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    燈泡貫流機組關(guān)鍵設(shè)備智能預警技術(shù)探析

    2023-11-29 11:26:10南京南瑞集團公司國網(wǎng)電力科學研究院馬成偉
    數(shù)字技術(shù)與應用 2023年11期
    關(guān)鍵詞:智能故障設(shè)備

    南京南瑞集團公司(國網(wǎng)電力科學研究院) 馬成偉

    通過挖掘和分析水電廠機組關(guān)鍵設(shè)備運行數(shù)據(jù),實時預測設(shè)備運行狀態(tài),及早發(fā)現(xiàn)設(shè)備的潛在故障,安排必要的運行或者檢修措施,確保機組安全穩(wěn)定運行,已成為智能電廠建設(shè)的核心內(nèi)容。本文從預警對象分析、預警功能實現(xiàn)、預警優(yōu)勢三個方面,系統(tǒng)闡述了智能水電廠燈泡貫流機組關(guān)鍵設(shè)備智能預警技術(shù)的主要內(nèi)容。

    隨著工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展,水電廠推進設(shè)備數(shù)字化服務能力的提升,對設(shè)備開展智能化監(jiān)測是其重要的組成部分。通過對設(shè)備屬性監(jiān)測,實現(xiàn)從事后維修向預知性維修轉(zhuǎn)變,是減少水電廠設(shè)備故障和降低設(shè)備維修費用的重要途徑。燈泡貫流機組擁有諸多設(shè)備,如潤滑油系統(tǒng)、高壓油頂起系統(tǒng)、調(diào)速器油壓裝置、輔助油系統(tǒng)、振擺系統(tǒng)等。這都是水電廠燈泡貫流機組運行過程中的關(guān)鍵設(shè)備,其安全可靠運行對于水電廠正常生產(chǎn)有著重要影響。因此,本文針對水電廠燈泡貫流機組關(guān)鍵設(shè)備開展對于智能預警技術(shù)的研究。

    1 智能預警對象分析

    水電廠燈泡貫流機組關(guān)鍵設(shè)備包括油、氣、水、振擺等系統(tǒng)。油、氣、水系統(tǒng)通過維持自身的液位、流量、壓力來確保水輪發(fā)電機組安全可靠的運行。振擺系統(tǒng)實現(xiàn)對水電機組的振動、擺度、壓力脈動等物理量的在線監(jiān)測。本文將以調(diào)速器油壓裝置、振擺系統(tǒng)等對象為例進行燈泡貫流機組關(guān)鍵設(shè)備智能預警相關(guān)分析,通過運用多源關(guān)聯(lián)因素的大數(shù)據(jù)分析方法,建立關(guān)鍵設(shè)備智能預警系統(tǒng)趨勢預測模型,并利用知識圖譜將人工經(jīng)驗融入模型中,構(gòu)建關(guān)鍵設(shè)備智能預警系統(tǒng)模型,以實現(xiàn)故障的預警預測[1]。

    下面主要以壓油泵效率下降、管路漏氣跑油、水力不平衡及集電環(huán)故障等原理來分析研究智能預警技術(shù)。通過建立設(shè)備工況模型,對指定監(jiān)測量的越限、動作頻次、運行趨勢等進行實時監(jiān)視,分析設(shè)備的內(nèi)在關(guān)聯(lián),建立設(shè)備機理模型以及設(shè)備異常預警機制。

    1.1 壓油泵效率原理分析

    在機組發(fā)電狀態(tài)且有功功率變化小于5%的穩(wěn)定條件下,單次壓油泵的啟動時間是相對穩(wěn)定的,如果單次壓油泵啟動時間過長,則可能是該壓油泵效率低下、電機過載或控制回路故障等。

    根據(jù)壓油泵單次運行時間特性,分析測算出壓油泵正常運行工效的上限值:

    (1)停泵時間-啟泵時間<上限值,判定為正常狀態(tài),不做告警提示。

    (2)停泵時間-啟泵時間≧上限值,判定為缺陷狀態(tài),做告警提示。

    (3)停泵時間-啟泵時間≧上月平均啟動時間的150%,判定為缺陷狀態(tài),做預警提示。

    1.2 管路漏氣跑油原理分析

    機組發(fā)電狀態(tài)或者停機狀態(tài)下,壓油泵的運行間隔時間是相對穩(wěn)定的,如果壓油泵運行間隔時間過短,則可能是管路漏氣跑油。

    根據(jù)調(diào)速器壓油泵運行間隔時間特性,分析測算出壓油泵正常運行間隔的閾值:

