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        分析與建立基于大數(shù)據(jù)的設(shè)備故障預(yù)警模型

        2019-01-19 04:12:10陳詠城王沛沛
        電站輔機 2018年4期
        關(guān)鍵詞:歷史數(shù)據(jù)組態(tài)測點

        陳詠城,王沛沛,徐 樺

        (廣東紅海灣發(fā)電有限公司,廣東 汕尾 516623)

        0 概 述

        在火電機組設(shè)備故障的預(yù)警系統(tǒng)中,常用的方法是通過對比與特定設(shè)備相關(guān)聯(lián)的歷史數(shù)據(jù),尋找設(shè)備運行數(shù)據(jù)之間的關(guān)聯(lián)性,建立預(yù)警模型后,實現(xiàn)預(yù)警系統(tǒng)的故障預(yù)警。鑒于火電機組設(shè)備及工況的多樣性,針對某個設(shè)備或系統(tǒng)建立的預(yù)警模型,并不具有通用性。在某些工況下建立的預(yù)警模型,如工況發(fā)生變化,就需重新計算或修改預(yù)警模型。隨著計算機技術(shù)和信息技術(shù)的發(fā)展,利用大數(shù)據(jù)分析技術(shù),可模擬人或設(shè)備的工作方式,實現(xiàn)智能化控制。利用大數(shù)據(jù)智能控制技術(shù),可實現(xiàn)汽輪機運行方式的節(jié)能優(yōu)化,還能實現(xiàn)火電機組的能耗評估及某些運行參數(shù)的測量?,F(xiàn)以某型機組的設(shè)備故障預(yù)警系統(tǒng)為例,說明基于大數(shù)據(jù)模型的建立及優(yōu)化過程,可為設(shè)備故障預(yù)警系統(tǒng)建立和開發(fā)利用,提供參考。

        1 預(yù)警算法原理

        在該機組的設(shè)備預(yù)警系統(tǒng)中,設(shè)備或系統(tǒng)的相關(guān)測點為A、B、C、D、E、F,某時刻的測量值,為51、1.9、38、696、5.3、1.7,將此時刻的測量值與選定的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行加權(quán)運算,計算出該時刻的預(yù)估值,并將預(yù)估值與測量值進(jìn)行比較,超出設(shè)定的限值則產(chǎn)生1個單點報警。當(dāng)連續(xù)單點報警次數(shù)超過設(shè)定數(shù)后,就將觸發(fā)預(yù)警事件。在該預(yù)警系統(tǒng)中,相隔10 min運算1次,如果在100 min內(nèi)連續(xù)單點報警數(shù)達(dá)9個后,將觸發(fā)預(yù)警事件。為使單組歷史數(shù)據(jù)對預(yù)估值的影響降低至最小,對歷史數(shù)據(jù)的選取應(yīng)足夠多,以降低單組歷史數(shù)據(jù)的權(quán)重。預(yù)警算法的原理,如表1所示。

        表1 預(yù)警算法的原理

        2 預(yù)警模型的建立和生成

        根據(jù)預(yù)警算法的原理可知,該計算方法主要依靠數(shù)據(jù)分析,不針對任何特定設(shè)備或系統(tǒng),因此,可建立通用的設(shè)備管理模塊和預(yù)警模型的生成模塊。設(shè)備管理模塊主要用于機組管理、設(shè)備管理、設(shè)備測點管理、狀態(tài)條件管理等基礎(chǔ)數(shù)據(jù)的管理。預(yù)警模型主要包括預(yù)警點組態(tài)、預(yù)警模型組態(tài)、預(yù)警算法組態(tài)等。利用設(shè)備管理模塊和預(yù)警模型的生成模塊,對火電機組設(shè)備或系統(tǒng)進(jìn)行組態(tài)后,即可實現(xiàn)設(shè)備或系統(tǒng)的故障預(yù)警?,F(xiàn)以脫硫煙氣分析儀的監(jiān)測系統(tǒng)為例,說明建立預(yù)警模型的主要步驟。

