基于智能巡檢的海洋石油平臺電力設備故障診斷方法研究

摘要：海洋石油平臺的電力設備種類繁多、數量龐大、分布廣泛且與外界環境相對隔離，其運行工況復雜多變，一旦發生故障，會嚴重影響平臺正常的生產流程?；诖?，提出了一種基于智能巡檢的海洋石油平臺電力設備故障診斷方法。首先，詳細闡述了海洋石油平臺電力設備系統工作流程；其次，總結了海洋石油平臺電力設備故障類型與診斷流程；再次，提出了海洋石油平臺電力設備故障診斷系統總體方案，并構建了基于高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）的電力設備故障診斷模型；最后，通過實驗驗證了該模型的有效性和可靠性。結果表明，與其他方法相比，基于智能巡檢的海洋石油平臺電力設備故障診斷方法在識別故障模式方面具備明顯的優勢。

關鍵詞：智能巡檢；海洋石油平臺；電力設備；故障診斷；高斯混合模型

中圖分類號：TD607 文獻標識碼：A

0 引言

隨著社會經濟的快速發展，能源需求日益增長，海洋石油平臺的建設和運營在全球范圍內受到高度重視。然而，海洋環境的特殊性使得海洋石油平臺電力設備面臨更多的風險。惡劣的氣候和海洋條件、長期暴露等因素都會對電力設備的健康狀態產生直接影響，導致其故障頻發。在濕度高、腐蝕性強的環境中，電力設備的老化速度會加快，這對故障預警的靈敏度和應急響應的有效性提出了更加嚴格的要求。傳統的人工巡檢方式存在效率低、應變能力差等局限性，不僅增加了人力成本，還會影響電力設備的安全運行和平臺的整體生產效率。因此，智能巡檢技術逐漸成為解決傳統巡檢方式能力不足的有效手段[1]。

1 海洋石油平臺電力設備系統工作流程

如圖1所示，海洋石油平臺電力設備系統主要包括海洋石油平臺遠程控制系統、電力控制系統、燃燒供電模塊、磷酸鐵鋰儲能系統、緊急電源等。具體工作流程：①主變壓器和整流器將來自電網的低壓交流電轉換為高壓直流電；②高壓直流電通過母線被輸送到終端，并通過電纜傳輸至平臺的各個系統；③平臺的各個系統設置若干個低壓配電柜，每個低壓配電柜又與其主線相連，并通過電纜分別與主變壓器、高壓直流電源、終端等連接；④整流器將直流電轉換為交流電，并通過電纜將交流電分配給各個終端設備[2]。

2 海洋石油平臺電力設備故障類型與診斷流程

2.1 故障類型

海洋石油平臺電力設備主要包括變壓器、斷路器和隔離開關，其主要作用是轉換電能，并向外輸送電能[3]。海洋石油平臺電力設備的故障類型主要有以下3種類型。

（1）電力設備內部故障：主要包括絕緣材料老化、絕緣結構缺陷、絕緣材料機械強度降低和機械磨損等。其中，絕緣材料老化是海洋石油平臺電力設備最主要的內部故障類型。

（2）電力設備外部故障：主要包括外部線路損傷、斷線和接地等。其中，外部線路斷線是海洋石油平臺電力設備最常見的外部故障類型。

（3）電力系統整體性故障：電力系統因某種原因（如系統過載、設備故障和線路短路等）而發生故障，進而影響整個平臺的功能和各個部分的相互協作[4]。

2.2 故障診斷流程

首先，對海洋石油平臺電力設備的運行狀態進行實時監測，將采集的數據預處理后輸入數據分析模塊，以判斷設備狀態是否正常；其次，異常預警模塊向平臺管理人員發送故障報警信息，平臺管理人員可以利用系統對故障類型、原因及處理措施進行綜合判斷；最后，系統將判斷結果輸出至決策模塊，平臺管理人員可根據決策模塊的提示做出相應的處理措施，并通知相關部門進行處理。

3 海洋石油平臺電力設備故障診斷系統總體方案

3.1 系統功能需求

首先建立海洋石油平臺電力設備數據采集與監控系統；其次，通過整合各類信息構建海洋石油平臺電力設備綜合狀態監測數據庫；再次，根據數據分析結果建立海洋石油平臺電力設備故障診斷模型；最后，通過可視化平臺進行海洋石油平臺電力設備故障展示。系統主要實現以下4個方面的功能：

