火力發(fā)電廠設(shè)備的綜合維護管理系統(tǒng)研究

貴州興義電力發(fā)展有限公司 柯昌書

本廠火力發(fā)電機組容量為600MW，在以往運行的過程中經(jīng)常面臨著設(shè)備高故障率和維護成本上升的問題，因此決定采用新的綜合維護管理系統(tǒng)來應(yīng)對。采用的新系統(tǒng)框架設(shè)計集成了先進的物聯(lián)網(wǎng)（IoT）傳感器、大數(shù)據(jù)分析工具和人工智能算法等技術(shù)，從而實現(xiàn)監(jiān)控與維護關(guān)鍵設(shè)備。

在系統(tǒng)實施前，鍋爐的年平均故障次數(shù)為5.2次，汽輪機組的年平均故障次數(shù)為3.1次；實施綜合維護管理系統(tǒng)后，通過持續(xù)24h 的實時監(jiān)測和預(yù)測性分析，故障次數(shù)分別降低到1.4次和0.9次，使得設(shè)備壽命延長，運營效率得到提升，同時也助力了該廠的可持續(xù)發(fā)展目標。

1 火力發(fā)電廠設(shè)備綜合維護管理系統(tǒng)組成分析

1.1 人工/自動綜合點檢管理信息系統(tǒng)

該系統(tǒng)使用傳感器和手持終端對設(shè)備狀態(tài)進行實時監(jiān)測，傳感器自動收集設(shè)備運行數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、流量等關(guān)鍵參數(shù)，手持終端則由現(xiàn)場技術(shù)人員使用，用于記錄那些難以自動化檢測的參數(shù)，而數(shù)據(jù)處理與分析模塊負責(zé)對收集到的大量數(shù)據(jù)進行整理分析。

利用先進的數(shù)據(jù)分析技術(shù)，技術(shù)人員可預(yù)測設(shè)備潛在故障和性能下降，對于人工收集的數(shù)據(jù)，系統(tǒng)通過圖像識別和模式識別技術(shù)輔助判斷設(shè)備狀態(tài)，基于處理分析后的數(shù)據(jù)系統(tǒng)能夠生成相應(yīng)的維護建議和報警提示，通過界面直觀地展示重要信息，幫助運營人員及時作出調(diào)整或維修決定。

執(zhí)行與反饋模塊主要涉及工單生成和派發(fā)，確保維修任務(wù)的有效傳達和完成；反饋機制則允許維護團隊輸入維修后的結(jié)果，系統(tǒng)據(jù)此更新設(shè)備狀態(tài)，優(yōu)化未來的維護計劃，最后將收集到的信息輸送到人機交互界面，通過一個友好的用戶界面，允許操作者輕松管理和查詢點檢信息，界面設(shè)計強調(diào)直觀性和易用性，確保各級技術(shù)人員都能快速掌握。

1.2 設(shè)備在線狀態(tài)監(jiān)測及故障診斷系統(tǒng)

該系統(tǒng)主要分為在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)以及故障診斷系統(tǒng)，其中在線狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)通過安裝在關(guān)鍵設(shè)備上的傳感器網(wǎng)絡(luò)實現(xiàn)，這些傳感器能夠持續(xù)收集設(shè)備的運行數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、振動水平、電流和電壓等，收集完的數(shù)據(jù)通過物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)實時傳輸至數(shù)據(jù)處理中心，在數(shù)據(jù)處理中心采用大數(shù)據(jù)分析和人工智能技術(shù)對收集到的數(shù)據(jù)進行深入分析，以識別設(shè)備運行中的任何異常模式或趨勢。然而故障診斷系統(tǒng)能夠進一步分析這些異常模式，結(jié)合設(shè)備歷史維護記錄和故障數(shù)據(jù)庫，通過機器學(xué)習(xí)算法對可能的故障原因進行識別和預(yù)測，一旦系統(tǒng)診斷出潛在的故障或者性能下降，會自動警告維護團隊，并提供可能的故障原因和建議的維護或修復(fù)措施[1]。

1.3 常規(guī)通用設(shè)備及系統(tǒng)

