(xué)習(xí)的方法對筒倉、碎煤機、給煤機和輸煤膠帶電機進行仿真模型，并利用實際運行數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練，實現(xiàn)對設(shè)備正常狀態(tài)的實時仿真預(yù)測。

3)對輸煤膠帶布設(shè)吊軌機器人，并部署機器人控制系統(tǒng)，實現(xiàn)對輸煤膠帶的機器人巡檢。機器人搭載高清及紅外攝像機、氣體傳感器，能夠?qū)崿F(xiàn)在被監(jiān)測設(shè)備全線范圍內(nèi)的移動巡檢，能夠連續(xù)采集、傳輸、存儲現(xiàn)場的圖像、溫度、煙霧等數(shù)據(jù)，通過實時對數(shù)據(jù)的分析，判斷是否存在落煤、自燃、跑偏等輸煤膠帶設(shè)備異常以及故障位置，具有終點自動換向、限位停止、定點校正等功能。

智能監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu)如圖2所示。智能監(jiān)控系統(tǒng)部署在筒倉的2區(qū)和3區(qū)，分別供運行人員和管理人員使用。設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)通過單項隔離網(wǎng)閘由2區(qū)透傳到3區(qū)。部署在3區(qū)的系統(tǒng)只有查看功能。本系統(tǒng)通過網(wǎng)絡(luò)防火墻與其他系統(tǒng)隔離，滿足電廠相關(guān)安全管理規(guī)范要求。

1.2 筒倉安全監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計

1.2.1 筒倉溫度監(jiān)測設(shè)計

筒倉溫度檢測系統(tǒng)采用溫度傳感器(熱電阻)和測溫鋼纜。每個筒倉配置一定數(shù)量的溫度傳感器，用于監(jiān)測煤體溫度和可能的自燃、易燃點。采用鉑電阻作為溫度的檢測元件，溫度探頭自帶不銹鋼耐磨材質(zhì)保護管(保護套管的強度、剛度和耐磨性能能夠保證溫度傳感器插入筒倉后不被落煤砸壞或磨損)。溫度探頭伸入筒倉內(nèi)的深度大于250mm，測溫范圍可達-5℃～+400℃，誤差范圍為±(0.3+0.005t)(t為實際測得溫度數(shù)值)。

圖1 儲煤筒倉智能監(jiān)控系統(tǒng)架構(gòu)

圖2 智能監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu)

通過對其他電廠調(diào)研發(fā)現(xiàn)筒倉壁及底部溫度測點在長時間運行后經(jīng)常被落煤砸壞，同時防護套管磨損變形，導(dǎo)致故障測溫元件無法抽出進行更換，溫度測點被迫退出運行，影響筒倉使用安全等問題。對此，本文提出：

1)將壁溫測點保護套進行改造，尾部采用加長處理，避免感溫探頭受到外力撞擊損壞，進一步加強對測溫元件的防護。筒倉測溫感探頭保護結(jié)構(gòu)如圖3所示。

圖3 筒倉測溫感探頭保護結(jié)構(gòu)圖(mm)

2)減少壁溫測點，結(jié)合其他廠運行經(jīng)驗取消最上層外壁、中心筒溫度測點，筒倉外壁溫度測點變更為2層，每層6個，外壁共12個測點；筒倉中心柱溫度測點變更為2層，每層2個，外錐和內(nèi)錐測點保持不變，溫度測點總數(shù)由40個變更為26個。

3)增加感溫鋼纜數(shù)量，由原來的2套增加到4套，圍繞中心柱均勻布置，同時將感溫鋼纜的長度由15m變更到25m，感溫鋼纜內(nèi)部拉緊鋼絲直徑適當(dāng)增大，滿足感溫鋼纜承重的需求。

1.2.2 氣體煙霧監(jiān)測設(shè)計

氣體煙霧監(jiān)測子系統(tǒng)是對煤倉中的可燃氣、煙氣和一氧化碳等參數(shù)進行實時監(jiān)測，根據(jù)該電廠的筒倉尺寸、貯煤量以及儲煤時間，在每個筒倉設(shè)置4套可燃氣體、煙氣、一氧化碳組合式監(jiān)測裝置。每套組合式檢測裝置包括可燃氣體探測器、煙霧探測器、一氧化碳氣體探測器各一臺。可燃氣體探頭的檢測范圍應(yīng)達到0%～100%LEL，采用混合氣體檢測方式，設(shè)初、高兩級報警限。煙霧探頭具有防爆結(jié)構(gòu)，按照標(biāo)準(zhǔn)GB 4715—2005要求執(zhí)行，一氧化碳傳感器設(shè)初、高兩級報警限。

