物聯網技術支持下的電廠生產現場智能管理系統分析

陳雪英

（中國電建集團成都勘測設計研究院有限公司，四川成都,610000）

1 項目概況

1.1 系統設計

利用物聯網技術，根據水電站廠房布局、設備位置分布及運行要求，研制了針對小水電站的面向無人值守的在線監測及故障診斷系統。系統的主要監測對象及信息包括兩方面：（1）主廠房的機組上、下機架和蝸殼振動，軸擺度、局部放電，機組油壓，機組接地，機組、電纜頭溫度和勵磁系統、調速器、保護自動化、公用系統設備故障狀態，大壩、前池、尾水和集水井水位.河道生態流量。雨量，主變溫度，開關柜局部放電，開關柜觸頭、母排、電纜頭溫度，閘門開度，位置，位移，壓力變形等設備方面的在線監測及故障診斷告警；（2）大壩滲壓、測縫、應變及沉降，小水電站重要的環境溫度、濕度、浸水、裂變和煙霧、火焰、聲光、異味等環境方面的在線監測及異常告警。系統配置監測信號的智能傳感器、物聯網智能網關、在線監測裝置、監控主機、數據服務器、Web服務器、在線監測及故障診斷主機、遠程集控中心和移動終端等。系統通信網絡是根據現場設備布局情況而定，盡量減少硬布線方式，采用無線自組網通信，主要采用智能傳感器與智能網關的無線通信方式和智能傳感器與在線監測裝置的有線直連方式，在線監測裝置通過以太網通信方式與后臺主機系統連接，后臺Web主機系統通過互聯網或4G與移動終端進行通信連接和技術應用。

1.2 系統功能

（1）安全監測與故障告警。采用物聯網技術實現對進水閥、水輪機、發電機、變壓器、開關柜、勵磁、調速器等設備狀態監測信息及輔機系統的局放、溫度、油位、水位、壓力等狀態量告警信息監測；能自動進行信息分析，提供時域和頻域輔助分析工具進行各種圖表分析和綜合展示；可對小水電站的安防、消防、水雨情、大壩閘門、水工渠道、河道等進行安全監測，用閾值比較法和同類數據比較分析法來產生實時告警事件。

（2）數據統計與趨勢分析。系統將根據智能傳感器采集的現場設備狀態數據信息，并融合SCADA監控系統相關參量，進行實時數據的自動統計分析，并與設計參數、歷史數據進行比較,利用綜合分析法對歷史數據進行統計分析,形成統計分析報告,生成設備運行狀態的趨勢分析曲線,指導小水電站的運行管理和輔助決策。

（3）故障診斷與優化運行。系統采用歷史參數比較法、同型機組相同工況參數比較法、閥值比較法、小波包能量分析法、Hilbert包絡分析法、諧波小波分析法、SVM模型診斷法和相關量參數綜合分析法等故障診斷方法對在線監測的各類數據進行統計分析,同時通過時域波形圖、頻譜圖和歷史趨勢圖等直觀展示設備故障情況和設備運行狀態趨勢,以便根據故障診斷結果分析,提出設備優化運行的方案。

（4）設備信息與輔助決策。利用物聯網技術,實現小水電站主要設備的物聯網電子標簽編碼、性能參數記錄和管理,自動完成設備狀態數據采集及診斷,并可獲取包括電站設備標識在內的輔助管理信息,實現電站設備的信息化管理,為設備的安全運行、計劃檢修、主動維護和技術管理提供決策信息。

（5）遠程通信與移動管理。系統通過專網或互聯網GPRS、4G等通信方式,與水電站梯級調度、集控中心、云服務平臺、移動終端等進行數據、圖象和事件信息通信，實現在線監測及故障診斷系統的遠程監視和移動辦公，可提高小水電站設備運行的安全管理水平和效率。

