設備智能診斷技術系統在智慧電廠的應用

李豐

摘要：智慧電廠的主要目的是通過不斷提高電廠智能化水平，逐步發掘出設備故障發展的規律，幫助電廠設備由定期檢修逐步轉變為狀態檢修，從而提高設備運行可靠性，減少電廠運營成本，同時又保證電力系統的安全、穩定和高效運行。本文以設備智能診斷技術為研究對象進行深入剖析，以期為智慧電廠的運行帶來積極作用，為國民生產及生活提供穩定供電。

關鍵詞：設備智能診斷技術;智慧電廠;狀態檢修

近年來，隨著大數據、云計算、5G網絡、物聯網等技術的飛速發展，發電廠的建設邁入了新的層面，智能電廠、數字電廠應運而生，將電廠與先進的智能技術加以融合，顯著提高了電廠的安全性、節能性、高效性和穩定性。而就當前形勢來看，無論是數字電廠還是智能電廠，都離不開智能診斷技術。

1設備智能診斷技術系統的意義與現狀

1.1設備智能診斷系統的意義

近年來，隨著智能化系統在電力行業的不斷運用和推廣，大大提高了電廠的安全性、環保性、節能性。就現代電廠而言，采用智能診斷技術能夠充分發揮大數據技術的作用和優勢，來迅速挖掘系統故障產生的根源，除此之外，智能診斷技術還能對系統在運行過程中有可能出現的問題進行提前預測，實現對電廠設備運行過程和狀態的監控。在此背景下，電廠不僅能降低成本投入，對組織分工進行優化和完善，同時，也能使電廠由傳統的定期檢修逐步實現狀態檢修。

1.2設備智能診斷的現狀

由于發電廠本身具有特殊性，因此其對故障的處理效率、處理質量及處理效果有較高的要求。作為設備診斷技術中必不可少的組成部分，故障研究對專業人員的技術水平有較高的要求，并要求技術人員全面掌握所有故障相對應的特征，為后期的故障維修工作提供必要的參考依據。近年來，雖然國內對故障產生的根源及其他相關信息進行了大量研究，但從整體上來看，該領域并未取得顯著成效。

2設備智能診斷技術系統的可行性分析

在技術系統開發前，需確保狀態數據準確且完備、具有先進的特征提取技術、具備所需的技術人員，從而為可行性分析工作的開展提供必要的前提和保障。

2.1完備的設備狀態數據

數字化技術在智能電廠的運行和發展中發揮著不容忽視的作用。近年來，人工智能技術在電廠中的運用范圍越來越廣，大大提高了設備的動態獲取效率。在當前形勢下，越來越多的電廠為了順應當前的技術變化，都在廠內或集中控制中心增設了大數據平臺和設備運行診斷系統，從而全面分析設備運行數據，不斷提高電廠設備的安全性和穩定性。技術人員能通過數據的總結和分析判斷設備的運行狀態。就當前的技術水平而言，即使相關技術人員不在現場，也可通過遠程操作來對設備的故障進行分析。從這一層面來看，技術系統的穩定運行與完備且準確的數據密切相關。

2.2先進的特征提取技術

對于設備的智能診斷系統而言，其診斷能力將會受到特征提取技術的直接影響。先進的特征提取技術能幫助技術人員迅速確定故障產生的根源，從而有效提高故障處理的及時性。例如，某電廠出現水導軸承振動大的問題，在對振動原因進行分析時發現，造成振動的最主要原因為負荷和水頭。在此背景下，技術人員可對機組中所保留的振動數據進行查詢，從而判斷造成振動的最主要原因。簡而言之，特征提取技術能幫助診斷系統對機器運行的具體數據進行提取，從而幫助技術人員迅速找出故障發生的根源，并在此基礎上采取相應的維修措施。