1.2.3 輸煤筒倉安全監(jiān)控平臺

輸煤筒倉安全監(jiān)控系統(tǒng)處理流程如圖4所示，包含對可燃氣體、氧氣、灰塵等濃度的監(jiān)測，還包含對倉內(nèi)溫度、料位高度、每日來出煤的監(jiān)控。傳感器將獲取的實時監(jiān)測信息傳輸?shù)酵矀}監(jiān)測模塊，由其根據(jù)歷史數(shù)據(jù)模型對筒倉的異常狀態(tài)進行判別，然后輸出異常報警或正常工作的狀態(tài)信息。

圖4 輸煤筒倉安全監(jiān)控系統(tǒng)處理流程

1.3 輸煤控制系統(tǒng)監(jiān)控設(shè)計

輸煤控制系統(tǒng)包括對碎煤機、給煤機、帶式輸送機等設(shè)備的控制，為了能夠更全面的監(jiān)測輸煤設(shè)備，除了在現(xiàn)場布置監(jiān)測探頭和傳感器之外，新增一套在線運行的智能巡檢機器人，巡檢機器人設(shè)置如圖5所示。

圖5 巡檢機器人設(shè)置圖及照片(mm)

在密閉式煤倉的輸煤膠帶XC2和XC3中間位置建設(shè)一套軌道式巡檢機器人，XC2輸煤膠帶長度約270m，仰角14.8°，XC3輸煤膠帶長度約160m。現(xiàn)場設(shè)置2臺充電樁，巡檢任務(wù)結(jié)束后巡檢機器人自動返回充電。巡檢機器人完成的任務(wù)包括：設(shè)備外觀狀態(tài)及缺陷檢測(落煤、膠帶跑偏等故障)、設(shè)備運行噪音檢測及故障報警功能、設(shè)備紅外熱成像分析檢測(超溫預(yù)警)、管道漏水監(jiān)視、現(xiàn)場環(huán)境溫濕度檢測、有害氣體濃度檢測報警，同時具備智能分析功能。

2 監(jiān)控子系統(tǒng)功能實現(xiàn)

2.1 輸煤膠帶異常判別方法

巡檢機器人搭載有高清攝像機和紅外攝像機，采集的圖像數(shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)實時上傳到后臺圖像處理模型，后臺通過調(diào)用膠帶異常判別模型進行自動異常判別。異常情況包括膠帶落煤、跑偏、自燃和撕裂。

采用神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法進行建模，其拓撲結(jié)構(gòu)如圖6所示，這種網(wǎng)絡(luò)完成式(1)的非線性映射[17]。

式中，X∈Rn是輸入矢量，ψ(?)是一個R+→R的函數(shù)，‖?‖是歐氏范數(shù)，Wi是權(quán)值，ci是RBF網(wǎng)絡(luò)的數(shù)據(jù)中心；nr是中心數(shù)目。ψ(?)取徑向基函數(shù)主要基于如下原理。

圖6 人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)結(jié)構(gòu)

如果前向?qū)W習(xí)集合為S=﹛(Xi，ti)∈Rn×R|i=1…N﹜，ψ(?，W)是未知函數(shù)，W是待學(xué)習(xí)的權(quán)值，那么神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)學(xué)習(xí)過程就是尋找ψ(?，W)及W使式(2)中的能量函數(shù)取最小值：

式中，‖?‖是函數(shù)空間上的L2范數(shù)，約束算子P(?)應(yīng)當(dāng)仔細選擇以保證函數(shù)ψ的平滑。λ表示約束的嚴(yán)格程度。從正則方法出發(fā)采用變分原理可以證明ψ(?)應(yīng)該取徑向基函數(shù)。

膠帶異常識別模型采用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)(CNN)網(wǎng)絡(luò)進行訓(xùn)練建模，包含數(shù)據(jù)輸入層、卷積計算層、池化層、全連接層等多種網(wǎng)絡(luò)層。對于模型訓(xùn)練，由于缺乏異常狀況數(shù)據(jù)，本文采用數(shù)據(jù)增強的方式生成模型訓(xùn)練數(shù)據(jù)進行模型訓(xùn)練。膠帶異常自動識別模型的訓(xùn)練及實時分析的處理流程如圖7所示。

