[發(fā)明專利]汽輪發(fā)電機組故障預警方法及系統(tǒng)

有效

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• 申請日: 2017-07-20
• 公開（公告）號: CN107489464B
• 公開（公告）日: 2020-06-05
• 發(fā)明（設計）人: 崔亞輝;張俊杰;徐亞濤;江濤;馮坤;李濤;白楠
• 申請（專利權）人: 中國神華能源股份有限公司;北京國華電力有限責任公司;神華國華（北京）電力研究院有限公司
• 主分類號: F01D15/10
• 分類號: F01D15/10;F01D21/12;F01D21/00
• 代理公司: 北京潤平知識產(chǎn)權代理有限公司 11283
• 代理人: 金旭鵬;肖冰濱

本發(fā)明涉及設備故障預警與診斷領域，公開了一種汽輪發(fā)電機組故障預警方法及系統(tǒng)。其中，該方法包括：確定針對一臺汽輪發(fā)電機組的多個故障預警內(nèi)容；針對每個故障預警內(nèi)容，選擇相關聯(lián)的檢測參數(shù)；從電廠的PI服務器獲取所選擇的檢測參數(shù)；將所獲取的檢測參數(shù)與對應檢測參數(shù)的實時預測值相比較，根據(jù)檢測參數(shù)與所述實時預測值之間的殘差值來判斷是否存在異常；以及當存在異常檢測參數(shù)時，對于該異常檢測參數(shù)關聯(lián)的故障預警內(nèi)容進行預警。通過上述技術方案，通過將從電廠PI服務器獲取的檢測參數(shù)對應到故障預警內(nèi)容實現(xiàn)故障檢測及預警。

技術領域

本發(fā)明涉及設備故障預警與診斷領域，具體地涉及一種汽輪發(fā)電機組故障預警方法及系統(tǒng)。

背景技術

現(xiàn)代傳感器技術、計算機技術、通訊技術等現(xiàn)代科技的發(fā)展解決了監(jiān)測數(shù)據(jù)采集、傳輸處理以及實時監(jiān)控的問題，使得以信息的實時獲取與實時監(jiān)控為中心，實現(xiàn)資源、信息及任務的一體化管理得以飛速發(fā)展。當前，系統(tǒng)故障理論研究已經(jīng)表明，特征征兆參數(shù)是反映狀態(tài)變化的表層特征，其代表了系統(tǒng)狀態(tài)的量化征兆，隨著狀態(tài)監(jiān)測及狀態(tài)維修技術的發(fā)展，現(xiàn)代應用數(shù)學理論的引入大幅度提高了對監(jiān)測采集信號的處理水平，使得設備狀態(tài)分析從多方面得到深化。

目前，在汽輪發(fā)電機組設備的監(jiān)控過程中，已經(jīng)開始采用FFT頻譜分析、頻譜趨勢分析以及時間波形分析等信號分析手段，以便可以從信號重解析出有用的特征信息，提供監(jiān)測診斷的憑證依據(jù)。然而，單純利用信號絕對值結(jié)果勢必造成對信息的片面依賴，有時不能反映系統(tǒng)的真實狀態(tài)，因此要對采集數(shù)據(jù)進行進一步的數(shù)據(jù)挖掘，找到系統(tǒng)病變的位置及原因。

SmartSignal公司率先在世界上開展基于數(shù)據(jù)挖掘的預警技術研究，并在世界上首次將其應用于工業(yè)生產(chǎn)。2006年之后，基于海量實時數(shù)據(jù)挖掘的預警系統(tǒng)逐步在國外的大型能源行業(yè)開始應用，其中SmartSignal公司開發(fā)的軟件在工廠設備的應用相對較多，從事商業(yè)數(shù)據(jù)挖掘的SAS公司的預警軟件在工業(yè)生產(chǎn)中也有一些應用案例。另外Honeywell公司、西門子等公司也在做著預警技術方面的研究，但他們在實際設備上的應用相對較少。

發(fā)明人在實施本發(fā)明的過程中發(fā)現(xiàn)，現(xiàn)有技術中提供的故障預警方法存在數(shù)據(jù)運用片面不合理的缺陷。

針對上述問題現(xiàn)有技術中尚無良好解決方案。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的是為了克服現(xiàn)有技術存在的故障預警不完善的問題，提供一種方法，該方法能夠根據(jù)檢測系統(tǒng)運行參數(shù)實現(xiàn)設備故障預警。

為了實現(xiàn)上述目的，本發(fā)明一方面提供一種汽輪發(fā)電機組故障預警方法，該方法包括：

確定針對一臺汽輪發(fā)電機組的多個故障預警內(nèi)容；

針對每個故障預警內(nèi)容，選擇相關聯(lián)的檢測參數(shù)；

從電廠的PI服務器獲取所選擇的檢測參數(shù)；

將所獲取的檢測參數(shù)與對應檢測參數(shù)的實時預測值相比較，根據(jù)檢測參數(shù)與所述實時預測值之間的殘差值來判斷是否存在異常；以及

當存在異常檢測參數(shù)時，對于該異常檢測參數(shù)關聯(lián)的故障預警內(nèi)容進行預警。

可選地，該方法還包括：

當存在所述異常檢測參數(shù)時，對于與所述汽輪發(fā)電機組具有基本相同參數(shù)的另一臺汽輪發(fā)電機組的故障預警內(nèi)容進行預警，該另一臺汽輪發(fā)電機組的故障預警內(nèi)容與所述異常檢測參數(shù)關聯(lián)的故障預警內(nèi)容相同。

可選地，將所獲取的檢測參數(shù)與對應檢測參數(shù)的實時預測值相比較，根據(jù)檢測參數(shù)與所述實時預測值之間的殘差值來判斷是否存在異常包括：當所述殘差值大于或等于檢測參數(shù)殘差預警定義值時，判斷檢測參數(shù)異常。

可選地，該方法包括通過以下步驟確定所述實時預測值：

從所述電廠的PI服務器獲取所述檢測參數(shù)的歷史數(shù)據(jù)；