    (1)啟泵時間-停泵時間≧設(shè)定值,判定為正常狀態(tài),不做告警提示。

    (2)啟泵時間-停泵時間<設(shè)定值,判定為缺陷狀態(tài),做預警提示。

    (3)啟泵時間-停泵時間<下限值,判定為故障狀態(tài),做告警提示。

    1.3 機組水力不平衡原理分析

    在機組發(fā)電狀態(tài),有功功率大于額定功率的50%且有功功率變化小于5%的穩(wěn)定條件下,機組水力是相對平衡的。通過對水導擺度、轉(zhuǎn)輪室振動,對機組水力平衡進行監(jiān)測分析。

    基于對穩(wěn)定工況下對應值的大數(shù)據(jù)分析,人工經(jīng)驗輔助修訂,自動計算穩(wěn)定運行值:

    (1)一個周期30min,一個周期平均分3 個時段,每個時段10min,與每個時段的歷史值比較((當前值-歷史值)/當前時段平均值),根據(jù)“上升”或“下降”變化的選擇,判斷每個時段的上升(或下降)的變化率是否均大于此值5%,歷史值為一個周期平均值。將水導X/Y 向擺度、轉(zhuǎn)輪室X/Y 向振動帶入計算,若滿足條件,則做預警提示;

    (2)一個周期15min,取3 個連續(xù)周期判斷,將水導X/Y 向擺度、轉(zhuǎn)輪室X/Y 向振動帶入計算,如果計算出曲線變化率每個周期都超過設(shè)定值,則做預警提示;

    (3)將水導X/Y 向擺度、轉(zhuǎn)輪室X/Y 向振動當前測值與系統(tǒng)自動計算的穩(wěn)定運行值比較,大于5%做告警提示。

    1.4 集電環(huán)故障原理分析

    集電環(huán)經(jīng)長期工作,因各種原因?qū)е缕涔ぷ髅娉霈F(xiàn)斑點、痕跡、凹痕、損傷等,在正常狀態(tài)下,集電環(huán)運行狀態(tài)相對穩(wěn)定。集電環(huán)預警對象通過集電環(huán)運行環(huán)境多點監(jiān)測,對集電環(huán)故障進行綜合分析。

    (1)一個周期15min,取3 個連續(xù)周期判斷,將集電環(huán)溫度代入計算,如果計算出曲線變化率每個周期都超過設(shè)定值,則做預警提示;

    (2)一個周期3min,一個周期平均分3 個時段,每個時段1min,與每個時段的歷史值比較((當前值-歷史值)/當前時段平均值),根據(jù)“上升”或“下降”變化的選擇,判斷每個時段的上升(或下降)的變化率是否均大于此值5%,歷史值為一個周期平均值。將集電環(huán)噪音分貝數(shù)代入計算,若滿足條件,則做預警提示;

    (3)將集電環(huán)X/Y 振動當前測值與系統(tǒng)自動計算的穩(wěn)定運行值比較,大于5%做告警提示。

    2 智能預警功能設(shè)計

    2.1 動態(tài)閾值監(jiān)測技術(shù)

    設(shè)備運行狀態(tài)、健康狀態(tài)和運行效率等指標均能反映設(shè)備健康情況,因此可以通過分析設(shè)備的運行狀態(tài)和性能是否在合理的閾值之間,來判斷設(shè)備的運行狀態(tài),從而實現(xiàn)設(shè)備智能預警。設(shè)備運行狀態(tài)的閾值一般是固定值,但是某些設(shè)備的運行狀態(tài)受環(huán)境因素的影響較為明顯,可通過函數(shù)、模糊訓練數(shù)據(jù)、人工神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等方式構(gòu)建動態(tài)閾值。

    以函數(shù)動態(tài)閾值模型為例,以水輪機振擺數(shù)據(jù)作為例分析,利用綜合特性曲線可得到水輪機振擺數(shù)據(jù)的函數(shù)表達式,進而求得函數(shù)閾值,水輪機健康狀態(tài)異常的動態(tài)閾值為網(wǎng)格閾值。在拉依達準則和辛欽大數(shù)定律的基礎(chǔ)上,結(jié)合水輪機運行的實際工況,考慮放寬一定裕度,并將其應用于網(wǎng)格閾值的計算中,計算公式為

