貴州興義電力發(fā)展有限公司 柯昌書(shū)
本廠(chǎng)火力發(fā)電機(jī)組容量為600MW,在以往運(yùn)行的過(guò)程中經(jīng)常面臨著設(shè)備高故障率和維護(hù)成本上升的問(wèn)題,因此決定采用新的綜合維護(hù)管理系統(tǒng)來(lái)應(yīng)對(duì)。采用的新系統(tǒng)框架設(shè)計(jì)集成了先進(jìn)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(shí)現(xiàn)監(jiān)控與維護(hù)關(guān)鍵設(shè)備。
在系統(tǒng)實(shí)施前,鍋爐的年平均故障次數(shù)為5.2次,汽輪機(jī)組的年平均故障次數(shù)為3.1次;實(shí)施綜合維護(hù)管理系統(tǒng)后,通過(guò)持續(xù)24h 的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和預(yù)測(cè)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(zhǎng),運(yùn)營(yíng)效率得到提升,同時(shí)也助力了該廠(chǎng)的可持續(xù)發(fā)展目標(biāo)。
該系統(tǒng)使用傳感器和手持終端對(duì)設(shè)備狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè),傳感器自動(dòng)收集設(shè)備運(yùn)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(chǎng)技術(shù)人員使用,用于記錄那些難以自動(dòng)化檢測(cè)的參數(shù),而數(shù)據(jù)處理與分析模塊負(fù)責(zé)對(duì)收集到的大量數(shù)據(jù)進(jìn)行整理分析。
利用先進(jìn)的數(shù)據(jù)分析技術(shù),技術(shù)人員可預(yù)測(cè)設(shè)備潛在故障和性能下降,對(duì)于人工收集的數(shù)據(jù),系統(tǒng)通過(guò)圖像識(shí)別和模式識(shí)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(hù)建議和報(bào)警提示,通過(guò)界面直觀(guān)地展示重要信息,幫助運(yùn)營(yíng)人員及時(shí)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(dá)和完成;反饋機(jī)制則允許維護(hù)團(tuán)隊(duì)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(lái)的維護(hù)計(jì)劃,最后將收集到的信息輸送到人機(jī)交互界面,通過(guò)一個(gè)友好的用戶(hù)界面,允許操作者輕松管理和查詢(xún)點(diǎn)檢信息,界面設(shè)計(jì)強(qiáng)調(diào)直觀(guān)性和易用性,確保各級(jí)技術(shù)人員都能快速掌握。
該系統(tǒng)主要分為在線(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)以及故障診斷系統(tǒng),其中在線(xiàn)狀態(tài)監(jiān)測(cè)系統(tǒng)通過(guò)安裝在關(guān)鍵設(shè)備上的傳感器網(wǎng)絡(luò)實(shí)現(xiàn),這些傳感器能夠持續(xù)收集設(shè)備的運(yùn)行數(shù)據(jù),如溫度、壓力、振動(dòng)水平、電流和電壓等,收集完的數(shù)據(jù)通過(guò)物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù)實(shí)時(shí)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(duì)收集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行深入分析,以識(shí)別設(shè)備運(yùn)行中的任何異常模式或趨勢(shì)。然而故障診斷系統(tǒng)能夠進(jìn)一步分析這些異常模式,結(jié)合設(shè)備歷史維護(hù)記錄和故障數(shù)據(jù)庫(kù),通過(guò)機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)可能的故障原因進(jìn)行識(shí)別和預(yù)測(cè),一旦系統(tǒng)診斷出潛在的故障或者性能下降,會(huì)自動(dòng)警告維護(hù)團(tuán)隊(duì),并提供可能的故障原因和建議的維護(hù)或修復(fù)措施[1]。
火力發(fā)電廠(chǎng)的常規(guī)通用設(shè)備和系統(tǒng)是確保電廠(chǎng)可靠運(yùn)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(jī)、發(fā)電機(jī)、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(hù)以保持其最佳運(yùn)行狀態(tài),并且鍋爐的傳感器和監(jiān)控設(shè)備可以實(shí)時(shí)采集工作參數(shù),通過(guò)維護(hù)管理系統(tǒng)進(jìn)行分析預(yù)測(cè)潛在問(wèn)題,并指導(dǎo)維修團(tuán)隊(duì)進(jìn)行針對(duì)性的維護(hù)。
其次汽輪機(jī)是轉(zhuǎn)換熱能為機(jī)械能的關(guān)鍵設(shè)備,將蒸汽的壓力能轉(zhuǎn)換為旋轉(zhuǎn)動(dòng)能驅(qū)動(dòng)發(fā)電機(jī),汽輪機(jī)的葉片、軸承和密封件等部件經(jīng)受長(zhǎng)時(shí)間的高溫高速運(yùn)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(hù),而發(fā)電機(jī)則將機(jī)械能轉(zhuǎn)化為電能,發(fā)電機(jī)的主要維護(hù)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(yùn)行;冷卻系統(tǒng)則是確保發(fā)電過(guò)程中多余熱量得以安全移除的重要組成部分,無(wú)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(chǎng)的神經(jīng)中樞,集成各種自動(dòng)化控制和監(jiān)測(cè)系統(tǒng),通過(guò)與維護(hù)管理系統(tǒng)的數(shù)據(jù)交互,控制室操作員能夠?qū)崟r(shí)監(jiān)控整個(gè)發(fā)電過(guò)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(jī)等,雖然不直接參與發(fā)電,但對(duì)于整體系統(tǒng)的平穩(wěn)運(yùn)行起著至關(guān)重要的作用。