火力發(fā)電廠的常規(guī)通用設(shè)備和系統(tǒng)是確保電廠可靠運行和生產(chǎn)效率的核心，常用設(shè)備和系統(tǒng)包括鍋爐、汽輪機、發(fā)電機、冷卻系統(tǒng)、控制室以及配套的輔助設(shè)施等，首先鍋爐作為火力發(fā)電的熱源，能夠?qū)⒒瘜W(xué)能轉(zhuǎn)化為熱能，產(chǎn)生高溫高壓的蒸汽，鍋爐內(nèi)部的水循環(huán)系統(tǒng)、燃燒系統(tǒng)、排渣系統(tǒng)等都需要定期檢查和維護以保持其最佳運行狀態(tài)，并且鍋爐的傳感器和監(jiān)控設(shè)備可以實時采集工作參數(shù)，通過維護管理系統(tǒng)進行分析預(yù)測潛在問題，并指導(dǎo)維修團隊進行針對性的維護。

其次汽輪機是轉(zhuǎn)換熱能為機械能的關(guān)鍵設(shè)備，將蒸汽的壓力能轉(zhuǎn)換為旋轉(zhuǎn)動能驅(qū)動發(fā)電機，汽輪機的葉片、軸承和密封件等部件經(jīng)受長時間的高溫高速運轉(zhuǎn)，容易出現(xiàn)磨損或損壞，因此需要定期檢查和精確維護，而發(fā)電機則將機械能轉(zhuǎn)化為電能，發(fā)電機的主要維護任務(wù)包括保證絕緣系統(tǒng)完整、接地系統(tǒng)有效及冷卻系統(tǒng)的穩(wěn)定運行；冷卻系統(tǒng)則是確保發(fā)電過程中多余熱量得以安全移除的重要組成部分，無論是水冷卻還是風(fēng)冷卻系統(tǒng)都需要定期清理和檢查，以避免效率下降和故障發(fā)生；控制室是火力發(fā)電廠的神經(jīng)中樞，集成各種自動化控制和監(jiān)測系統(tǒng)，通過與維護管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互，控制室操作員能夠?qū)崟r監(jiān)控整個發(fā)電過程并作出快速響應(yīng)，配套的輔助設(shè)施如給水泵、排污系統(tǒng)、空壓機等，雖然不直接參與發(fā)電，但對于整體系統(tǒng)的平穩(wěn)運行起著至關(guān)重要的作用。

2 火力發(fā)電廠設(shè)備綜合維護管理系統(tǒng)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)設(shè)計

系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計是實現(xiàn)高效、可靠發(fā)電的核心，采用的綜合維護管理系統(tǒng)架構(gòu)主要由四個層次組成：分別為數(shù)據(jù)采集層、數(shù)據(jù)處理與分析層、決策支持層和執(zhí)行與反饋層。

每一個架構(gòu)通過需要通過對先進技術(shù)的應(yīng)用實現(xiàn)對火力發(fā)電廠設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)測、故障預(yù)測、維護決策支持和執(zhí)行效率的優(yōu)化。其中數(shù)據(jù)采集層是系統(tǒng)的基礎(chǔ)，負責(zé)從關(guān)鍵設(shè)備中收集運行數(shù)據(jù)，在鍋爐系統(tǒng)中傳感器每秒至少采集溫度、壓力和流量等10個以上的參數(shù)：溫度550℃、壓力2500000Pa、流量1.5m3/s、CO2濃度400ppm、SO2濃度50ppm、NOx 濃度150ppm、水位4.2m、煙氣溫度300℃、煙氣流速5m/s、鍋爐壁溫度600℃。

然后確保對設(shè)備狀態(tài)有全面的實時了解，通過部署物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)，每天收集來自全廠數(shù)以千計的設(shè)備的上百萬個數(shù)據(jù)點，為后續(xù)的數(shù)據(jù)分析提供豐富的原始數(shù)據(jù)，數(shù)據(jù)處理與分析層利用大數(shù)據(jù)技術(shù)和機器學(xué)習(xí)算法對采集到的數(shù)據(jù)進行處理和分析，以預(yù)測性維護為例，通過分析歷史故障數(shù)據(jù)和實時監(jiān)控數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測設(shè)備潛在的故障點，通過分析鍋爐的溫度數(shù)據(jù)和歷史故障記錄，模型可以準確預(yù)測鍋爐受熱面積板的磨損情況，預(yù)測的準確率可達到90%以上。