    其中,是相同工況下積累的穩(wěn)定性狀態(tài)數(shù)據(jù)的平均值,δ是所有穩(wěn)定性狀態(tài)數(shù)據(jù)的標準差,Δ 是裕度值。

    在相似影響因素趨勢過程分析中,首先判斷設(shè)備在離散化的影響因素區(qū)間內(nèi)平穩(wěn)運行的具體時間軸,設(shè)備在統(tǒng)計時段內(nèi)的有效狀態(tài)數(shù)據(jù)可作為分析該設(shè)備運行過程趨勢的采樣依據(jù)。

    2.2 后臺計算服務模塊設(shè)計

    智能預警功能后臺計算服務通過建立預警對象的模型基礎(chǔ),實現(xiàn)模型數(shù)據(jù)支撐服務模塊、工況整編及特征值抽取模塊,平臺可視化計算模塊,歷史數(shù)據(jù)服務模塊等功能,解決海量報警中無法人工尋找重要信息的問題,提升水電廠的自動化管理水平及預防性維護決策能力,保障電廠安全穩(wěn)定運行。

    2.2.1 模型數(shù)據(jù)支撐服務模塊

    模型數(shù)據(jù)支撐服務模塊的主要作用是將外部采集到的基礎(chǔ)點進行模型化,并發(fā)布到數(shù)據(jù)總線中,并將數(shù)據(jù)總線中的告警及特征進行計算處理,形成系統(tǒng)整體的告警斷面信息,并進行發(fā)布。

    該模塊還負責發(fā)布智能預警實時緩存中的數(shù)據(jù)到各個節(jié)點,并接收前端發(fā)送的相關(guān)控制操作寫入實時庫?;A(chǔ)數(shù)據(jù)整編服務根據(jù)設(shè)備對象基本屬性的組態(tài),將監(jiān)控系統(tǒng)原始的歷史數(shù)據(jù)整編記錄到設(shè)備對象屬性數(shù)據(jù)庫表中,供智能預警特征整編計算使用[2]。

    2.2.2 工況整編及特征值抽取模塊

    工況整編及特征值抽取模塊主要用作抽取設(shè)備對象預警判斷時所需的特征值的功能。

    該模塊主要完成如下功能:實時數(shù)據(jù)的接收與歷史數(shù)據(jù)的讀??;從監(jiān)控實時數(shù)據(jù)總線獲取當前實時數(shù)據(jù);計算工況變化情況;由工況變化觸發(fā)對應的處理線程進行特征抽取;定時啟動特定的特征抽取線程,從歷史庫中獲取數(shù)據(jù)統(tǒng)計信息和特征;通過分析框架實時數(shù)據(jù)總線發(fā)布特征和統(tǒng)計信息。

    2.2.3 平臺可視化計算模塊

    平臺可視化計算模塊的主要作用是根據(jù)組態(tài)好的邏輯關(guān)系,進行綜合告警策略計算、通用告警策略計算、高級算法策略計算等功能,并更新告警實時緩存供數(shù)據(jù)發(fā)布服務使用。

    2.2.4 歷史數(shù)據(jù)服務模塊

    歷史數(shù)據(jù)記錄模塊主要實時記錄各設(shè)備對象屬性點的歷史數(shù)據(jù),記錄各個特征整編值,同時在設(shè)備對象告警產(chǎn)生的時刻將該斷面的所有相關(guān)報警信息進行記錄數(shù)據(jù)庫的處理,提供故障追溯的數(shù)據(jù)來源。

    2.3 前臺交互模塊設(shè)計

    2.3.1 模型組態(tài)

    智能預警模型組態(tài)是基于預警的業(yè)務邏輯和定義算法,使用算子樹構(gòu)成的模型。這個過程使用可視化界面完成,只需簡單的拖拉拽操作,通過將需要的算子從工具箱拖動到畫布中,算子之間使用連接線連接。連接線有上方的端點表示算子輸入,下方的端點表示算子輸出,通過連接線連接算子,確保算子之間的輸入輸出關(guān)系,完成建模的過程。

    智能預警系統(tǒng)同一個模型可以應用于多個設(shè)備或者系統(tǒng),對于不同的設(shè)備或者系統(tǒng),應用同一個模型時可以在模型應用頁進一步調(diào)整算子的參數(shù)、告警算子的告警號等。

