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基于工業數據平臺的鋼鐵企業電氣智能化發展及應用研究

2022-10-12 03:40:50周思敏
中國設備工程 2022年19期
關鍵詞:變壓器故障設備

周思敏

(三鋼閩光股份有限公司,福建 三明 365000)

工業數據平臺是將工業互聯網與大數據處理應用平臺進行結合的產物。它通過工業互聯網,形成跨系統的數據流動,結合大數據平臺的采集、存儲和數據分層應用的特點,滿足用戶全方位的數字化需求。

近年來,在國家能源結構調整的政策下,鋼鐵行業中電力能源占比越來越大,電氣系統重要性不斷上升,對提高能源利用效益,降低系統故障率和維護成本提出了新的要求。

因此,利用工業數據平臺發展電氣智能化,主動從有價值的數據中尋求提高管理水平,促進電氣能源與生成的協同優化的方法,提高企業的產品競爭力。

1 平臺系統架構

工業數據平臺采用分層式架構,主要包含邊緣層、基礎設施層(IaaS)、平臺層(PaaS)和應用層(SaaS)。系統在滿足要求的安全防護體系下,從邊緣層終端設備或其他數據接口獲取原始數據,通過網絡、服務器等其他企業服務總線設施,構建數據高效轉化集成、數據模型存儲、數據預處理、快速開發工具、算法服務及各類組件庫的平臺層,再通過標準化的數據接口,快速開發企業各類需求的應用,用戶僅需從同一門戶入口單點登錄,便可根據自身角色和權限使用相應的功能模塊,滿足企業各方面的智能化管理需求。

2 工業大數據平臺的優勢特點

2.1 強大的數據接入能力

工業方面的數據主要分為3種類型,即現場設備數據、生產管理數據及外部數據。現場設備數據來自生產設備、機器、產品等方面的數據;生產管理數據是指企業傳統信息管理系統數據,如SCM、CRM、ERP、MES等;外部數據是指包括來自互聯網的市場、環境、客戶、政府、供應鏈等外部環境的信息和數據。上述數據皆可直接從相應的端口及協議接入數據平臺。

2.2 數據利用高效、準確、安全

從工業數據平臺接入的實時數據,經過數據標準化處理和存儲,可被上層特定應用快速高效的用來進行各種分析診斷功能,分析過程不依賴于人的判斷,結果準確可靠;整套系統裝備信息安全防護體系,能夠確保內部系統不被入侵破壞,敏感數據不外泄。

2.3 應用層功能全面、可拓展性好

基于標準化的數據訂閱接口及應用分層的設計,根據用戶需求,在應用層部署通用的企業管理、設備運行狀態監測評價、日常運維和輔助監控應用等等功能模塊,基本涵蓋了企業運行中涉及的研發設計、過程監督、生產管理、工藝優化、能耗管理以及創新性應用。工業數據平臺也具備應用程序二次開發與集成功能,抑或對外開放開發者論壇和應用商店,自主選購功能模塊,極大提高企業業務效率。

3 鋼鐵企業電氣智能化發展和應用

在建設企業信息化過程中,企業一般上線了眾多專業的智能信息化系統,產生了眾多信息孤島和多專業海量的數據。基于工業互聯網的大數據應用管理平臺能夠解決上述問題。統一門戶,單點登錄,集成若干個異構系統,滿足現場數十萬實時數據的接入和百路以上的視頻接入,能夠對數萬個設備單獨建模,擁有平臺大數據分析算法庫,可快速依靠平臺組件開發應用,實現設備故障預測分析、參數尋優、能源預測、產品質量預估分析等功能,構建分布式多元對象化數據湖,滿足數據存儲的安全與效率。

3.1 鋼鐵企業電氣智能化升級

鋼鐵行業中的關鍵電氣設備一般智能化程度低,除了新采購的設備外,都需要按照設備特點,安裝對應的在線監測傳感器,并從企業SCADA系統讀取相關監測量,將所有數據傳輸至數據服務器進行處理。一般可進行智能化升級的設備有主變壓器、避雷器、中壓開關柜、輸電電纜橋架、大功率旋轉電機、配電變壓器、無功補償裝置等。