①數據采集與監控功能，包括傳感器的接入、傳輸通道的接入、數據采集以及數據傳輸等環節；②數據分析與處理功能，包括信息處理、特征提取、故障診斷模型訓練、結果顯示以及預警等方面；③智能決策功能，涵蓋設備健康狀態評估、設備預警以及故障診斷等方面；④用戶界面管理功能，涉及用戶信息管理、歷史數據查詢、系統維護以及日志管理等環節。

3.2 系統結構

海洋石油平臺電力設備故障診斷系統由采集層、網絡層、平臺層和應用層構成。其中，采集層包括傳感器和設備控制終端，主要負責電力設備運行狀態信息的采集和傳輸；網絡層包括數據服務器、數據交換機和數據庫服務器，用于存儲、分析和診斷電力設備運行狀態信息；平臺層利用數據服務器對設備監測數據進行管理和分析，并通過網絡將相關數據傳輸到應用層；應用層可以實現電力設備故障診斷及預警等功能。

4 構建基于高斯混合模型的電力設備故障診斷模型

4.1 高斯混合模型原理

高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）是統計學中的一種機器學習算法，高斯分布能夠擬合多種類型的數據集，并且保留數據特征，其概率密度函數f（x）計算公式如下：

f（x）=e。" " " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

式中，x為隨機變量，μ為均值，σ2為方差。

由此可知，x～N（μ，σ2）。當μ=0，σ=1時，高斯分布屬于標準正態分布，此時概率密度函數計算公式如下：

f（x）=e 。" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （2）

4.2 GMM故障診斷流程

基于GMM原理，總結出GMM對海洋石油平臺電力設備故障類型的診斷流程，具體步驟如下。

步驟1：對樣本集數據進行預處理后，學習訓練集樣本數據信息，建立故障模式庫，并確定訓練集故障數據的聚類中心。

步驟2：根據海洋石油平臺電力設備系統采集的樣本數據集和GMM的概率密度函數，遍歷所有海洋石油平臺電力設備故障測試集樣本數據，計算出每個樣本數據xi隸屬于第k類故障模式的條件概率γik。

步驟3：根據已知的條件概率γik求解GMM中新的參數θ，并用獲得的新參數更新GMM，同時獲得模型新的概率密度函數。

步驟4：判斷模型是否達到迭代終止條件（設定閾值為ε），若達到則停止迭代，輸出模型參數；反之，則返回步驟2。

5 實驗結果分析

本文測試了3種診斷模型，分別為粒子群（particle swarm optimization，PSO）算法、自適應粒子群（adaptive particle swarm optimization，APSO）算法和本文模型。將3種模型分別運行50次后，不同模型的診斷準確率結果如表2所示。結果表明，PSO、APSO、本文模型的診斷準確率平均值分別為91.54%、94.37%、99.67%，本文模型診斷準確率的最大值、最小值、平均值和眾數均高于其他2種模型，且本文模型的標準差與PSO、APSO相比更小，表明改進后的模型診斷結果更加穩定。

6 結論

本文提出了海洋石油平臺電力設備故障診斷系統總體方案，并構建了基于GMM的電氣設備故障診斷模型，提高了海洋石油平臺電力設備的巡檢與維護效率，并為未來海洋石油平臺的智能化管理提供了新的思路，具有重要的理論價值和實踐應用前景。

參考文獻

[1] 劉云飛. 電氣設備監測管理系統在海洋石油平臺的設計及應用[J]. 石油和化工設備，2022，25（9）：47-49.

[2] 李政. 在線監測技術在海洋石油平臺設備狀態監測中的應用[J]. 中國設備工程，2020（21）：247-248.

[3] 石美玉，王棟，姚飛，等. 海洋石油平臺中關鍵機泵在線監測診斷系統應用探析[J]. 中國設備工程，2020（13）：155-157.

[4] 宮忠才，孫佳祥，劉陽. 振動檢測分析技術在海洋石油平臺上的應用[J]. 天津科技，2020，47（4）：25-27.