探讨设备智能诊断技术系统在智慧电厂的应用

杨红军

摘 要：基于计算机技术、物联网技术、人工智能技术、机械自动化技术等结合应用，电厂自动化水平、信息化水平、数据化水平、智能化水平大幅度提高，实现传统电厂向智慧电厂的有效转变。文章以智慧电厂设备智能诊断技术系统为研究对象，对其应用价值、实现框架以及发展趋势进行了简要分析，旨在提高电厂设备故障运维质量，保障电厂各机组稳定、安全运行，推动智慧电厂高质量建设与发展。

关键词：智能诊断技术系统;智慧电厂;设备故障;故障特征

引言：

在信息化、网络化、数字化时代背景下，传统电厂运行与管理模式已經无法满足实际需求。如何利用科学技术构建智慧电厂，促进发电与其他产业深度融合，已经成为新时代电力企业可持续竞争发展过程中关注的重点问题。设备智能诊断技术系统以其对设备运行状态的智能分析、评判、监管、决策，能够有效提高设备运行安全性、稳定性、可靠性，降低设备故障对电力系统的影响，更好为电力用户服务。故加强设备智能诊断技术系统设计与应用是智慧电厂建设重要任务之一。本文浅谈一下设备智能诊断技术系统的几点认识，意在抛砖引玉，为我国智慧电厂建设提供一些思路。

一、智慧电厂中设备智能诊断技术系统应用价值分析

发电厂是电能生产与提供的重要场所，随着电能应用范围的不断扩大，经济建设与社会发展对电能需求的不断增多，对发电厂建设、运行与管理提出了更高要求。“安全、经济、节能、环保、高效、创新”是新时期发电厂建设与发展的基本原则与主要目标[1]。其中安全占据首位，只有保证发电厂设备安全与稳定运行，才能实现电能安全生产与供应，从而为电厂经济有效节约、能源高效利用、环境科学保护、技术持续创新等营造良好生产环境。设备智能诊断技术系统可通过设备运行数据自动化采集、分析、处理，掌握设备运行安全状态;能够根据电厂设备故障特征对设备运行风险进行识别、评价、判断;能够针对设备故障给予自动化处理，从而减少设备故障发生率，减轻设备故障发生对电能安全生产的影响。与此同时，随着电厂现代化建设进程的不断加快，通信技术、大数据技术、物联网技术、自动化技术等与电厂生产、管理融合程度的不断加深，电厂智慧化发展成为必然趋势。而智慧电厂建设需要从基础设备层、智能控制层、生产管理层、电厂决策层等进行优化，这在一定程度上促进了自动化设备、智能设备在电能生产、供应中的应用[2]。采用传统设备运维管理模式与方法已经无法满足实际需求。而设备智能诊断技术系统的有效应用，能够克服传统设备运维管理存在的不足，满足智慧电厂设备运维管理需求。此外，随着电厂机组规模的不断扩大，机组运行系统复杂程度的不断提高，设备运行数据海量增多，运用智能诊断技术系统能够从海量数据中挖掘有价值数据，以便工作人员全面、准确掌握设备状态、设备故障特征，从而给予设备故障及时、有效判断和处理，进而最大程度减少设备故障影响，提高电厂设备管理能力，促进电厂安全稳定运行和优化发展。

二、智慧电厂中设备智能诊断技术系统实现框架分析

（一）设备智能诊断技术系统基础框架

设备智能诊断技术系统属于综合性管理系统，具备数据挖掘、设备监控、设备故障诊断、设备故障预警、设备故障自动化处理、设备参数调整等功能。能够在运行过程中从海量数据中挖掘出最有价值的信息，并根据信息对设备运行状态进行感知、识别、预测、判断，及时发现设备运行安全隐患，从而将设备运行风险消灭在萌芽中。故在进行设备智能诊断技术系统设计时，可采用模块化设计法将系统划分为多个模块，通过各模块彼此关联、彼此协作达成设计目标，发挥设计作用。通常情况下，智慧电厂设备智能诊断技术系统可由数据采集模块、信息传输模块、信息显示与处理模块、故障特征提取模块、设备运行故障诊断与预警模块、数据库模块等构成[3]。与此同时，智慧电厂设备智能诊断技术系统开发时可进行三层布局，从上至下分别为用户应用层（用于用户进行前台操作）、业务逻辑层（用于系统功能有效实现）、数据操作层（用于数据采集、整理、分析、存储、传递等）。

