大数据背景下的燃气蒸汽联合循环发电机组健康管理系统

2021-12-27 00:34李凯
科学与生活 2021年22期
关键词:健康管理大数据

李凯

摘要:燃气蒸汽联合循环发电机组是我国火电厂未来发展的主流方向,对其进行健康管理对于电力安全生产来说尤为必要。在此背景下,本文结合大数据技术,构建了燃气蒸汽联合循环发电机组健康管理系统,介绍了其系统架构以及系统诊断流程图,保证其对于机组的早期故障可以做到提前预警并给出应对措施。为发电机组健康管理系统的建设提供了一定的借鉴与参考。

关键词:联合循环;大数据;健康管理

1 前言

燃气蒸汽联合循环发电机组以其高效低排放,调峰方便的优点越来越受到主流火电厂的青睐,随着装机量与发电比重不断提升,其平稳运行直接影响着电力资源的生产安全[1]。因此,对燃气蒸汽联合循环发电机组进行健康管理至关重要。传统的健康管理大多为运行人员依靠定期检修与停机维护发现问题、解决问题,此种方式会导致设备的使用寿命降低、较长的检修时间以及较高的运行检修费用[2]。与此同时,如果不能及时有效的对设备的运行健康状态进行监测,一旦发生突发故障,将会给电厂带来巨大的经济损失以及安全隐患,一些计划外的停机检修维护也会带来巨大的生产损失[3]。随着大数据技术的不断发展,燃气蒸汽联合循环发电机组的健康管理已经成为现实,其目标在于可以机组运行过程中,实时的监测其运行过程中产生的各项数据,并对这些数据进行处理分析,发现其潜在的规律,并且能够通过历史数据进行数学模型的构建,对于机组的早期故障可以做到提前预警[4-5]。本文正是在此背景下,建立了一套基于大数据的燃气蒸汽联合循环发电机组健康管理系统。

2 健康管理大数据系统架构

燃气蒸汽联合循环发电机组在运行管理过程中将会产生大量的数据,这些數据在大数据时代都是宝贵的资源。在进行发电机组健康管理系统构建时,我们不仅仅希望其可以作为数据库资源储存电厂运行维护过程中产生的各种历史数据,还希望其可以作为电厂中的信息交互模块,与其他子系统共同并入智慧电厂的管理系统中来。在此基础上,其系统架构如图1所示。

该健康管理大数据系统被划分为两个模块,分别为知识系统和数据系统。其知识系统为整个机组的基本静态信息,囊括了故障发生的各种模式,例如故障影响、维护措施、故障原因和故障征兆等各种信息,还攘括了各种设备的基本信息,例如锅炉余热系统、燃气轮机系统以及汽轮机设备的诸多信息,以方便系统进行查询分析,保证在该系统下,除了有电力行业的相关专业知识,机组运行过程中的每一个故障都可以找到其对应的数据和知识。数据系统则为整个机组的动态运行数据,其包括了机组运行时的特征参数、故障征兆以及测点信息。在两个基本模块的支持下,整个健康管理大数据系统既是一套知识型的数据库系统,又是一套专用的、透明的信息交互动态系统。

3 基于知识库的健康管理大数据系统诊断流程

数据作为发电机组健康管理系统运行的核心,既要保证其数据搜集的广泛性,还要保证其数据的真实性。因此,再将实时监测数据进行搜集后,首先要对其进行数据的预处理,进行数据的清洗与筛选,并对其进行特征提取。通过筛选出来的有效数据可以建立其故障诊断模型。与此同时,可以根据数据挖掘算法对以往的历史数据进行数据挖掘,得到其故障诊断知识库。再将实时监测得到的数据与故障诊断知识库进行比对,一旦产生异常数据,便可及时的确定故障原因,并且给出相对应的建议决策。对于一些首次出现的异常数据,可以进行深度的数据挖掘,更新数据库。

整个系统的运行是建立在知识库的基础之上的,因此,知识获取的途径就变的至关重要,知识获取的途径主要有三个方向,即(1)背景知识,包括理论分析、模型试验、机理研究和设备分析;(2)经验知识,包括案例分析和专家经验;(3)故障知识,包括故障影响、故障位置、测点信息、故障征兆、故障原因和维护决策等等。

4 结论

在大数据背景下,本文提供了一套燃气蒸汽联合循环发电机组健康管理系统,该系统被划分为知识系统和数据系统两个模块,囊括了整个机组的基本静态信息和动态运行数据,并以知识库为依托,提供了健康管理大数据系统的诊断流程,保证其对于机组的早期故障可以做到提前预警并给出应对措施。为电厂机组的健康管理系统构建提供了一定的借鉴与参考。

参考文献

[1]周军.9FA燃气蒸汽联合循环发电机组防喘放气阀检修维护故障分析及处理[J].机电信息,2021(14):12-13.

[2]范雪飞,蒋俊,刘网扣,朱志劼,王思远.基于进气温度调节的燃气-蒸汽联合循环机组热力性能优化分析[J].动力工程学报,2021,41(04):272-277.

[3]李振宇.450 MW燃气-蒸汽联合循环机组在采暖季的循环水系统优化方案[J].河南科技,2021,40(02):130-132.

[4]杨楠. 汽轮机智能诊断与健康管理关键技术研究[D].华北电力大学(北京),2020.

[5]黄元平,王仲,韩旭东,顾煜炯.燃气蒸汽联合循环发电机组健康管理大数据系统[J].热力发电,2020,49(12):59-64.

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