2.3專業的技術人員

所謂專家系統指的是將專家的實踐經驗、思維方式等輸入模擬設備，這一系統能充分發揮技術人員實踐經驗的作用。從根本上來看，專家系統的運行以技術人員的技術知識為基礎和前提條件，雖然該系統能將智能技術與人類的實踐經驗相結合，但從另一層面來看，專家本身的知識庫大小將會直接決定系統的水平和運用范圍。近年來，專家系統在電廠中得到了廣泛運用，該系統也大大促進了電廠的智能化水平。

對于技術人員而言，如果經常處理故障案件，則其實踐經驗能夠得到不斷累積。在對診斷系統進行研發時，必須確保系統具有較高的學習能力，而系統的學習能力與系統的性能密切相關。因此，只有確保系統具有兼容性，并保證技術人員能夠定期對知識庫進行拓展和更新，才能夠確保系統的性能不斷優化。

3設備智能診斷系統的實現框架

3.1系統的功能及特點

設備智能診斷系統包括數據采集、故障特征提取、故障診斷推理三部分，一般采用分層分布式結構，由電廠數據監測層、中心診斷層、遠程操作層實現功能，其中數據監測層實現數據采集，中心診斷層實現故障特征提取及部分故障診斷推理，遠程操作層實現遠程故障診斷推理。

電廠數據監測層由廠級數據服務器和機組監測設備組成，廠級數據服務器負責監測、存儲廠內各類設備數據，并實時向中心診斷層發送設備狀態數據。機組監測設備由各個模塊組成，主要包括：機組測振測擺裝置、測溫裝置、壓力脈動數據、機組實時運行電氣數據、發電機氣隙、發電機局放裝置、變壓器油在線色譜分析裝置等。

中心診斷層是系統的核心，主要負責監測設備日常運行維護、日常監測和報告。當設備出現故障時，通過特征數據提取，能幫助技術人員第一時間找到故障點，從而縮短應急處理時間，提高電廠設備運行穩定性。同時對于設備故障，通過提取數據庫相關案例，進行簡單的故障分析。同時，還能進行故障診斷、設備維修建議、組織各個領域專家會診疑難故障等功能。

遠程操作層包括授權用戶通過互聯網與中心診斷層聯接并訪問，這些用戶可以遠程對設備狀態進行監測、診斷和維護。對于不同的設備故障可以組織不同領域的專家進行網上會診。

3.2故障的特征提取

為了確保對故障特征進行提取，可從以下幾方面入手：首先，對報警危害程度進行分級，一級報警最為重要可能直接導致設備損壞;二級報警比較重要可能發展為導致設備損壞的故障;三級報警為一般信號，一般不重要主要是綜合分析時使用。通過報警分級，發生故障時能直接抓取最重要報警，從而判斷故障類別。其次，為報警信號添加邊際條件，如：為防止誤報警當兩到三個測溫點數據同時越限時，才報出溫度高報警。從而提高報警的準確性，并從基礎數據開始就完成部分數據的篩選，從而減少中心診斷層數據處理壓力。再次，賦予中心診斷層強大的學習能力，能將技術人員的分析判斷過程、故障處理能力等記錄下來，從而快速完成故障特征提取。

3.3故障的診斷推理

近年來，領域專家在對設備智能診斷系統進行研究時，主要以故障的分析和診斷為研究重點，為了確保研究的有效性，首先應對設備的狀態進行分析和識別，并確定設備的哪些部分需建立在線監測裝置或離線監測裝置。中心診斷層類似與人類的大腦，專家系統能夠對技術人員的思維方式進行模擬，并對系統提供的特征信號進行分析和推理，從根本上確定故障和問題產生的根源。從這一層面來看，專家系統的本質是將科學的實踐推理與實踐經驗和專業知識進行有機結合，并形成對接，以確保系統模塊能夠科學、穩定、高效的運行。

4結語

綜上所述，在未來的國民經濟中，智慧電廠的作用和地位將越來越突出，為了確保智慧電廠的高效和穩定運行，有必要根據當前的實際情況來對智能診斷技術進行優化和完善。只有充分發揮先進技術的作用和優勢，才能夠在降低電廠成本投入的同時減小故障頻率，從而為電廠經濟效益的提升帶來積極作用。

參考文獻

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