火電廠一次風機故障智能預警系統(tǒng)設計

（華電萊州發(fā)電有限公司，山東 煙臺 261441）

0 引言

電力系統(tǒng)是國家經濟發(fā)展的重要支柱，現(xiàn)階段，火力發(fā)電在我國電力供應組成中，仍然占有非正常大的比重。尤其是在我國經濟快速增長的大背景下，用電需求也在不斷擴大。為了能夠滿足生活、生產用電，不僅需要擴大發(fā)電廠機組裝機容量，而且還需要提升設備的自動化管理水平，降低故障發(fā)生概率，提升電網系統(tǒng)運行的安全性和穩(wěn)定性?；痣姀S一次風機故障智能預警系統(tǒng)就是基于相似性模型的原理，采集風機設備的監(jiān)測位點的數(shù)據(jù)信息，通過篩選正常運行的參數(shù)建立超球動態(tài)模型，通過導入數(shù)據(jù)計算出預測值，根據(jù)相似度曲線判斷監(jiān)測點預測值、相似度值和殘差值，從而起到故障預警的作用。

1 火電廠一次風機常見故障及原因評價

一次風機主要由發(fā)動機、風葉、風輪、風殼、進氣箱、集流器以及風力調節(jié)系統(tǒng)組成。為火電廠鍋爐提供一定壓力、一定流量的風力作用，將磨煤機輸出的煤粉吹入爐膛內，并且提供足夠的氧氣，提升燃料的燃燒效率?？梢哉f一次風機對火電廠鍋爐的燃燒效率有著非常重要的作用，對電網系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性也有直接的影響[1]?；痣姀S一次風機常見故障包括軸承溫度異常、風機振動異常、風機出力異常等。下面就對引發(fā)一次風機故障的主要原因進行簡要分析：

1.1 軸承溫度異常

引起軸承溫度異常的主要原因包括：軸承潤滑油質量較差、油量較少或者潤滑油含有較多雜質導致潤滑效果不佳。軸承箱蓋密封性較差或者底座連接處的螺栓出現(xiàn)異常，軸承運動過程中會造成潤滑油外溢，導致油箱內油位下降，低于安全值后同樣會影響軸承潤滑效果造成溫度過高[2]。

1.2 風機振動異常

振動異常是火電廠一次風機的主要故障之一，引發(fā)該故障的主要原因包括：轉子質量不均衡、臨界轉速出現(xiàn)異?；蛘咿D子中心點偏移，造成不規(guī)則振動；轉子內油膜振蕩以及與周圍器件引起的摩擦等，都有可能造成風機振動異常。此外，風機固定螺栓與基礎接觸不良、基礎平衡性設計存在缺陷、水利振動、旋轉脫硫引起的振動、電動機振動以及喘振都會引發(fā)一次風機振動異常。

1.3 風機出力異常

風機出力異常主要表現(xiàn)在出風口風壓以及風機轉速較低，影響風機工作的穩(wěn)定性。造成風機出力異常的主要原因包括：風道系統(tǒng)出現(xiàn)堵塞或者泄露等問題，影響設備的工作狀態(tài)；風機制造工藝存在缺陷影響出風口風壓；風機設備維護不當，造成過度磨損，嚴重影響風機的密封性能，風機內部漏風現(xiàn)象嚴重，影響風機設備工作的穩(wěn)定性。

火電廠一次風機設備故障不僅會影響電網系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性，而且還會波及工作人員的人身安全。設備故障發(fā)生時，往往會伴隨有一些征兆，這些征兆具體表現(xiàn)在設備運行的各個參數(shù)值當中，智能預警系統(tǒng)通過對設備運行狀態(tài)信息進行實時采集，結合數(shù)據(jù)庫中設備運行歷史參數(shù)為依據(jù)，通過算法對當前運行狀態(tài)進行評估，敏銳捕捉異常參數(shù)，對設備故障進行有效預警，變被動維修為主動預防，降低人工維護過程中由于時間延誤造成的設備損傷，提升火電廠設備的使用壽命，給火電企業(yè)帶來更大的經濟效益。火電廠一次風機故障智能預警系統(tǒng)對設備運行的狀態(tài)參數(shù)信息進行實時采集，結合數(shù)據(jù)分析，判斷設備工作是否存在異常，然后進行故障預警[3]。

2 火電廠一次風機故障智能預警系統(tǒng)設計

火電廠一次風機故障智能預警系統(tǒng)將設備正常運行的參數(shù)信息錄入數(shù)據(jù)庫，以此為基本，根據(jù)神經網絡算法對設備故障進行有效預警。主要工作原理包括一次風機運行狀態(tài)信息采集、數(shù)據(jù)輸入、建立超球動態(tài)模型并完善、生成一次風機相似度曲線，監(jiān)測點預測值、相似度值和殘差值。