1.3 系統運行情況

試運行一年來，該系統監測數據準確、可靠，故障分析診斷報告完整，運行情況較穩定。一方面使值班人員的數量及工作強度大幅降低，并實施了故障診斷、評估和預警機制，使得電站未發生重大生產事故；另一方面設備狀態監測、信息化和手機APP的移動管理，使電站安全管理效率得以提升，機組增加了正常發電運行時間，減少了停機次數，提高了發電經濟效益。由此可見，小水電站在線監測及故障診斷系統的應用為小水電站帶來了更好的經濟效益，在節約運維成本的同時提高了電站管理水平。

2 基于物聯網技術的電廠生產智能管理系統的體系架構

物聯網最初是從“互聯網”概念上延伸而來的，其主要作用就是將用戶端延伸、擴展至物品中。

電力物聯網，顧名思義，是電力與物聯網的有機結合，在電力運行的各個環節中，引入物聯網，以實現人、機、物等的有效連接。物聯網不僅能在電力的生產中發揮重要作用，而且能在電力企業的經營管理中發揮重要作用，此外，在對外客戶服務方面，物聯網也有不可取代的影響。互聯網之所以能夠安全、高效運行，電力是作為基礎存在的。物聯網的三個方面在于終端設備、網關、服務器群。

物聯網技術一方面有效提高了電網效率，另一方面切實保障了供電可靠性。物聯網技術是電網數字化的根基，是實現電網設備連接、電網狀態感知、業務全面創新的橋梁。通過建設“端邊管云”體系，在發、輸、變、配、用等領域內部完成統一接入與統一管理，以對全域數據進行全面采集、有效傳輸、充分存儲與協同控制。通過RFID技術等各類現金技術，使倉庫管理、變電站監控、搶修定位與調度、巡檢定位、故障識別等各項業余實現精準、靈活的智能化應用。物聯網平臺的部署是統一化的，平臺主要是南網云平臺，利用的部署形式是一級多節點形式，在南網云基礎資源與兩地三中心結構的基礎上，不僅能夠強化物聯網平臺的彈性擴容能力，而且能夠加強物聯網平臺的災備能力。綜上所述，物聯網可以廣泛運用于各個領域、各個行業中，以此提高人們的生活水平。

物品必須具備以下條件才有資格被列為物聯網范圍下的“物”：①具備信息接收器；②擁有數據傳輸通道；③支持存儲；④擁有CPU；⑤具備操作系統；⑥有特定的應用程序；⑦有支持的數據發送器；⑧符合物聯網設定的協議；第九，需要為其提供可識別的特定編號。

在物聯網中，感知層主要涉及到識別技術與嵌入式系統技術兩種。其中前者能夠準確識別出物聯網中人們所指定的物品以及其具體位置；后者則涵蓋了系統中所有的無線、有線網關、接入網、核心網等內容，具體作用是能夠支持感知層數據與控制信息之間的相互傳輸與控制。

將傳統的數字化電廠體系架構與物聯網支持下的電廠體系架構進行比較，得出結論如下：傳統體系結構下的數據層能夠直接對應到物聯網結構下的應用層中，其主要作用是向組建層提供必要的數據信息；其次，傳統體系結構下的環境層所對應的是物聯網結構下的網絡層與感知層。因此，若是能夠在電廠日常運行中融入物聯網技術，不僅能夠完善所有必要的數據信息，還能夠促使原先環境層的內容得到延伸，從而構建出科學實用的電廠生產智能管理系統，實現高效化的協同管理。完善后的數字化電廠架構如圖1所示。

圖1 完善后的數字化電廠架構圖

3 場景應用

3.1 故障診斷關鍵技術

機組溫度、氣壓、油壓、水位及雨量等信息監測診斷采用閾值比較法產生實時告警信號，采用綜合分析法和歷史趨勢圖法進行故障預警和定位，實現在線故障診斷和預知預警功能。

機組軸承故障診斷方法采用基于小波包能量和Hilbert變換的診斷方法。其中。小波包變換法對振動信號進行分解、重構和能量計算；Hilbert變換算法對能量信號解調、頻譜分析，提取故障特征頻率。機組轉子故障診斷方法采用基于SVM模型的算法進行故障判別。本方案機組振擺信息的智能故障診斷分為軸承信號診斷分析模塊和轉子信號診斷分析模塊，對應不同的智能故障診斷法。

