[發明專利]一種電廠發電設備的故障智能預警方法及系統

在審

• 申請號: 202110282592.0
• 申請日: 2021-03-16
• 公開（公告）號: CN113189941A
• 公開（公告）日: 2021-07-30
• 發明（設計）人: 唐任宗;趙永安;郭贊;吳公寶;顏云;王耀坤;章褆;程傳良;潘海祿;吳生輝;沙曉亮;王騁宇
• 申請（專利權）人: 珠海市鈺海電力有限公司;南京科遠智慧科技集團股份有限公司
• 主分類號: G05B19/418
• 分類號: G05B19/418
• 代理公司: 廣州粵高專利商標代理有限公司 44102
• 代理人: 林麗明

本發明提出一種電廠發電設備的故障智能預警方法及系統，解決了如何提升電廠發電設備管理水平，實現發電設備故障智能化預警的問題，首先從電廠SIS數據庫抽取發電設備歷史運行數據，然后進行數據清洗等數據預處理操作，提升了數據質量，可以避免嘈雜的數據量帶來的各種干擾，保證后續故障預警的可靠度，接著構建并封裝電廠發電設備的故障智能預警算法模型并進行優化更新，最后發電設備的實時運行數據輸入至故障智能預警算法模型，故障智能預警算法模型評估發電設備的運行狀態，做出預警響應，提升了電廠發電設備管理水平，實現了發電設備故障智能化預警。

技術領域

本發明涉及故障預警的技術領域，更具體地，涉及一種電廠發電設備的故障智能預警方法及系統。

背景技術

電廠生產過程的任何故障不僅直接影響電能的產量和質量，而且還可能造成設備毀壞和人身事故，若要保證發電設備能夠安全、可靠、有效的運行，使其充分發揮作用，發展設備在線監控和智能預警技術是必經之路。

隨著工業發展的突飛猛進，工業設備也日益發展，向智能、大型、高速、分布式的方向發展。設備結構與傳統相比更加復雜，與此同時功能也更加強大，進而增加了維護的難度。設備發生故障概率比以前大幅提高，設備故障的信息數據呈現指數型增長，面對海量數據，人工已經無法完成正確、有效的故障分析。智能預警技術的基本思想是實時監測設備的運行狀態，在設備故障產生初期，即設備當前運行狀態剛開始偏離正常運行狀態時，給出準確的、快速的預警結果，縮小故障定位范圍，為檢修和運行人員爭取更多的故障處理時間與主動性，提高機組設備運行的可靠性，降低維修成本，減少經濟損失。

2020年12月11日，中國專利(公開號：CN112067335A)中公開了一種基于多元狀態估計的電廠送風機故障預警方法，選擇送風機端側軸承水平振動幅值、送風機端側軸承垂直振動幅值、送風機端側軸承溫度、送風機腰側軸承溫度這些變量作為觀測集，然后對采集的數據進行預處理，并構造記憶矩陣建立多元狀態估計預警模型，通過多元狀態估計預警模型輸出估計向量，根據估計向量計算偏離度，最后通過確認偏離度與故障預警閾值的關系，實現電廠送風機的故障預警，但整個方案考慮的因素偏向于理想化，實際故障預警的可靠度有待考證。

發明內容

為解決如何提升電廠發電設備管理水平，實現發電設備故障智能化預警的問題，本發明提出一種電廠發電設備的故障智能預警方法及系統，提高發電設備的運行安全水平和工作效率，減少因發電設備故障引起的非計劃停機與事故。

為了達到上述技術效果，本發明的技術方案如下：

一種電廠發電設備的故障智能預警方法，至少包括：

S1.初步選定發電設備測點變量，并以測點變量為基礎，確定發電設備歷史運行數據采集起止時間，從電廠SIS數據庫抽取發電設備歷史運行數據；

S2.對發電設備歷史運行數據進行數據清洗操作，并進行無量綱化處理；

S3.構建并封裝電廠發電設備的故障智能預警算法模型；

S4.對故障智能預警算法模型進行優化更新；

S5.采集發電設備的實時運行數據，并將發電設備的實時運行數據輸入優化更新后的故障智能預警算法模型，故障智能預警算法模型評估發電設備的運行狀態，做出預警響應。

優選地，步驟S1所述初步選定的發電設備測點變量包括：送風機電機電流、送風機前軸承溫度、送風機后軸承溫度、電機前軸承溫度、第一電機U相定子繞組溫度、第一電機V相定子繞組溫度、第一電機W相定子繞組溫度、送風機入口溫度、電機后軸承溫度、第二電機U相定子繞組溫度、第二電機V相定子繞組溫度及第二電機W相定子繞組溫度、送風機前軸承振動、送風機后軸承振動、送風機軸承座振動、送風機頻率反饋。

在此，測點指發電設備運行狀態評估時被觀測的目標點，這些點可自由選取，保證后續配置的靈活性。