圖7 膠帶異常自動識別模型訓(xùn)練及實時分析處理流程

2.2 帶式輸送機、給煤機、碎煤機監(jiān)測狀態(tài)實時判別方法

為了能夠通過監(jiān)測數(shù)據(jù)判別帶式輸送機、給煤機、碎煤機等設(shè)備的電機運行狀態(tài)，采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)算法對電機狀態(tài)進行建模。電機仿真模型的建立、訓(xùn)練及在線監(jiān)測的處理流程如圖8所示。依托大數(shù)據(jù)平臺采用人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)對歷史數(shù)據(jù)進行訓(xùn)練，得到電機狀態(tài)模型，并利用其他不同的歷史數(shù)據(jù)對模型的準(zhǔn)確性進行校驗。監(jiān)測過程中，將實時監(jiān)測的數(shù)據(jù)輸入電機模型得到其狀態(tài)，進而判斷電機狀態(tài)是否正常。

圖8 基于人工智能的在線監(jiān)測的處理流程

2.3 帶式輸送機、給煤機、碎煤機監(jiān)測系統(tǒng)處理流程

帶式輸送機、給煤機、碎煤機等設(shè)備的電機運行狀態(tài)與輸煤膠帶的監(jiān)測處理流程如圖9所示，其包括對電機本體、轉(zhuǎn)速、軸承溫度、可燃氣體濃度、環(huán)境溫度等的監(jiān)測，通過傳感器將獲取的電機狀態(tài)參數(shù)傳輸給電機狀態(tài)監(jiān)測模塊，根據(jù)歷史數(shù)據(jù)模型判別電機運行傳統(tǒng)是否異常，然后發(fā)出報警或者正常工作的信號。

圖9 電機監(jiān)測系統(tǒng)處理流程

2.4 設(shè)備單一指標(biāo)維度異常判別方法

設(shè)備仿真模型能夠反應(yīng)多個關(guān)聯(lián)參數(shù)之間的協(xié)同變化特性，當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障時，通常會導(dǎo)致輸入輸出參數(shù)之間會出現(xiàn)偏離。對于有些故障，設(shè)備損壞程度直接反映到特定的單一參數(shù)上，如：電動機軸承損壞時，會導(dǎo)致軸承振動增大、軸承溫度升高。因此，本文提出單值監(jiān)測的方法來判斷設(shè)備運行是否出現(xiàn)異常。單值監(jiān)測處理流程如圖10所示。

圖10 單值監(jiān)測的處理流程

采集設(shè)備正常運行狀態(tài)下的數(shù)據(jù)，通過算法提取出正常狀態(tài)下的單值分布特征以及連續(xù)時間走勢特征，以此建立監(jiān)測模型。通常情況下，受各種擾動影響，設(shè)備運行的狀態(tài)觀測值與正常特征值的偏差會符合隨機分布特性，當(dāng)設(shè)備故障程度加大，偏差會偏離原來的分布特性，據(jù)此可以判斷出設(shè)備是否異常。

2.5 殘差分析設(shè)備異常判別方法

采集設(shè)備正常狀態(tài)的參數(shù)，以此對設(shè)備模型進行訓(xùn)練，這樣的模型是對設(shè)備正常狀態(tài)的記憶。利用反映設(shè)備正常狀態(tài)的仿真模型，通過分析殘差，實現(xiàn)對設(shè)備異常的自動識別和報警。當(dāng)設(shè)備發(fā)生故障，會引起狀態(tài)參數(shù)的偏離。仿真模型的實時預(yù)測值與實時觀測值生成的殘差能夠反映出設(shè)備當(dāng)前狀態(tài)與正常狀態(tài)的偏離，殘差值越大，說明設(shè)備偏離正常狀態(tài)越遠。并在監(jiān)測系統(tǒng)中設(shè)定閾值，當(dāng)殘差超過閾值時，進行異常報警。將各種故障發(fā)生時的特征進行整理，以此訓(xùn)練故障分類模型，當(dāng)檢測到異常狀態(tài)時，提取當(dāng)前狀態(tài)的異常特征，調(diào)用故障分類器對故障原因進行判別。殘差分析設(shè)備異常判別方法如圖11所示。

圖11 殘差分析設(shè)備異常判別方法

3 改造成效

對于給煤機，改造前沒有相關(guān)的監(jiān)測報警參數(shù)，改造后新增了對內(nèi)外環(huán)犁煤車頻率和電流的監(jiān)測，還增加了對內(nèi)外環(huán)卸煤車電流的監(jiān)測，異常判別方式包括：閾值報警、時間序列和仿真模型預(yù)測報警。報警閾值根據(jù)實際運行數(shù)據(jù)進行設(shè)定，能夠反映實際的出煤操作、煤質(zhì)、環(huán)形給煤機設(shè)備等特性，通常會低于原有的報警閾值。