軸承信號診斷分析模塊原理是機組出現軸承表面損傷類故障時，振動信號的能量會在某個高頻頻帶內明顯增強，利用小波包能量分析方法選取能量增強的頻段，然后根據Hilbert變換對該頻段的小波包重構信號包絡解調，得到低頻包絡信號，其頻譜為小波包絡譜，應用包絡譜自動搜索智能診斷方法從小波包絡譜中分析得出機組軸承故障特征，進而實現機組軸承故障的智能診斷。轉子信號診斷分析模塊中，信號輸入、時域波形分析、數據庫管理模塊等與軸承診斷分析使用的方法基本一致，診斷策略不同之處在于首先應用諧波小波包能量分析法提取故障特征參數，并采用模糊C均值聚類算法（FCM）對轉子故障樣本數據預處理，剔除分類正確且FCM隸屬度高的樣本數據；使用預處理后的樣本數據對支持向量機（SVM）的故障分類模型進行訓練，利用網格搜索法選取SVM模型中的最優參數；最后用實測樣本數據對SVM檢驗，實現轉子常見故障（不對中、不平衡、碰磨、油膜渦動）的智能診斷，診斷結果準確度高，計算量相對較少，便于推廣。

3.2 智能巡檢

以往電廠在日常工作過程中大多以來員工巡查找出設備的異常所在，若是設備故障對整個系統的正常工作影響不大，那么極易被巡查人員所忽視，隨著時間的推移這些故障便極有可能轉變為大的安全隱患，最終爆發出安全事故。與此同時，若是單純依靠人工進行巡檢，那么極易受到員工操作等原因的影響，可能會出現判斷失誤，其安全性根本無法得到保障。因此，在智慧電廠的模式下，人們使用智能巡檢代替傳統的人工巡檢，即取消傳統的人工巡檢方式，轉而充分借助三維可視化技術，直接構建出具體的三維模型，將所有的設備、管道全部在模型出展現出來，同時可以使用光視覺識別、紅外識別、無線測溫等新型科技設備，綜合運用傳感器、圖像識別等先進技術，實現非接觸自主監測，快速獲取到相應的數據信息，并利用大數據技術將這些數據信息分類、儲存到相應的位置，管理者只需打開相應的數據庫即可查詢到數據信息，從而合理分配檢修、維護工作。

3.3 取得成效

若是將物聯網技術運用到日常生產管理中，不僅能夠有效提升生產活動的管理品質，在很大程度上降低作業人員出現操作失誤的可能性，還能夠及時排查出設備與周圍環境的異常所在，以便盡早制定出應急防范措施，規范生產規范，統一生產流程，全面提升安全生產管理品質。由此可見，將物聯網技術應用到電廠的日常生產中非常必要，而物聯網技術主要可以被應用到以下5個方面：（1）設備管理應用研發，即為每一個生產設備進行編號，實時跟蹤其運行狀態，排查是否存在安全隱患。（2）運用在巡回檢查管理之中。管理者可以通過物聯網來了解巡檢人員工作狀況，例如了解其具體的巡檢時間、巡檢范圍，從而有效提升對工作人員的管理。（3）將物聯網運用至視頻圖像處理與聯動方面，即可以通過物聯網將設備工作狀態以圖像的形式呈現出來，便于管理者更直觀、準確了解到各個生產設備的指標參數以及周圍環境的指標參數，一旦發現異常數據即可在第一時間發出警報，以便盡快展開維修工作。（4）將物聯網運用至人員定位，即可以通過物聯網直接區分安全區域與危險區域，以便工作人員在進行工作的時候做出提示，一旦發現工作人員處于危險區域下，且存在危險行為，便會第一時間發出警報。（5）運用在危險品的傳輸動態監控方面，即可以借助移動網絡、GPS等定位技術，實時標記危險品運輸車輛的具體位置，對其進行實時監控，以便掌握其周圍環境狀況，一旦出現隱患即可在第一時間做好應急防范措施。