        2.1 預(yù)警點的選取和組態(tài)

        脫硫煙氣分析儀監(jiān)測系統(tǒng)主要用于監(jiān)測脫硫系統(tǒng)進(jìn)出口SO2、NOx、煙氣流量、含氧量等參數(shù)。脫硫系統(tǒng)的主要監(jiān)測參數(shù)是,脫硫入口SO2、脫硫入口O2、脫硫入口煙氣流量、A漿液循環(huán)泵電流、B漿液循環(huán)泵電流、C漿液循環(huán)泵電流、D漿液循環(huán)泵電流、A氧化風(fēng)機電流、B氧化風(fēng)機電流、C氧化風(fēng)機電流、吸收塔pH值、吸收塔液位、脫硫出口SO2、脫硫出口O2、脫硫出口煙氣流量、機組負(fù)荷。在系統(tǒng)中,NOx數(shù)據(jù)與脫硝監(jiān)測系統(tǒng)的相關(guān)性更強一些,因此,納入脫硝煙氣分析儀監(jiān)測系統(tǒng)預(yù)警模型管理。選取測點后,并對測點進(jìn)行組態(tài)。脫硫系統(tǒng)預(yù)警點的信息,如表2所示。

        2.2 預(yù)警模型組態(tài)

        基于選取的測點,可以生成多個模型。在脫硫煙氣分析儀監(jiān)測系統(tǒng)中,可以組態(tài)成預(yù)估脫硫出口SO2濃度的模型,也可以組態(tài)成預(yù)估脫硫進(jìn)出口流量的模型。組態(tài)成不同模型的目的,是為了讓數(shù)據(jù)關(guān)聯(lián)性強的測點放在同一模型內(nèi),以提高預(yù)估的準(zhǔn)確性。預(yù)警模型的組態(tài),主要包含多個方面的內(nèi)容。(1)模型名稱。用于區(qū)分不同模型。(2)預(yù)警條件。即模型生效的條件,如負(fù)荷大于150 MW等。(3)模型測點。用于選取模型所需的測點。

        2.3 預(yù)警算法組態(tài)

        在預(yù)警算法組態(tài)中,具有數(shù)據(jù)錄入、數(shù)據(jù)過濾、數(shù)據(jù)選擇、完成算法、測試算法、完成確認(rèn)等6個步驟。

        (1)數(shù)據(jù)錄入。用于選取模型所需的歷史數(shù)據(jù),可直接從SIS數(shù)據(jù)庫中采集歷史數(shù)據(jù)。歷史數(shù)據(jù)的選取周期,一般采用1年以上的數(shù)據(jù),以涵蓋模型在不同負(fù)荷下的運行參數(shù)。

        (2)數(shù)據(jù)過濾。用于濾除設(shè)備異常運行或SIS數(shù)據(jù)異常時的歷史數(shù)據(jù),需對歷史數(shù)據(jù)曲線進(jìn)行檢查分析,手工去除非正常狀態(tài)下預(yù)警模型的數(shù)據(jù),也可采用預(yù)設(shè)過濾條件的方法,自動過濾非正常狀態(tài)下的數(shù)據(jù)。

        (3)數(shù)據(jù)選擇。選擇組態(tài)模型的歷史數(shù)據(jù),主要是對生成模型的數(shù)據(jù)做再次確認(rèn),除去某些突變的數(shù)據(jù)。

        表2 脫硫系統(tǒng)預(yù)警點信息表

        (4)完成算法。用于確認(rèn)完成數(shù)據(jù)選擇后生成模型的接口。

        (5)測試算法。對生成后的模型進(jìn)行測試,可選取正常運行在某時段內(nèi)的歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,檢測預(yù)警模型的預(yù)估數(shù)值是否準(zhǔn)確,也可選擇系統(tǒng)異常運行時歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行測試,檢測預(yù)警模型是否能及時發(fā)出預(yù)警信號。