對于碎煤機，監(jiān)測指標(biāo)包括軸承溫度和振動信號、液偶溫度信號、電機本體繞組溫度和振動信號，改造前僅有超溫閾值報警，且閾值為設(shè)備廠家或行業(yè)的建議值，在安裝調(diào)試后設(shè)置，通常不會再變。改造后增加了時間序列和趨勢預(yù)測報警，閾值根據(jù)實際運行數(shù)據(jù)設(shè)定，能夠反映實際的煤質(zhì)、碎煤機設(shè)備等特性，通常會低于原有的報警閾值。

對于輸煤膠帶，改造之前的監(jiān)測指標(biāo)包括速度、電機本體振動、電機永磁耦合器負載轉(zhuǎn)速和導(dǎo)體溫度、電機電流、煤流等，報警功能僅有常規(guī)的對膠帶打滑、跑偏、自燃等的報警裝置。改造之后新增了機器人完成的膠帶外觀視頻、環(huán)境溫度、可燃氣體濃度、環(huán)境濕度等指標(biāo)，異常判別方式新增了圖像識別和趨勢預(yù)測報警。報警閾值根據(jù)實際運行數(shù)據(jù)進行設(shè)定，能夠反映實際的煤質(zhì)、膠帶設(shè)備等特性，通常會低于原有的報警閾值。針對振動參數(shù)進行趨勢預(yù)測，實現(xiàn)了提前報警，降低了事故風(fēng)險。監(jiān)測范圍包括設(shè)備參數(shù)、環(huán)境參數(shù)及俯視圖像信息。

1)環(huán)形給煤機的監(jiān)測內(nèi)容及改造成效見表1。

表1 環(huán)形給煤機的監(jiān)測內(nèi)容及改造對比

2)碎煤機的監(jiān)測內(nèi)容及改造成效預(yù)測見表2。

3)輸煤膠帶監(jiān)測內(nèi)容及改造成效預(yù)測見表3。

改造后可以監(jiān)測到實時的犁煤車電流和頻率狀態(tài)情況，某時間段內(nèi)的歷史監(jiān)測數(shù)據(jù)如圖12所示。廠商建議的犁煤機電流報警閾值為66A，頻率報警閾值為50Hz，根據(jù)給煤機實際數(shù)據(jù)分析并結(jié)合現(xiàn)場的狀況，梨煤車電流和頻率的報警閾值修正為電流為26.5A，頻率47.5Hz。

改造后監(jiān)測到筒倉壁不同高度的溫度如圖13所示(僅展示部分測點位置)，筒倉內(nèi)溫度的變化，受煤質(zhì)、存放時間、外界溫度以及每層厚度等多種因素影響。為了能夠早期發(fā)現(xiàn)溫度異常，對筒倉內(nèi)溫度按照煤層高度，劃分為4個區(qū)域，分別進行閾值設(shè)定。這樣的方式，增大了溫度異常發(fā)現(xiàn)的幾率。根據(jù)輸煤管理規(guī)程，筒倉溫度的報警閾值設(shè)置為：第一、二區(qū)域設(shè)置為70℃，第三、四區(qū)域設(shè)為100℃。

表2 碎煤機的監(jiān)測內(nèi)容及改造成效對比

表3 輸煤膠帶監(jiān)測內(nèi)容及改造成效對比

圖12 犁煤車電流和頻率監(jiān)測曲線

圖13 筒倉壁溫度時間走勢圖

4 結(jié) 論

針對三河電廠大型儲煤筒倉輸煤過程安全保護、污染控制與智能化控制程度不高，可靠性和運維水平受限等問題，對其監(jiān)控系統(tǒng)進行了智能化改造：①提出了大型儲煤筒倉輸煤智能監(jiān)控系統(tǒng)設(shè)計方法，利用智能巡檢、在線圖像識別和深度學(xué)習(xí)等技術(shù)，完成了輸煤系統(tǒng)智能優(yōu)化控制、智能決策設(shè)計；②提出了智能監(jiān)控系統(tǒng)的網(wǎng)絡(luò)通信架構(gòu)，能夠在線實時的將被監(jiān)測設(shè)備的狀態(tài)傳輸?shù)街信_系統(tǒng)；③提出了筒倉溫度及煙霧監(jiān)測系統(tǒng)傳感器的優(yōu)化布點方案，實現(xiàn)了對筒倉溫度及煙霧狀態(tài)的分層、分區(qū)監(jiān)測。

本次監(jiān)控系統(tǒng)改造實現(xiàn)了輸煤設(shè)備狀態(tài)的實時在線監(jiān)測、劣化趨勢分析以及設(shè)備故障自動識別診斷，大幅減少了由于設(shè)備故障造成的危害和損失。智能監(jiān)控系統(tǒng)能夠提前預(yù)測設(shè)備健康狀況的變化趨勢，進行檢修預(yù)警，幫助合理安排檢修計劃，進一步促進了電廠的降本增效。