（二）设备智能诊断技术系统主要功能

设备智能诊断技术系统所具备的功能具体体现在以下几方面：

（1）数据采集功能：即对设备各项数据进行采集，包括设备运行参数、设备振动参数等，可通过发电厂集散控制系统、旋转机械诊断监测管理系统等获取。

（2）信息处理功能：在信息传输模块、信息处理与显示模块等共同作用下，实现对信号、数据等有效处理，包括原始信号去噪声、信号干扰消除、时域波形分析、三维图谱分析、行为轨迹分析等。

（3）故障特征提取与表示功能：即借助故障特征提取模块从采集到的数据中将设备故障特征信息进行有效提取和表示，以便系统及时发现、判断设备故障。在此过程中，运用到的特征提取方法较多，如小波分析法、时域提取法、频域变换法等。在对提取特征进行表示时，可运用表示形式众多，如通过均值、方差、概率密度函数等表示信号幅值特征;通过自相关函数、互相关函数等表示信号时域特征;通过自功率谱、互功率谱等表示信号频域特征等。

（4）设备故障诊断与预警功能：该功能是设备智能诊断技术系统核心功能，也是设备智能诊断技术系统应用主要目标。其实现主要借助系统设备故障诊断与预警模块，对提取到的设备故障信号特征进行处理分析，准确判断故障类型，预测故障发生时间，确定故障发生位置，评估故障影响程度等，并在此基础上进行预警，以便工作人员及时预防和处理故障。

（三）设备智能诊断技术系统关键技术

智慧电厂设备智能诊断技术系统所应用到的技术众多，其中大数据技术、专家系统技术、设备状态监测技术、计算机视听觉技术、智能分析技术、故障信号特征提取技术等是系统设计与实现关键技术。

就计算机视听觉技术中的听觉技术（图1）而言，能够根据智慧电厂设备运行过程中所产生的音频信号，进行故障特征提取，从而了解设备实际运行状态，判断设备是否存在运行故障并对其发生位置、形成原因等进行判断。就智能分析技术而言，系统基于线性回归分析、因子分析、朴素贝叶斯模型分析、相关性分析、人工神经网络模型分析等对系统控制对象运行指标、输入输出关系等具有准确掌握，为设备故障诊断、预测、控制等提供依据。

三、智慧电厂中设备智能诊断技术系统应用发展趋势

在新时代背景下，随着电厂智慧化水平的不断提高，设备智能诊断技术系统将趋向功能多元化、系统集成化、设备控制智能化等趋势发展。即设备智能诊断技术系统能够与其他系统互联互通，切实提高设备信息共享水平，同时深入挖掘设备运行数据，通过数据快速分析，实时掌控设备状态、设备运行规律、设备运行特征，给予设备故障有效预测，并对其进行智能控制与处理，保证电厂生产安全的同时，节约设备运维人力资源、物质资源，提高电力企业生产综合效益。

结论：智慧电厂建设是互联网技术、大数据技术、人工智能技术等与实体经济深入融合的具体表现，对发展高质量电力企业存在重要影响。智慧电厂对机组运行质量、效率、安全具有较高要求，强调运行先进且科学技术给予机组优化控制。而设备智能诊断技术系统的设计与应用可有效满足智慧电厂设备运行管理需求，给予电厂设备智能评判、监测、控制。因此，电力企业以及相关工作人员应高度重视设备智能诊断技术系统，能够在不断努力探究下进行系统完善、改进、优化，持续提高智慧电厂设备智能诊断水平，推动智慧电厂优化发展。

参考文献：

[1]李清东，卢鹏举，潘巧波，等.数字化电厂智能巡检技术在风电场的应用[J].黑龙江电力，2021，43（04）：302-306.

[2]赵昕.火力发电厂智能化研究及关键技术[J].电气技术与经济，2021（03）： 22-23.

[3]陈小松，张煦，文正国，等.iP9000水电厂设备诊断分析技术研究与实现[J].水电站机电技术，2019，42（12）：35-37+101.