系統(tǒng)架構(gòu)設(shè)計(jì)是實(shí)現(xiàn)高效、可靠發(fā)電的核心,采用的綜合維護(hù)管理系統(tǒng)架構(gòu)主要由四個(gè)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(gè)架構(gòu)通過(guò)需要通過(guò)對(duì)先進(jìn)技術(shù)的應(yīng)用實(shí)現(xiàn)對(duì)火力發(fā)電廠(chǎng)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)、故障預(yù)測(cè)、維護(hù)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(fù)責(zé)從關(guān)鍵設(shè)備中收集運(yùn)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(gè)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(duì)設(shè)備狀態(tài)有全面的實(shí)時(shí)了解,通過(guò)部署物聯(lián)網(wǎng)(IoT)技術(shù),每天收集來(lái)自全廠(chǎng)數(shù)以千計(jì)的設(shè)備的上百萬(wàn)個(gè)數(shù)據(jù)點(diǎn),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(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)采集到的數(shù)據(jù)進(jìn)行處理和分析,以預(yù)測(cè)性維護(hù)為例,通過(guò)分析歷史故障數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)監(jiān)控?cái)?shù)據(jù),機(jī)器學(xué)習(xí)模型可以預(yù)測(cè)設(shè)備潛在的故障點(diǎn),通過(guò)分析鍋爐的溫度數(shù)據(jù)和歷史故障記錄,模型可以準(zhǔn)確預(yù)測(cè)鍋爐受熱面積板的磨損情況,預(yù)測(cè)的準(zhǔn)確率可達(dá)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(hù)決策的環(huán)節(jié),利用云計(jì)算和邊緣計(jì)算技術(shù),該層能夠?qū)崟r(shí)提供維護(hù)決策支持,根據(jù)設(shè)備的故障預(yù)測(cè)結(jié)果自動(dòng)生成維護(hù)計(jì)劃和優(yōu)先級(jí)排序,通過(guò)建立設(shè)備健康指數(shù),決策支持系統(tǒng)還可以動(dòng)態(tài)調(diào)整維護(hù)資源的分配;而執(zhí)行與反饋層則負(fù)責(zé)實(shí)施維護(hù)決策并收集反饋信息,在執(zhí)行維護(hù)任務(wù)時(shí),通過(guò)移動(dòng)設(shè)備和可穿戴設(shè)備,現(xiàn)場(chǎng)技術(shù)人員可以接收到實(shí)時(shí)的維護(hù)指導(dǎo)和安全提醒,提高維護(hù)的效率和安全性,完成維護(hù)后系統(tǒng)將根據(jù)實(shí)際維護(hù)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(hù)管理策略[2]。
傳感器負(fù)責(zé)收集各種相關(guān)運(yùn)行參數(shù),以鍋爐為例,根據(jù)統(tǒng)計(jì)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(guò)減少過(guò)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(duì)于滿(mǎn)足日益嚴(yán)格的環(huán)境標(biāo)準(zhǔn)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(guò)無(wú)線(xiàn)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(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)有效傳輸和處理的關(guān)鍵。通過(guò)將傳感器連接到互聯(lián)網(wǎng),數(shù)據(jù)可以實(shí)時(shí)傳輸?shù)街醒氡O(jiān)控系統(tǒng)或云平臺(tái),采用高速無(wú)線(xiàn)網(wǎng)絡(luò)技術(shù)可實(shí)現(xiàn)傳感器數(shù)據(jù)的即時(shí)上傳,延遲低至幾毫秒,這樣維護(hù)團(tuán)隊(duì)可以遠(yuǎn)程監(jiān)控設(shè)備狀態(tài),及時(shí)發(fā)現(xiàn)并處理問(wèn)題通過(guò)高速網(wǎng)絡(luò),數(shù)據(jù)采集周期可以縮短到毫秒級(jí),大幅提升了數(shù)據(jù)的實(shí)時(shí)性和精準(zhǔn)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(duì)收集到的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行處理分析,從而實(shí)現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的實(shí)時(shí)監(jiān)測(cè)和故障預(yù)警[3]。