        (6)完成算法。用于確認(rèn)完成生成算法的接口。當(dāng)預(yù)警模型完成第一次手工預(yù)警算法組態(tài)后,系統(tǒng)會根據(jù)算法組態(tài)的設(shè)置、或根據(jù)數(shù)據(jù)的選擇方式,自動實現(xiàn)歷史數(shù)據(jù)的迭代更新。

        3 模型的應(yīng)用效果及優(yōu)化

        根據(jù)設(shè)備的重要程度以及曾發(fā)生故障的狀態(tài),按汽機、鍋爐、電氣、熱控、環(huán)保的先后次序,建立故障預(yù)警模型。在機務(wù)和電氣專業(yè)中,主要按設(shè)備類型建立模型,如風(fēng)機、給水泵、電機等。在熱控專業(yè)中,則主要按調(diào)節(jié)系統(tǒng)、重要系統(tǒng)、重要設(shè)備、重要監(jiān)測系統(tǒng)等先后次序,建立故障預(yù)警模型。在單臺機組中,共組態(tài)20個設(shè)備或系統(tǒng),包括了給煤機、MEH、DEH、給水調(diào)節(jié)、脫硫CEMS、脫硝CEMS等設(shè)備。經(jīng)調(diào)試后,建立了預(yù)警系統(tǒng)與工單管理系統(tǒng)的連接,便于工單的生成和數(shù)據(jù)管理。同時,在發(fā)生預(yù)警事件時,可自動發(fā)送短信通知相關(guān)人員。目前,在熱控專業(yè)中,發(fā)現(xiàn)給水泵速關(guān)閥的開度反饋不準(zhǔn)確、主給水流量變送器的精度下降、脫硫煙氣入口流量的測量值異常、減溫水調(diào)節(jié)門的反饋不準(zhǔn)確、二次風(fēng)量測量值存在波動等問題。現(xiàn)分別以某機組脫硫入口流量異常、主給水流量異常為例,對預(yù)警模型進(jìn)行優(yōu)化。

        3.1 脫硫入口流量異常

        3.1.1 事件經(jīng)過及原因分析

        2017年某日,運行人員收到預(yù)警短信,警示某機組脫硫入口的煙氣流量,已超過預(yù)估值。經(jīng)檢查,發(fā)現(xiàn)該入口處的皮托管已被堵塞。在前期,曾實施超低排放的改造方案,降低了該處的煙氣溫度,因煙氣的濕度增大,導(dǎo)致粉塵凝結(jié)并堵塞了取樣孔。疏通后,系統(tǒng)運行恢復(fù)正常。

        3.1.2 預(yù)警模型設(shè)置及事件分析

        該機組的脫硫CEMS中,共設(shè)置2個預(yù)警模型,模型一主要用于SO2、O2的預(yù)警,共有20個測點。模型二用于煙氣流量的預(yù)警,共有6個測點。預(yù)警模型的生成時間相同,采用了2016年11月11日至2017年4月10日的歷史數(shù)據(jù)。煙氣流量預(yù)警的主要測點為負(fù)荷、入口煙氣流量及出口煙氣流量,這3個測點數(shù)據(jù)的相關(guān)性很好,變化趨勢基本一致。設(shè)置該預(yù)警模型的原因,是因為曾出現(xiàn)皮托管腐蝕、變送器零點漂移、取樣管脫落等現(xiàn)象,導(dǎo)致了測量數(shù)據(jù)的不準(zhǔn)確,且該運行數(shù)據(jù)為重要的環(huán)保數(shù)據(jù)。

        故障預(yù)警系統(tǒng)的趨勢圖,如圖1所示。從圖1可知,發(fā)生故障后,觸發(fā)短信報警的時間均與系統(tǒng)的設(shè)置一致,及時警示了故障的發(fā)生,縮短了發(fā)現(xiàn)和處理故障的時間。