3.2 電氣設備精益化模型算法

目前上線的多數所謂智能化系統多數僅能算是“自動化采集系統”,大多只做了基本的閾值判斷,缺少基于工作機理的數據關聯評價模型;也未從數據驅動方向上對設備性能進行診斷分析。下面以幾個關鍵電氣設備智能化為例討論電氣智能化的研究發展方向。

3.2.1 鋼鐵行業中主變壓器的健康診斷

主變壓器是企業用電的樞紐設備,對主變壓器的健康狀態分析,應該從以下幾個方面進行分析:(1)基于繞組熱點溫升的變壓器油紙絕緣壽命分析。變壓器以油紙作為其工作絕緣介質,當絕緣材料溫度升高時,其工作壽命急劇下降。因此以繞組最熱點的溫度作為評估變壓器絕緣壽命的參數,依據IEEE Std C57.91-2011標準中建議的方法,計算累計的等效老化時間,得到基于繞組熱點溫升的主變壓器的剩余壽命。(2)油中溶解氣體分析是主變壓器常用的故障監測手段,能夠分析出明顯的局部放電、發熱和匝間短路等故障。但是當變壓器初始油中氣體含量較少,且故障較輕,利用常規手段往往無法判斷。但是利用數據挖掘算法,利用多維氣體數據在高維空間中的聚類特性,識別高維空間數據狀態的躍變,進而依據特征氣體法對故障定性分析。(3)變壓器油紙絕緣放電階段診斷技術。利用油紙絕緣材料在局部放電初期和局部放電快速劣化后期的平均放電量、單位放電次數、脈沖放電間隔等多指標量的數據特征有著明顯區別,可判斷當前產生的局部放電所處的放電階段,對于預警即將擊穿的嚴重放電有著重要作用。(4)基于數據分布規律偏移的預警功能。像變壓器鐵芯接地電流和套管絕緣監測等數據,如果數據異常增大預示著可能存在的故障。對相關數據進行多參數高斯分布擬合,識別不同周期的數據是否有顯著增長趨勢。依據模型的概率密度分布特性,當數據偏移于自身分布規律達到一定幅度時進行故障預警。

3.2.2 鋼鐵行業智能中壓開關柜

中壓開關柜作為鋼鐵行業配電系統中的重要配電設備,它的可靠性、安全性直接關系著整個企業的生產安全與穩定。

(1)斷路器機械特性。通過測量斷路器的分合閘過程的速度、反彈、超程、開距等參數,結合斷路器主機構彈簧疲勞、阻尼器故障、機構卡澀等故障特征,智能識別各類故障信息。(2)滅弧觸頭磨損、電壽命,通過多次合閘超程的變化趨勢智能識別滅弧觸頭的機械磨損量值,通過滅弧觸頭的分斷電流加權累積法評估觸頭的電壽命損失,綜合判斷滅弧觸頭的剩余壽命情況。(3)分合閘線圈故障檢測。通過分合閘線圈過壓、欠壓、卡澀、卡滯、匝間短路、行程異常等精細化模型確定的分合閘線圈電流波形特征,結合波形濾波等技術,智能識別各類故障特征,提前預警故障發生,避免分合閘失敗帶來的嚴重故障。(4)儲能機構、底盤車機構和電動接地開關機構的過程診斷。通過監測機構工作位置與驅動電機電流波形特征,分析設備工作過程中電機啟停時的內部阻抗特性,過程中做功的變化,智能識別驅動電機和機構動作中的短路、斷線、卡澀、阻塞等等故障。(5)開關柜連接點溫升特性智能分析。通過開關柜導體溫升電流的設計值曲線和運行時數據的積累,實現定制化的溫升特性判斷,能夠及時發現操作維修后開關柜內連接點溫升異常的早期特征,杜絕因發熱而導致的各類事故。

