设备智能监测预警

 

设备的稳定性对电厂而言至关重要。电厂生产过程的任何故障不仅直接影响电能产量和电能质量,而且还可能造成设备损毁和人身事故。为了确保发电机组设备能够安全、可靠、有效的运行,使其充分发挥作用,设备状态监控和故障预警是必由之路。

 

金思维电厂设备智能监测预警系统通过建立数据采集平台,实现设备运行数据的实时采集和在线监控,实现一站式、可配置化的实时数据采集、组态展示、集中监控和设备健康分析诊断。

 

 

(1)多维度设备状态在线监测

 

金思维电厂设备智能监测预警系统通过传感器与智能数据采集器的配合,在无人工干预的情况下,对振动、压力、温度等数值信号进行采集,结合工艺参数,反映设备特征的运行状态。将反映设备状态信息的数据以列表和曲线等形式显示,以多级报警的形式告知电厂工作人员,并提供相应的运行、维修及更换建议。系统包括超温超压监测、炉管异物堵塞监测、受热面壁温超温预测、氧化皮脱落风险预测、振动分析、趋势分析等。

 

(2)设备故障诊断及大数据预警

 

设备健康评估诊断包括综合评价、大数据预测预警和故障诊断分析三部分,通过数字建模,建立设备健康评估和预测模型,对设备的健康状况进行评价和预测。同时利用多源信息融合的智能诊断专家系统技术,生成趋势图分析和诊断报告,提早预知设备部件的轻微劣化状态,做到早期预警。

 

(3)运行工况智能寻优

 

系统采用大数据分析和人工智能技术,对关键参数建立预测和控制模型,找出达到最优能耗工况的控制参数设定值。系统基于历史稳态数据寻优值作为优化诊断的计算基准和判断依据,能够及时跟踪本身机组的运行特性变化,耦合多种非线性一次数据,在线确定机组目标工况,对于提高机组经济运行水平具有重要意义。

 

通过分析入炉燃料特性、机组负荷率、运行环境、再热器压损、汽缸内效率、辅汽用汽量、凝结水过冷度、轴封漏汽量等,采用基于趋势提取的检测方法对机组运行工况数据进行稳态判定。根据预先设定好的标志条件,实时在线地历史工况中比对与现在相同或相似的工况,根据数据仓库的关联分析和时序预测手段,搜索最优工况的各设备状态以及各可调量参数,输出目标优化参数结果,指导运行人员针对性的调整操作,实现机组的最优化运行。

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