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傳統火電廠設備運行監測方式主要是關注定值報警,而較少觀察設備數據的波動范圍和劣化趨勢。當設備發生故障時,評估全靠設備人員的經驗和主觀性來判斷,而不是通過設備以往的大量數據來進行分析判斷。在這種前提下,設備的隱患不能被及時發現,而且依賴于專業人士,如果加上人員的流動,這樣就會對使設備故障一直存在,并成為安全隱患,并且得不到預警和診斷。此外,設備結構的復雜性和關聯性,導致設備的故障也會發生關聯,造成維修工作更加復雜,點檢人員與維修人員之間的不協同,加上難以做到精細化和優化的檢修,造成故障時常發生,更不要說設備故障預警和采取有效措施了,還造成維修費用和人工費用的居高不下。綜合來說,傳統火電廠設備故障預警和診斷研究全靠人工的經驗積累和人工判斷,不能做到及時性、靈敏性和準確性,造成成本的浪費[1]。
火電廠設備智能化故障預警和診斷技術研究,是集中了智能專家診斷數據庫、大數據挖掘、云計算等高度集成信息化管理的工作,且與整個火電廠信息規劃架構一致,而設備故障預警和診斷是一門綜合性學科,如現代控制理論學科,大數據分析學科,測試技術學科,信號處理接受技術學科,人工智能學科等,故障預警與診斷系統的任務其實可以分解為故障探測,故障隔離和故障分析三個步驟。實際設備故障診斷系統的實現方式是采用模塊化結果來實現的。
智能化的核心是電腦處理來自外部信息的能力。因此,故障智能化診斷具有以下功能特點:具有實時控制功能的專家系統,而且能實時分析診斷預警生產中的事故。經過多年的研究、開發和工業生產現場應用,現代能及時提取異常數據,并實時監測故障的圖像和做出診斷分析,實現大數據的高度集中處理和深度挖掘輔助經營,避免信息的孤立化,提高設備的可靠性,降低維修費用,減輕專家勞動強度,建立一個全新的設備創新管理模式。
火電廠設備智能化故障預警和診斷技術研究通過大數據分析,離線和在線觀測,并迅速診斷和自我調節,避免造成設備小故障變成大故障,更是延長了設備使用壽命?,F代通過智能化,我們可以運用更直觀的數據、圖表或者圖片來診斷分析,如紅外線診斷技術。
(1)智能化系統是以設備的運行狀態來具體分析為基礎,使狀態評估和風險評估作為手段,通過眾多智能專家診斷庫、大數據發掘、云計算等高度信息化技術的管理,形成一個智能化預警和診斷系統。
(2)模塊集成就是各種庫存數據分析、實時數據預警診斷,建立對未來的趨勢的類型。同時,將臺賬規范化,做到精益求精,改善原有的漏洞,優化原有的內容,實現設備數據化。模塊特點是創建基于監測標準化的管理流程,實行管理流程的標準化,并且建立客觀的標準化內容,實現工作內容的圖形化、數字化。這樣我們就建立了一個技術專家數據庫,為設備的故障預警和診斷提供了信息來源和決策支持。
(3)以電廠氧化風機為例,我們要清楚設備從建模到在線監測,再到預警診斷分析。在建模時,我們首先應采用多種大數據分析的思路,比如數據的采集、數據的整理工作,其中數據整理工作還需要專業化領域專家的判斷;在線監測的過程中,系統會根據設備的運行情況和歷史運行規律做對一個比較,計算出每個測定數據的預測帶及設備整體的健康程度;在預警診斷分析時,找出影響設備預警的實時測量數據,并對設備數據運行變化情況進行詳細分析,推理出設備故障的可能性。在這個氧化風機的案例中表明,基于大數據分析技術實現在線監測及預警診斷功能是可行的,未來必將推動火電廠的智能化方向發展,只有這樣,我們才能有效提升設備的管理水平[2]。
近年來,在自動化和信息化技術的推動下,發電廠設備在線監測與故障預警系統正向著全方位系統化的方向發展。
(1)目前,已知歐美國家研究機構把研究工作中心進行轉移,重點進行有關故障檢測的理論和應用研究。目前,美國的美國電力研究協會、西屋公司等多家公司都在從事著電廠故障診斷技術方面的開發與研究。在故障預警及診斷方面,國外相關研究機構現已研發出了多種系統,并成功應用于發電廠,為設備機組的經濟運行做出了巨大貢獻?,F階段,隨著對機組安全運行要求的提高,輔機狀態監控也受到非常重視,輔機設備運行狀態監控的技術發展十分迅速。
(2)中國在設備故障預警診斷系統方面的研究起步較晚,但是經過各位相關專家探索和創新,我國與國外相關技術研究差距日益縮小,甚至在某些理論方面趕超國外技術水平。目前,中國各大院校已經成功研制出了多種故障診斷系統。與此同時,一些大型發電企業也正與國內外高校合作,推行設備狀態檢修,該種檢修方式是以設備的可靠性和靈敏性作為指標,使在保證系統最優化下運行。
現代,火電廠設備故障對機組運行經濟性有著明顯影響,嚴重時還會危及整個設備機組運行的安全。我國許多火電廠都發生過因設備智能化系統質量不佳,安裝工藝不當和管理不完善而引起的事故,對整個火電廠經濟更是造成不可估量的損失。但是隨著國內經濟發展要求和技術創新,設備故障預警與診斷系統得到了質的發展,我們將繼續保持創新發展,這樣才能追上國外先進系統的腳步。