火電廠設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)研發(fā)

張棟棟，李興敏，王 屾，萬松森

（1.華電鄒縣發(fā)電有限公司，山東濟寧 273522；2.西安熱工研究院有限公司，陜西西安 710054）

0 引言

電力行業(yè)是國經濟發(fā)展的重要基礎，隨著國家經濟的快速發(fā)展，用電量和電力設備規(guī)模不斷擴大，國家電網系統(tǒng)正以前所未有的速度蓬勃發(fā)展。大規(guī)模的電網運行包含多種不確定的安全因素，由于故障導致的損失也將進一步擴大，關于電力生產、輸送和使用過程的安全管理，成為人們關注的焦點。

為了提升設備運行的安全性和可靠性，電力企業(yè)加大了對于設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)的研究，通過現(xiàn)代化信息手段，確保電力設備的健康、穩(wěn)定運行。該系統(tǒng)與傳統(tǒng)設備檢修技術相比，其優(yōu)勢在于可以通過計算機信息技術，對設備運行狀況進行仿真分析，分析采集到的數(shù)據(jù)信息，根據(jù)運行狀態(tài)參數(shù)的變化，判斷隱藏的安全隱患，從而制定有效的應對措施。結合數(shù)據(jù)庫建立設備的健康檔案，提高故障診斷的可靠性。伴隨著火電廠智能化程度的不斷提升，對于核心設備運行的有效性和可維護性，成為人們關注的焦點問題。傳統(tǒng)的設備檢修方式日益暴露出其局限性，設備故障不僅會給電力企業(yè)造成巨大的經濟損失，對廣大群眾的日常生活也有一定程度的影響。通過對火電廠設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)的特點進行分析，闡述設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀，結合ANNs 人工神經網絡、數(shù)據(jù)通信等技術，闡述火電廠設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)的設計與實現(xiàn)。該系統(tǒng)有效運用，能夠對設備故障提前預警，確保設備安全穩(wěn)定運行，有效降低設備故障發(fā)生率，提高機組設備的運行效率。

1 在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)的特性

火電廠設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)，結合火電廠的實際生產指標，對設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行實時在線采集，建立火電廠設備健康數(shù)據(jù)檔案，通過軟件分析建立運行狀態(tài)模型，實現(xiàn)對各個設備運行狀態(tài)的在線評估和診斷。通過數(shù)據(jù)分析的方式，可以快速發(fā)現(xiàn)火電廠設備狀態(tài)變化趨勢，通過判斷監(jiān)測值與標準值之間的差異，進行報警響應。設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)實現(xiàn)了火電廠的智能化管理，通過分析報告對設備運行狀況進行有效評估，實現(xiàn)對隱性故障隱患的有效應對，采取及時有效的方式降低故障造成的影響，提高火電廠設備運行的安全性、穩(wěn)定性和可靠性。

設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)還具有較高的安全保密措施，擁有權限管理功能，通過授予訪問權限，訪問電廠設備的重要參數(shù)信息，并且只有最高權限的人員才能對數(shù)據(jù)信息進行修改。設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)具有良好的擴展性，通過統(tǒng)一的數(shù)據(jù)接口可以快速采集不同電力設備產生的數(shù)據(jù)信息，還可以進行有效擴充，方便系統(tǒng)的優(yōu)化升級。設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)是對電廠設備運行狀態(tài)進行在線監(jiān)測，并對設備異常狀況進行有效預警，并進行維修，降低安全事故對電網系統(tǒng)造成的影響，提高電網運行的可靠性。

2 在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)現(xiàn)狀評價

設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)是電廠智能化管理中的核心環(huán)節(jié)，通過采集電廠設備實時狀態(tài)信息，為設備維護管理提供理論依據(jù)。現(xiàn)階段，關于設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)的相關研究不斷深入，系統(tǒng)的使用范圍越來越廣，可以采集大多數(shù)設備的狀態(tài)數(shù)據(jù)，但是在數(shù)據(jù)處理和存儲方面還具有較多問題，在設備運行過程中產生大量的監(jiān)控數(shù)據(jù)，需要通過有效的方法進行挖掘處理，建立科學有效的數(shù)據(jù)檢測模型，幫助設備進行全方位的健康評估。隨著電網規(guī)模的不斷擴大，這些問題也表現(xiàn)得日益突出，下面就對設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)發(fā)展現(xiàn)狀進行簡要分析。

2.1 系統(tǒng)智能化程度較低

現(xiàn)場采集的數(shù)據(jù)需要依靠檢修人員的判斷，分析設備運行的健康狀況，對檢修人員的整體素質要求較高。而且早期的設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)受到技術方面的影響，能對一些異常數(shù)據(jù)信息進行警報，無法提前預判設備的安全故障，一旦出現(xiàn)報警整個電力設備將進入故障檢修狀態(tài)，故障產生的影響較大。近年來，社會經濟高速發(fā)展，電力系統(tǒng)負荷較大，而故障診斷技術發(fā)展緩慢，無法跟上電網發(fā)展的速度，導致設備故障率較高。

2.2 系統(tǒng)擴展性能較差

早期設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)接口設計不統(tǒng)一，適用性和擴展性較差，人機交互界面不友好，系統(tǒng)使用效率較低。采集的數(shù)據(jù)進入數(shù)據(jù)庫中，沒有進行分類整理，數(shù)據(jù)量非常龐大，管理人員無法通過分類信息高效地找到需要使用的數(shù)據(jù)資源，極大地降低了設備檢修效率。