決策支持層是將數(shù)據(jù)分析結(jié)果轉(zhuǎn)化為可操作的維護決策的環(huán)節(jié)，利用云計算和邊緣計算技術(shù)，該層能夠?qū)崟r提供維護決策支持，根據(jù)設(shè)備的故障預(yù)測結(jié)果自動生成維護計劃和優(yōu)先級排序，通過建立設(shè)備健康指數(shù)，決策支持系統(tǒng)還可以動態(tài)調(diào)整維護資源的分配；而執(zhí)行與反饋層則負責(zé)實施維護決策并收集反饋信息，在執(zhí)行維護任務(wù)時，通過移動設(shè)備和可穿戴設(shè)備，現(xiàn)場技術(shù)人員可以接收到實時的維護指導(dǎo)和安全提醒，提高維護的效率和安全性，完成維護后系統(tǒng)將根據(jù)實際維護結(jié)果更新設(shè)備的狀態(tài)和健康指數(shù)，形成閉環(huán)反饋，不斷優(yōu)化維護管理策略[2]。

3 火力發(fā)電廠設(shè)備綜合維護管理系統(tǒng)關(guān)鍵技術(shù)應(yīng)用

3.1 傳感器和物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)應(yīng)用

傳感器負責(zé)收集各種相關(guān)運行參數(shù)，以鍋爐為例，根據(jù)統(tǒng)計安裝在關(guān)鍵位置的溫度傳感器可以將溫度控制誤差縮減至±3℃，相比傳統(tǒng)誤差范圍±10℃，顯著提高了燃燒效率，通過減少過量空氣供給，不僅可以節(jié)省燃料也有助于減少NOx 排放量，對于滿足日益嚴格的環(huán)境標準尤為重要。

其次物聯(lián)網(wǎng)（IoT）技術(shù)使得這些分布式傳感器能夠?qū)⑹占降臄?shù)據(jù)通過無線網(wǎng)絡(luò)傳輸?shù)街行奶幚硐到y(tǒng)，物聯(lián)網(wǎng)技術(shù)是實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)有效傳輸和處理的關(guān)鍵。通過將傳感器連接到互聯(lián)網(wǎng)，數(shù)據(jù)可以實時傳輸?shù)街醒氡O(jiān)控系統(tǒng)或云平臺，采用高速無線網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可實現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的即時上傳，延遲低至幾毫秒，這樣維護團隊可以遠程監(jiān)控設(shè)備狀態(tài)，及時發(fā)現(xiàn)并處理問題通過高速網(wǎng)絡(luò)，數(shù)據(jù)采集周期可以縮短到毫秒級，大幅提升了數(shù)據(jù)的實時性和精準度。再者應(yīng)用數(shù)據(jù)分析和人工智能算法，該系統(tǒng)可以對收集到的海量數(shù)據(jù)進行處理分析，從而實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實時監(jiān)測和故障預(yù)警[3]。

3.2. 大數(shù)據(jù)分析技術(shù)

首先通過裝置于關(guān)鍵設(shè)備上的傳感器和控制系統(tǒng)收集數(shù)據(jù)，如鍋爐溫度、汽輪機轉(zhuǎn)速、發(fā)電量等，這些數(shù)據(jù)需要進行預(yù)處理，去除錯誤或無意義的記錄、統(tǒng)一不同來源和格式的數(shù)據(jù)，然后識別并選取影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素，在模式識別與異常檢測的過程中，應(yīng)用統(tǒng)計分析和機器學(xué)習(xí)算法對正常運行時的數(shù)據(jù)特點進行建模，使用聚類算法識別正常操作條件下的數(shù)據(jù)模式，當(dāng)實時數(shù)據(jù)脫離這些模式時模型將觸發(fā)警報，異常檢測可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的設(shè)備故障，通過分析振動數(shù)據(jù)來預(yù)測軸承的損壞，而在預(yù)測性維護中，利用預(yù)測模型評估設(shè)備未來的狀態(tài)，利用時間序列分析預(yù)測關(guān)鍵組件的溫度趨勢，如果發(fā)現(xiàn)超出正常范圍則可能預(yù)示著過熱風(fēng)險，采用回歸分析預(yù)測特定操作條件下的耗材消耗量，從而更有效地安排維護計劃。

