設備狀態(tài)智能預警技術在電廠設備性能管理中的應用

2013-12-02 14:37:31 電力信息化　點擊量：評論 (0)

摘要：本文從當前大型火電機組廠級設備狀態(tài)性能管理的角度，研究了基于廠級實時歷史數(shù)據庫系統(tǒng)的設備狀態(tài)智能預警技術在提高電廠設備可靠性和可利用率中的作用，進而闡述了通過電廠設備可靠性和可利用率的提高實

解決方案：

根據電廠的實際情況，結合現(xiàn)有信息化的投入，通過以下三個步驟實現(xiàn)廠級設備狀態(tài)性能管理：

1.         建立廠級設備在線動態(tài)模型管理平臺。針對現(xiàn)場運行的主輔機等關鍵設備建立整廠的設備模型。設備建模技術采用 “基于相似性原理的多元建模”技術，設備動態(tài)智能模型基于設備運行的歷史數(shù)據建立，并根據設備運行狀態(tài)自動對設備模型進行修正；另外，結合變工況（如啟停機）時設備容易出現(xiàn)故障的特點，采用Twing-Modeling（雙模并發(fā)）技術，實現(xiàn)單個設備的并發(fā)多模技術，即在穩(wěn)定工況和變工況時實現(xiàn)不同設備動態(tài)模型的自由切換。另外，采用非參數(shù)數(shù)據模型，可快速精確的創(chuàng)建整廠的設備動態(tài)模型，包括大型旋轉機械和非旋轉機械，從而建立起廠級設備動態(tài)模型管理平臺。設備建模所需的歷史數(shù)據可以直接來自實時/歷史數(shù)據庫系統(tǒng)，所以，可直接利用電廠已經投資的實時/歷史數(shù)據作為數(shù)據源，不需要再增加新的檢測設備，大大節(jié)約了在檢測設備上的投資。
2.         根據動態(tài)設備模型建立廠級設備性能狀態(tài)智能預警平臺。設備動態(tài)模型針對現(xiàn)場設備的每一個測點產生智能預測值，智能預測值不僅僅取決于當前設備的運行狀態(tài)，也取決于設備測點之間復雜的耦合關系和歷史運行值。通過高精度的設備智能預測值和實際運行值之間的對比和統(tǒng)計學分析，針對設備的性能狀態(tài)發(fā)布智能預警。通過預警平臺，設備的管理和使用人員可結合實際情況進行設備性能預警等級的分類和約束條件的定義，提高設備性能預警的可靠性和實際可操作性。
3.         結合設備預警等級安排檢修維護作業(yè)計劃，建立設備在線運行的動態(tài)維護專家知識庫平臺。根據設備性能預警信息安排合適的設備檢修維護計劃，實現(xiàn)設備的視情維護，提高設備的可靠性和實際運行效率，將可能發(fā)生的設備事故消滅在事故萌芽中，減少非計劃停機事故的發(fā)生，提高整廠的生產效率。比如，設備的管理和使用人員可以通過設備預警信息觸發(fā)EAM系統(tǒng)維護工單安排作業(yè)計劃。另外所有預警的處理情況錄入到整個設備狀態(tài)性能管理系統(tǒng)中，通過現(xiàn)場設備的運行不斷累積預警處理的結果，逐漸形成針對設備的后臺動態(tài)維護專家知識庫。

可以看出，通過設備狀態(tài)智能預警系統(tǒng)建立的設備狀態(tài)性能管理系統(tǒng)，可以有效的結合了現(xiàn)有電廠信息化的投資，提高設備性能指標的三個步驟在實際過程中形成一個循環(huán)運行的環(huán)路，從而實現(xiàn)設備性能的連續(xù)改進和提高，整個解決方案實現(xiàn)設備性能提高的示意圖如圖二所示：