3.2.3 鋼鐵行業機泵類故障監測

(1)電機作為鋼鐵行業電力系統中的重要用電設備,它的可靠性、安全性直接關系著整個企業的生產安全與穩定。目前電動機主要通過故障后或定期大修維護,存在一定的誤差和滯后性。雖然部分大型電機出廠時已經內置了測溫、測振傳感單元,但由于大部分電機工作模式復雜,工作環境惡劣,采集的數據難以直觀反應電機健康狀態,數據利用率不高。

(2)基于定子電流頻譜分析電機故障監測。當電機發生某種故障時,自身的電場和磁場也將發生變化,并最終反應到定子電流的某些頻率分量上。通過對電動機定子電流的頻譜分析,就能實現故障的監測預警。通過采用先進的降噪技術(自適應的基波抵消辦法)、頻譜分析與校正技術等,將采集數據進行甄別,識別出具有電機故障特征分量的信號,并將特征信號上傳至后臺軟件進行分析處理。機泵溫振狀態無線監測及智能診斷系統。系統將智能傳感技術與低功耗廣域網技術相結合,實現了高頻自動在線監測動設備工作狀態。將現場采集的數據傳輸到服務器進行實時展示和分析,并對設備故障進行智能診斷,能有效避免設備事故發生,大幅降低非計劃性停車,保障安全生產。

(3)典型故障知識庫與大數據挖掘技術。建設用戶數據服務中心,通過積累數萬小時、數十種機泵軸承的實驗與現場數據形成典型故障知識庫,經過大數據訓練后的智能電機診斷系統,準確率可達90%以上。即使面對新型設備,只需一段時間的數據采集,通過模型的遷移學習,也能準確診斷設備異常。

3.3 基于設備故障樹的健康診斷與應急預案、改良方案

如何將設備的健康診斷和設備運維工作銜接是企業設備故障管理中的一大難點。通過在管理系統中建立設備故障樹,將故障進行分類細化,將人們對設備的故障認知以樹干支葉形式延伸到末端,每一個設備的診斷模塊關聯一個設備故障樹的關鍵節點,同時在此節點上關聯設備異常時的改良方案和故障應急預案。應急預案用于設備發生緊急故障時,如何組織人員開展應急管理,如何最大化減小設備故障所帶來安全和財產的損失,以及如何迅速、有序地開展應急行動而預先制定的行動方案。是企業生產經營的重大保障。改良方案用于當設備發生一般性故障時,明確設備現狀,說明存在的問題以及問題可能造成的不良影響,以及如何正確地、高效地對設備進行維修管理的方案。通過在鋼鐵行業中引入設備故障樹關聯設備診斷和設備運維護工作,能夠極大提高現場運維人員對設備的認知和管理水平,降低設備故障率,提高生產效率。圖1為變壓器故障樹。

圖1 變壓器故障樹

3.4 基于移動端APP的電氣設備運維管理

基于工業互聯網的大數據處理平臺,系統采用B/S架構,具備Web端信息交互和移動端APP管理功能,實時呈現當前電氣系統的工作概況、設備的報警信息和健康狀態分級,能夠查詢所有電氣設備的數據信息,為用戶掌握電氣系統運行情況提供極高的便捷性。

另一方面,用戶能通過移動端APP接收預警信息,及時處理防止故障擴大;在例行巡檢工作中,可使用移動端APP將故障現象通過聲音、圖像、視頻等上傳至消缺平臺,經過審核后自動生成運維工作任務單,派發至專業維護人員,經過上傳消缺措施及故障原因分析,形成運維問題的閉環管理。

4 結語

基于工業數據平臺的鋼鐵企業電氣智能化系統,融合了信息通信、在線監測、大數據、云計算等先進技術,通過對現場底層數據的實時采集和傳輸,在平臺端根據生產過程監督模型、設備運行機理診斷模型、故障運維管理模型等進行數據分析處理,從而達到管理人員可隨時隨地的掌握生產狀態,設備運維人員通過預警信息采取預防性措施避免故障發生,企業可通過平臺系統達到持續性降本增效的創新目標。

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