首先通過(guò)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(jī)轉(zhuǎn)速、發(fā)電量等,這些數(shù)據(jù)需要進(jìn)行預(yù)處理,去除錯(cuò)誤或無(wú)意義的記錄、統(tǒng)一不同來(lái)源和格式的數(shù)據(jù),然后識(shí)別并選取影響系統(tǒng)性能的關(guān)鍵因素,在模式識(shí)別與異常檢測(cè)的過(guò)程中,應(yīng)用統(tǒng)計(jì)分析和機(jī)器學(xué)習(xí)算法對(duì)正常運(yùn)行時(shí)的數(shù)據(jù)特點(diǎn)進(jìn)行建模,使用聚類(lèi)算法識(shí)別正常操作條件下的數(shù)據(jù)模式,當(dāng)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)脫離這些模式時(shí)模型將觸發(fā)警報(bào),異常檢測(cè)可以幫助發(fā)現(xiàn)潛在的設(shè)備故障,通過(guò)分析振動(dòng)數(shù)據(jù)來(lái)預(yù)測(cè)軸承的損壞,而在預(yù)測(cè)性維護(hù)中,利用預(yù)測(cè)模型評(píng)估設(shè)備未來(lái)的狀態(tài),利用時(shí)間序列分析預(yù)測(cè)關(guān)鍵組件的溫度趨勢(shì),如果發(fā)現(xiàn)超出正常范圍則可能預(yù)示著過(guò)熱風(fēng)險(xiǎn),采用回歸分析預(yù)測(cè)特定操作條件下的耗材消耗量,從而更有效地安排維護(hù)計(jì)劃。
此外,大數(shù)據(jù)分析還可用于優(yōu)化發(fā)電廠(chǎng)的操作,采用模擬仿真找到最佳的負(fù)載分配策略,以減少燃料消耗并延長(zhǎng)設(shè)備壽命,然后通過(guò)分析歷史維護(hù)數(shù)據(jù)可以確定維護(hù)活動(dòng)的最佳頻率和時(shí)間,避免過(guò)度或不足的維護(hù)。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(jìn)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(shí)時(shí)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(cè)精度和操作效率,同時(shí)維護(hù)團(tuán)隊(duì)需根據(jù)分析反饋調(diào)整維護(hù)策略形成一個(gè)自適應(yīng)的、閉環(huán)的管理系統(tǒng)[4]。
云計(jì)算是維護(hù)管理系統(tǒng)的后盾,能夠?yàn)槠涮峁?qiáng)大的數(shù)據(jù)存儲(chǔ)、處理和分析能力。在火力發(fā)電廠(chǎng)中,云計(jì)算可用于收集全廠(chǎng)范圍內(nèi)的設(shè)備運(yùn)行數(shù)據(jù),將這些數(shù)據(jù)上傳到云端進(jìn)行集中處理和長(zhǎng)期存儲(chǔ),便于執(zhí)行大規(guī)模的數(shù)據(jù)分析和挖掘,以識(shí)別潛在的失效模式和優(yōu)化維護(hù)計(jì)劃。如使用機(jī)器學(xué)習(xí)算法來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備故障,以簡(jiǎn)單線(xiàn)性回歸為例,其計(jì)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(jì)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(chǎng)現(xiàn)場(chǎng),由于物理距離更近,邊緣計(jì)算能夠更快地對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)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(jī)指令。這樣不僅減少了時(shí)間延遲,也降低了對(duì)中央服務(wù)器的負(fù)載和帶寬需求,在具體計(jì)算過(guò)程中,通過(guò)對(duì)本地?cái)?shù)據(jù)處理,設(shè)備旁的邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)對(duì)實(shí)時(shí)數(shù)據(jù)進(jìn)行篩選和初步分析,然后進(jìn)行關(guān)鍵信息傳遞,只有重要的信息或異常數(shù)據(jù)會(huì)被發(fā)送到云端處理,減少網(wǎng)絡(luò)流量。最后實(shí)時(shí)決策執(zhí)行,對(duì)于需要立即執(zhí)行的維護(hù)操作、如臨界值報(bào)警,邊緣計(jì)算節(jié)點(diǎn)可以即時(shí)做出反應(yīng)[5]。
人工智能(AI)與機(jī)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(jìn)一步提升維護(hù)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(duì)火力發(fā)電廠(chǎng)關(guān)鍵設(shè)備的實(shí)時(shí)監(jiān)控和狀態(tài)診斷,通過(guò)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(dòng)等參數(shù),ML 模型可以分析這些數(shù)據(jù),及時(shí)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(cè)和健康評(píng)估方面發(fā)揮著重要作用,利用歷史數(shù)據(jù)和實(shí)時(shí)數(shù)據(jù),機(jī)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(gè)回歸問(wèn)題來(lái)預(yù)測(cè)設(shè)備的剩余使用壽命,可選用線(xiàn)性回歸為起點(diǎn),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(guò)訓(xùn)練數(shù)據(jù)學(xué)習(xí)到的參數(shù)。
通過(guò)模式識(shí)別來(lái)預(yù)測(cè)未來(lái)的故障,這種預(yù)測(cè)性維護(hù)策略相比傳統(tǒng)的定期維護(hù)方法可以大大減少不必要的維護(hù)活動(dòng),降低維護(hù)成本,同時(shí)提高設(shè)備的可靠性和使用壽命。此外,AI 技術(shù)在維護(hù)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(hù)歷史、備件庫(kù)存等多種因素,為維護(hù)人員提供最優(yōu)的維護(hù)決策建議[6]。