火電廠一次風機故障智能預警系統(tǒng)采集火電廠一次風機正常運行的數(shù)據(jù)信息，對設備運行參數(shù)信息進行歸一化處理，得到一次風機運行的數(shù)據(jù)集合，該數(shù)據(jù)代表一次風機的正常運行狀態(tài)，結合狀態(tài)參數(shù)構建一次風機超球動態(tài)模型。根據(jù)動態(tài)模型，從空間角度進行分析，設備模型建立過程就是用從一次風機歷史數(shù)據(jù)中篩選關聯(lián)動態(tài)點，從而構成鍋爐一次風機運行狀態(tài)超球過程。完善模型的精度就是從所有的關聯(lián)狀態(tài)點中篩選出相互之間的差別都大于某一個相似性指標的關聯(lián)參照點，從而得到一個劃分的足夠精確而細致的超球模型。狀態(tài)點預測值的產生，實時數(shù)據(jù)通過動態(tài)超球模型計算，判斷該狀態(tài)在動態(tài)超球模型中的位置，然后根據(jù)所有歷史狀態(tài)點和該狀態(tài)點的相似性關系，利用相似性算法得到狀態(tài)點預測值[4]。

火電廠一次風機相似度曲線的產生，該設備實時數(shù)據(jù)與該狀態(tài)點的預測數(shù)據(jù)具有相似性的關系，通過距離相似度計算得到一個相似度值，隨著設備的運行，實時數(shù)據(jù)不斷輸入到模型中，從而得到該設備運行狀態(tài)的相似度曲線。火電廠一次風機故障智能預警系統(tǒng)架構，如圖1所示。

2.1 數(shù)據(jù)采集

火電廠一次風機故障智能預警系統(tǒng)在數(shù)據(jù)采集過程中，主要分為入口溫度、軸承溫度、電動機定子線圈溫度、一次風機橫向振動、縱向振動、出口壓力、振動、電流和電壓等。

2.2 數(shù)據(jù)處理

分時段進行火電廠一次風機設備的測試點頻率，將同一時段的設備測量值的數(shù)量，按照測試點數(shù)據(jù)，獲得一次風機設備運行狀態(tài)。根據(jù)數(shù)據(jù)采集的同時性原則，使用Linear方法對數(shù)據(jù)進行插值處理，該方法執(zhí)行速度快，精確度高，能夠確保所有數(shù)據(jù)信息時間和數(shù)量的一致性。

2.3 數(shù)據(jù)歸一化處理

由于一次風機不同測點得到的數(shù)據(jù)對超球模型的建立會產生較大影響，因需要通過Min-Max數(shù)據(jù)標準化方法統(tǒng)一不同測點的量綱，從而確?？梢越⒂行У臄?shù)據(jù)模型。

2.4 一次風機故障預警模型建立

智能預警系統(tǒng)在一次風機設備上設置有多個不同的監(jiān)測傳感器，每一個監(jiān)測點狀態(tài)會進行多次測量，某一時刻的測量值為：

根據(jù)不同監(jiān)測點同一時間的測量值，建立超球模型K：

通過連續(xù)多次的采集監(jiān)測數(shù)據(jù)，可以將一次風機正常工作狀態(tài)進行數(shù)據(jù)模擬，經過歸一處理的監(jiān)測點數(shù)據(jù)信息分成h分，按照1/h步距篩選一次風機設備監(jiān)測點數(shù)據(jù)信息，并將其導入到超球動態(tài)模型D中：

火電廠一次風機超球模型D代表所有監(jiān)測位點同一時刻的狀態(tài)信息，不同時刻的狀態(tài)信息則分別由Dn表示。根據(jù)超球模型收集具有代表性的火電廠一次風機正常運行狀態(tài)參數(shù)，通過訓練獲得可以完整模擬設備正常運行的狀態(tài)。

2.5 故障分析預警

通過超球模型對一次風機運行狀態(tài)信息進行分析處理，將監(jiān)測位點數(shù)據(jù)信息導入到模型中得到預測值，利用距離相似度算法得到一次風機設備的相似度曲線，然后根據(jù)監(jiān)測點相似度計算公式導入數(shù)據(jù)信息計算結果，以數(shù)據(jù)庫中歷史正常數(shù)據(jù)為參照，得到相似度最小值作為火電廠一次風機相似基準線，結合故障預警系統(tǒng)的診斷列表，查找出異常參數(shù)所代表的故障類型以及造成異常的主要原因，然后系統(tǒng)進行有效預警，幫助工作人員及時發(fā)現(xiàn)設備異常，采取有效的維護措施降低設備故障發(fā)生概率，提升電網系統(tǒng)運行的穩(wěn)定性和安全性[5]。

3 結論

綜上所述，伴隨著我國經濟的高速發(fā)展，生產生活對于電能的需求量與日俱增，電網系統(tǒng)的規(guī)模不斷擴大，發(fā)電機組的裝機容量也在不斷提升。發(fā)電機組是確保電網系統(tǒng)安全運輸?shù)暮诵沫h(huán)節(jié)，再加上火力發(fā)電目前仍是我國主要電力輸出方式。因此，發(fā)電設備運行的安全性和穩(wěn)定性就成為人們關注的焦點?；痣姀S一次風機故障會對火電系統(tǒng)造成嚴重影響，其中風道異常振動表現(xiàn)得最為突出。本文分析了一次風機異常振動的主要原因，通過智能預警系統(tǒng)實現(xiàn)對風機設備的實時監(jiān)控，能夠更加快捷、準確的對一次風機故障進行有效預警，協(xié)助火電廠工作人員進行故障處理。相信，隨著科學技術的不斷進步，一次風機設備故障檢測與定位技術不斷成熟，故障監(jiān)測的靈敏性和準確性不斷提升，對于電網系統(tǒng)的安全運行將會起到很好的支持作用。