此外，大數(shù)據(jù)分析還可用于優(yōu)化發(fā)電廠的操作，采用模擬仿真找到最佳的負載分配策略，以減少燃料消耗并延長設(shè)備壽命，然后通過分析歷史維護數(shù)據(jù)可以確定維護活動的最佳頻率和時間，避免過度或不足的維護。完成以上步驟后并不意味著分析工作結(jié)束，技術(shù)人員必須進行持續(xù)監(jiān)控分析結(jié)果，根據(jù)新收集的數(shù)據(jù)調(diào)整模型參數(shù)，實時的數(shù)據(jù)流將持續(xù)輸入到分析系統(tǒng)中，以便不斷提高預(yù)測精度和操作效率，同時維護團隊需根據(jù)分析反饋調(diào)整維護策略形成一個自適應(yīng)的、閉環(huán)的管理系統(tǒng)[4]。

3.3 云計算和邊緣計算

云計算是維護管理系統(tǒng)的后盾，能夠為其提供強大的數(shù)據(jù)存儲、處理和分析能力。在火力發(fā)電廠中，云計算可用于收集全廠范圍內(nèi)的設(shè)備運行數(shù)據(jù)，將這些數(shù)據(jù)上傳到云端進行集中處理和長期存儲，便于執(zhí)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和挖掘，以識別潛在的失效模式和優(yōu)化維護計劃。如使用機器學(xué)習(xí)算法來預(yù)測設(shè)備故障，以簡單線性回歸為例，其計算公式為：F=T+p+Q，其中：F表示故障指數(shù)，T表示溫度（℃），P表示壓力（V），Q表示流量（m3/S）。

邊緣計算則作為系統(tǒng)響應(yīng)速度的提升者，將數(shù)據(jù)處理任務(wù)分散到網(wǎng)絡(luò)的邊緣、即靠近數(shù)據(jù)源頭的地方，如火力發(fā)電廠現(xiàn)場,由于物理距離更近，邊緣計算能夠更快地對數(shù)據(jù)進行初步分析，尤其是那些需要快速響應(yīng)的操作、如緊急停機指令。這樣不僅減少了時間延遲，也降低了對中央服務(wù)器的負載和帶寬需求，在具體計算過程中，通過對本地數(shù)據(jù)處理，設(shè)備旁的邊緣計算節(jié)點對實時數(shù)據(jù)進行篩選和初步分析，然后進行關(guān)鍵信息傳遞，只有重要的信息或異常數(shù)據(jù)會被發(fā)送到云端處理，減少網(wǎng)絡(luò)流量。最后實時決策執(zhí)行，對于需要立即執(zhí)行的維護操作、如臨界值報警，邊緣計算節(jié)點可以即時做出反應(yīng)[5]。

3.4 人工智能與機器學(xué)習(xí)技術(shù)

人工智能（AI）與機器學(xué)習(xí)（ML）技術(shù)能夠利用智能化分析和處理海量的數(shù)據(jù)，進一步提升維護管理的效率和精確度。AI 與ML 的具體應(yīng)用主要表現(xiàn)在以下方面：AI 與ML 技術(shù)能夠?qū)崿F(xiàn)對火力發(fā)電廠關(guān)鍵設(shè)備的實時監(jiān)控和狀態(tài)診斷，通過安裝在關(guān)鍵設(shè)備上的傳感器收集數(shù)據(jù)，如溫度、壓力、振動等參數(shù)，ML 模型可以分析這些數(shù)據(jù)，及時發(fā)現(xiàn)設(shè)備的異常狀態(tài)，AI 與ML 技術(shù)在故障預(yù)測和健康評估方面發(fā)揮著重要作用，利用歷史數(shù)據(jù)和實時數(shù)據(jù)，機器學(xué)習(xí)模型能夠?qū)W習(xí)設(shè)備的正常工作模式和潛在的故障模式，而在模型訓(xùn)練中，假設(shè)一個回歸問題來預(yù)測設(shè)備的剩余使用壽命，可選用線性回歸為起點，具體公式如下：RUL=β0+β1F1+β2F2+…+βnFn， 其中：F1、F2…Fn表示特征，β0、β1、β2…βn表示通過訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的參數(shù)。

通過模式識別來預(yù)測未來的故障，這種預(yù)測性維護策略相比傳統(tǒng)的定期維護方法可以大大減少不必要的維護活動，降低維護成本，同時提高設(shè)備的可靠性和使用壽命。此外，AI 技術(shù)在維護決策支持中起到了重要作用，構(gòu)建AI 決策模型可以綜合分析設(shè)備狀態(tài)、維護歷史、備件庫存等多種因素，為維護人員提供最優(yōu)的維護決策建議[6]。