2.3 數(shù)據(jù)分析能力薄弱

設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)采用非線性或非數(shù)值性數(shù)據(jù)建立模型，操作復雜，而且監(jiān)測結果誤差較大，尤其在精確性和穩(wěn)定性方面表現(xiàn)得問題較多。設備在線監(jiān)測系統(tǒng)抗干能力和監(jiān)測標準逐漸完善，但是用于電力系統(tǒng)當中的卻很少，現(xiàn)有的故障診斷方法只是針對設備表現(xiàn)出來的故障進行診斷，需要通過系統(tǒng)化的理論進行優(yōu)化升級。隨著傳感器技術、計算機技術、微處理器技術的高速發(fā)展，設備在線監(jiān)測與故障診斷技術得到了有效發(fā)展。目前，關于設備在線監(jiān)測不斷完善，并取得了一些新的成就，依靠紅外線測溫技術、超聲波探傷技術的運用，電網運行更加安全、可靠。

3 火電廠設備在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)

火電廠設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)核心結構，包括單元電器控制系統(tǒng)、信號傳感器，傳感器負責采集電廠設備電壓、電流、溫度、濕度、振動等信號，然后將采集到的信號傳輸至數(shù)據(jù)處理單元。通過分析處理獲取設備的特征參數(shù)，診斷設備運行狀態(tài)。同時，系統(tǒng)還具有數(shù)據(jù)存儲功能，將監(jiān)測到的設備狀態(tài)信息通過數(shù)據(jù)壓縮技術存儲到數(shù)據(jù)庫中，對數(shù)據(jù)庫中的歷史數(shù)據(jù)進行分析，根據(jù)設備的歷史狀態(tài)參數(shù)，分析設備可能存在的故障隱患，制定針對性的維護措施。設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)框架結構，如圖1 所示。

圖1 線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)架構

隨著現(xiàn)代科學技術的創(chuàng)新，設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)也獲得了長足進展。設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)采用模塊化設計，通過系統(tǒng)模塊對電廠設備的狀態(tài)監(jiān)測，利用軟件分析對火電廠設備運行數(shù)據(jù)進行建模分析，實現(xiàn)設備運行狀態(tài)的在線評估與診斷。以下對設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)設計進行分析。

3.1 數(shù)據(jù)采集

設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)，可以掌握電廠設備的運行狀態(tài)信息，通過對實時采集的運行狀態(tài)信息進行篩選，提取有效信息建立設備的健康檔案，通過對歷史數(shù)據(jù)信息進行比對分析了解設備隱藏的故障問題。此外，系統(tǒng)還可以根據(jù)設備的健康檔案庫，建立特征參數(shù)關聯(lián)性算法，通過軟件對設備的故障周期進行有效預判，及時提出優(yōu)化措施，幫助設備檢修人員快速應對。通過數(shù)據(jù)庫建立設備的健康檔案，通過歷史數(shù)據(jù)反映電廠設備的運行參數(shù)，提高系統(tǒng)診斷的準確性。

3.2 建立分析模型

設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)，可以在海量數(shù)據(jù)信息中篩選和過濾出有效信息，由于設備狀態(tài)信息隨著時間推移發(fā)生有規(guī)律的變化，系統(tǒng)需要判斷數(shù)據(jù)變量之間的獨立性，不同設備之間的數(shù)據(jù)信息不存在影響，除了設備的運行參數(shù)外，去除其他外界因素對設備運行狀況的影響。在對海量數(shù)據(jù)進行分析的過程中，采用平均值的方法獲取設備的標準健康數(shù)值，通過人工神經網絡技術，幫助系統(tǒng)進行深度學習，通過挖掘設備健康數(shù)據(jù)庫中的信息，找出監(jiān)測值與設備標準健康狀況之間的聯(lián)系。當設備監(jiān)測值與標準健康值不同時，根據(jù)兩者之間的差異確定設備的運行狀況。

3.3 狀態(tài)分析與故障預警

設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)將設備運行狀態(tài)，分為正常、異常、嚴重3 個狀態(tài)，通過對設備運行狀態(tài)數(shù)據(jù)進行分析后，得到設備健康狀況，通過對標準健康值進行比對，計算出監(jiān)測值和標準值的差異，獲得該設備在監(jiān)測時間段內的健康狀況，通過該數(shù)據(jù)對設備當前狀態(tài)和未來狀態(tài)進行對比，分析設備目前所處的狀態(tài)，根據(jù)不同的狀態(tài)量進行報警。

4 總結

設備狀態(tài)在線監(jiān)測與預警診斷系統(tǒng)的應用，不僅節(jié)約了傳統(tǒng)人工檢修的工作強度、降低了數(shù)據(jù)處理的難度，實現(xiàn)了電網智能化管理，而且對電能質量和設備使用壽命有較大的提升。該系統(tǒng)可以通過采集到的設備運行狀態(tài)信息，建立實時監(jiān)測模型，借助軟件分析進行狀態(tài)評估和故障診斷，制定有效的維護措施，改善設備運行狀況，提升電力生產的效率。