基于智能算法的發電設備遠程故障預警系統分析

貢文明

（江蘇華電戚墅堰發電有限公司 生產技術部，江蘇 常州 213011）

現代化火電廠是一個龐大而又復雜的、集成多種關鍵設備的工廠，電廠生產過程的任何故障不僅直接影響電能的產量和質量，而且還可能造成設備毀壞和人身事故。要使發電機組設備能夠安全、可靠、有效地運行，使其充分發揮作用，發展設備在線監控和智能預警技術是必經之路。

智能預警技術的基本思想是實時監測設備的運行狀態，在設備故障產生初期，即設備當前運行狀態剛開始偏離正常運行狀態時，給出準確的、快速的預警結果，縮小故障定位范圍，為檢修和運行人員爭取更多的故障處理時間與主動性，提高機組設備運行的可靠性，降低維修成本，減少經濟損失。電廠設備在線監測與智能預警系統，針對電力行業發電機組中重要的設備設計并研發的一款智能分析系統，為發電機組的設備監控、預警、檢修、輔助決策等提供整體的解決方案。

1 框架設計

基于大數據分析和物理建模的智能預警充分利用現已積累的海量數據和新增的運行數據，通過大數據分析和人工智能技術的應用，實現機組故障早期預警和診斷，提高設備的可利用率，為最終實現狀態檢修打下堅實的基礎。

系統采用B/S架構，由基礎技術平臺、軟件支撐系統、基于大數據的智能預警、故障診斷等功能模塊構成。集成于大數據平臺，面向生產管理人員及領導。每套機組配置一臺智能預警服務器和顯示器，服務器與管控系統數據庫進行通信，并利用歷史數據建立各種預警模型。……