    當設(shè)備相關(guān)油位、壓力或者水位處于某一穩(wěn)定工況下,設(shè)備單次運行時間統(tǒng)計大于特性數(shù)據(jù)時報警,提醒運維人員及時檢查并處理。

    2.3.2 模型應用

    模型應用功能用于將配置好的模型應用于相應的設(shè)備。同一個模型可以應用于多個設(shè)備,對于使用同一個模型模板的不同設(shè)備,可以在模型應用頁進一步調(diào)整算子的參數(shù)和告警算子的告警號等設(shè)置。

    2.3.3 預警展示

    智能預警展示分為實時預警和歷史預警兩部分,實時預警展示當前智能預警系統(tǒng)動作的預警信息,歷史預警展示智能預警系統(tǒng)全部預警信息。其中曲線快查和預警追溯能友好地展現(xiàn)設(shè)備預警原因并將預警相關(guān)歷史數(shù)據(jù)一并展現(xiàn),便于運行人員快速分析故障原因。

    3 智能預警優(yōu)勢

    智能預警功能是基于故障模型和數(shù)據(jù)模型,提前預知設(shè)備故障。基于完備的模型數(shù)據(jù)進行專業(yè)分析,精準定位故障原因,監(jiān)測故障劣化趨勢,實現(xiàn)設(shè)備壽命預測,減少非計劃檢修、非計劃停機,以及減輕現(xiàn)場人員工作量和壓力。

    3.1 優(yōu)化數(shù)據(jù)分析

    提出數(shù)據(jù)分析標準規(guī)則,對匯集的數(shù)據(jù)進行漏點檢測、空值處理、維度變換、類型轉(zhuǎn)換等操作,將轉(zhuǎn)換后標準的數(shù)據(jù)匯總進入數(shù)據(jù)倉庫(如圖1 所示),確保數(shù)據(jù)質(zhì)量、支撐挖掘分析。完成數(shù)據(jù)分析、挖掘及閉環(huán)驗證,最終得到寶貴的水電廠運行經(jīng)驗與規(guī)律。

    圖1 智能預警數(shù)據(jù)分析Fig.1 Data analysis of intelligent early warning

    3.2 提高數(shù)據(jù)準確性

    傳統(tǒng)的設(shè)備運行狀態(tài)分析要依靠人員定時地去統(tǒng)計、計算、比較數(shù)據(jù),耗費大量的人力資源并且也不能達到準確全面的分析,而采用智能預警系統(tǒng)可以實現(xiàn)24h,全方位不間斷的精準分析,避免了人工分析依賴經(jīng)驗判斷的局限性,實現(xiàn)了管理數(shù)字化、科學化,減少了管理成本,提高了工作效率。

    3.3 實現(xiàn)設(shè)備的智能預警

    根據(jù)水電廠靜態(tài)設(shè)備、動態(tài)設(shè)備的運行特性,針對目前故障報警存在的不足,建立設(shè)備運行關(guān)聯(lián)度模型,實現(xiàn)生產(chǎn)關(guān)鍵環(huán)節(jié)設(shè)備潛在故障的智能預警。

    利用機組設(shè)備運行所累積的海量歷史數(shù)據(jù),建立部件、設(shè)備、系統(tǒng)、機組等運行的性能模型,以設(shè)備為對象作為監(jiān)測指標,而非測點閾值作為監(jiān)測指標,實現(xiàn)設(shè)備對象的智能預警。

    通過實時讀取、跟蹤、分析設(shè)備的運行數(shù)據(jù),來捕捉設(shè)備運行狀態(tài)的細微變化,研判設(shè)備的運行狀態(tài),提前發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異動、缺陷直至潛在故障,實現(xiàn)智能預警。

    4 結(jié)語

    智能預警系統(tǒng)提升監(jiān)盤工作和應急處置快速反應能力,降低運行監(jiān)盤人員勞動強度,保障電廠安全穩(wěn)定運行和減少現(xiàn)場人工成本。智能預警系統(tǒng)提升了水電廠智能化、科學化、標準化運行管理水平,達到利用智能化技術(shù)創(chuàng)新電力生產(chǎn)企業(yè)運行管理手段的目的,進一步保障電力生產(chǎn)企業(yè)的安全可靠穩(wěn)定生產(chǎn),具有重要的意義。

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