        圖1 脫硫CEMS模型產(chǎn)生預(yù)警事件時的曲線圖

        3.1.3 預(yù)警模型的完善

        進(jìn)一步分析該次故障,覺得取樣管被堵塞應(yīng)有緩慢的過程。查閱歷史曲線后發(fā)現(xiàn),在2016年5月15日22時30分左右,1號機組脫硫入口流量已有1次突變過程,在5月16日8時左右恢復(fù)正常。1號機組脫硫入口流量的異常變化,如圖2所示。

        圖2 1號機組脫硫入口流量異常曲線

        按預(yù)警系統(tǒng)的設(shè)計思路,系統(tǒng)應(yīng)提前發(fā)出報警信號。發(fā)生故障時,機組負(fù)荷為240~310 MW,而預(yù)警模型的設(shè)置條件為負(fù)荷大于300 MW,即在該時段內(nèi)無預(yù)估值。為驗證模型是否合適,對該預(yù)警模型進(jìn)行測算。測算結(jié)果顯示,該模型無法在該故障時段實現(xiàn)報警。為提高模型的預(yù)估值的準(zhǔn)確性,經(jīng)分析,需對預(yù)警模型進(jìn)行優(yōu)化。在預(yù)警模型中增加了測點及參數(shù)。(1)修改預(yù)警條件,將大于300 MW修改為大于230 MW。(2)在模型中增加機組總風(fēng)量、以及A、B送風(fēng)機出口風(fēng)量等3個測點。 優(yōu)化后,再進(jìn)行預(yù)警模型的測試。測試結(jié)果表明,該模型21日至22日的預(yù)估值與實際值的趨勢一致。優(yōu)化模型后的預(yù)警信號,如圖3所示。

        圖3 模型優(yōu)化前后的預(yù)警信號

        3.2 主給水流量異常

        3.2.1 事件經(jīng)過及原因

        2017年某日20時55分,系統(tǒng)發(fā)出預(yù)警短信,警示4號機組主給水流量已偏離預(yù)估值。因為該測點屬于鍋爐MFT的主保護點,所以應(yīng)立即進(jìn)行檢查。經(jīng)查發(fā)現(xiàn),該機組用于計算主給水流量的溫度測點參數(shù)存在異常,導(dǎo)致計算后的主給水流量異常,經(jīng)處理,機組運行恢復(fù)正常。

        3.2.2 預(yù)警模型設(shè)置及事件分析

        在4號機組給水系統(tǒng)的預(yù)警模型中,有3個主給水流量測點,還有A汽動給水泵入口流量、B汽動給水泵入口流量、A汽動給水泵轉(zhuǎn)速、B汽動給水泵轉(zhuǎn)速等11個測點。模型主要用于對自動調(diào)節(jié)系統(tǒng)及相關(guān)測點參數(shù)的預(yù)警。

        發(fā)生預(yù)警事件時的運行曲線,如圖4所示。在該日19時15分,開始產(chǎn)生單點報警,至該日20時55分,觸發(fā)預(yù)警事件。主給水流量測點預(yù)估值與測量值的偏差,最大至300 t/h。由于3個給水流量的測點參數(shù)同時變化,且鍋爐給水控制并未出現(xiàn)異常(實際流量不高),所以難于及時發(fā)現(xiàn)測點存在異常。通過預(yù)警事件,可發(fā)現(xiàn)該測點存在潛在隱患,并及時進(jìn)行處理。

        圖4 發(fā)生主給水流量預(yù)警事件時的運行曲線

        4 結(jié) 語

        實際應(yīng)用的結(jié)果表明,采用大數(shù)據(jù)通用算法并結(jié)合通用接口程序的方式,選擇合適的預(yù)警測點和模型組態(tài),實現(xiàn)機組運行系統(tǒng)的預(yù)警。同時,采用開放式接口程序,結(jié)合預(yù)警事件或設(shè)備異常事件,對預(yù)警測點、模型等進(jìn)行調(diào)整和測試,可提高預(yù)警系統(tǒng)的準(zhǔn)確性。

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