彭彤宇, 茅大鈞, 韓萬(wàn)里

(1.華電江蘇能源有限公司句容發(fā)電分公司, 江蘇 鎮(zhèn)江 212400; 2.上海電力學(xué)院, 上海 200090)

目前,電力企業(yè)一般采用定期巡檢的方式對(duì)電廠設(shè)備進(jìn)行計(jì)劃性檢修,在此過(guò)程中不僅造成了電廠設(shè)備的利用率較低,也產(chǎn)生了較高的維修費(fèi)用和較長(zhǎng)的維修周期。同時(shí),隨著自動(dòng)化水平的提高,電廠設(shè)備每時(shí)每刻都在產(chǎn)生海量的歷史數(shù)據(jù),這些數(shù)據(jù)中隱藏著有關(guān)設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)的關(guān)鍵信息,如何從這些高維度的海量數(shù)據(jù)中挖掘出有價(jià)值的信息顯得尤為重要。

文獻(xiàn)[1]通過(guò)對(duì)電力設(shè)備的狀態(tài)檢修進(jìn)行分析,提出了一種應(yīng)用于電力設(shè)備時(shí)變停運(yùn)的模型,結(jié)合計(jì)劃?rùn)z修對(duì)設(shè)備可用度的影響,可為后續(xù)狀態(tài)檢修中的檢修決策和風(fēng)險(xiǎn)評(píng)估提供一定的借鑒。文獻(xiàn)[2]采用改進(jìn)的灰色模型對(duì)某電廠給水泵冷油器出口油溫進(jìn)行了狀態(tài)參數(shù)的預(yù)測(cè),預(yù)測(cè)精度較高,可應(yīng)用于電廠點(diǎn)檢數(shù)據(jù)的處理。文獻(xiàn)[3]采用L-M優(yōu)化算法對(duì)設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行了預(yù)測(cè),結(jié)果表明該算法誤差精度高,收斂速度快,可滿足設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)預(yù)測(cè)的要求。文獻(xiàn)[4]通過(guò)對(duì)海量的工業(yè)運(yùn)行數(shù)據(jù)進(jìn)行挖掘分析,提出了一種工業(yè)設(shè)備狀態(tài)預(yù)警算法,對(duì)提高設(shè)備可靠性和優(yōu)化維修策略等具有重要的實(shí)用意義。

1 數(shù)據(jù)挖掘相關(guān)理論

數(shù)據(jù)挖掘是知識(shí)發(fā)現(xiàn)中的一個(gè)核心步驟,是從海量、隨機(jī)、模糊的數(shù)據(jù)中挖掘出有實(shí)用價(jià)值的知識(shí)和信息的過(guò)程[5-7]。常見的分析方法包括回歸分析、相關(guān)性分析、聚類分析、主成分分析和因子分析等。

相關(guān)性分析法用來(lái)描述兩個(gè)變量之間的密切程度,通過(guò)對(duì)兩個(gè)變量進(jìn)行相關(guān)性分析,保留相關(guān)性小的變量,剔除相關(guān)性大的變量,以達(dá)到對(duì)數(shù)據(jù)進(jìn)行降維的目的。假設(shè)兩個(gè)變量U和V,則兩者之間的皮爾遜相關(guān)系數(shù)為

(1)

式中:cov——協(xié)方差;

E——數(shù)學(xué)期望;

σ——均方差。

一般規(guī)定如下:ρ=0～0.2為不相關(guān)或極弱相關(guān);ρ=0.2～0.4為弱相關(guān);ρ=0.4～0.6為中等強(qiáng)度相關(guān);ρ=0.6～0.85為強(qiáng)相關(guān);ρ=0.85～1為極強(qiáng)相關(guān)。

2 改進(jìn)ARMA預(yù)測(cè)模型

自回歸滑動(dòng)平均(Auto-regressive Moving Average,ARMA)模型由美國(guó)統(tǒng)計(jì)學(xué)家JENKINS和BOX提出,是一種時(shí)間序列分析的方法,被廣泛應(yīng)用于時(shí)間序列數(shù)據(jù)的建模分析中[8-10]。

ARMA預(yù)測(cè)模型包含q個(gè)移動(dòng)平均項(xiàng)和p個(gè)自回歸項(xiàng),已知一個(gè)時(shí)間序列{xt},(t=1,2,3…),ARMA預(yù)測(cè)模型公式為

(2)

式中:Xt——待估參數(shù);

c——序列均值;

εt,εt-j——白噪聲序列;

φi——自回歸系數(shù);

新媒體的快速發(fā)展給思想政治教育者提出了更高的要求，使得教育主體的知識(shí)結(jié)構(gòu)由過(guò)去“一對(duì)多”單一傳輸模式發(fā)生改變，學(xué)生可以依托新媒體這個(gè)平等互動(dòng)的平臺(tái)，自主選擇接受的信息。傳統(tǒng)的思想政治教育，因教育主體理論知識(shí)扎實(shí)，比學(xué)生有更大信息獲取的優(yōu)勢(shì)，起到主導(dǎo)的作用。然而，新媒體的出現(xiàn)打破了這種教育者教育主導(dǎo)的地位，學(xué)生能在新媒體平臺(tái)上搜索、捕捉、獲取到自己想要的信息，可以不依靠教育者來(lái)獲取。教育主客體之間的地位由隸屬關(guān)系逐漸變成相互平等，主客體之間的關(guān)系開始轉(zhuǎn)化，教育的客體也可以轉(zhuǎn)為教育的主體，大學(xué)生思想政治意識(shí)由新媒體調(diào)動(dòng)起來(lái)，思想政治教育者主體地位被弱化，被動(dòng)搖。

θj——滑動(dòng)平均系數(shù)。

記Mh為h步滯后算子,則有

Mhxt=xt-k

(3)

若忽略常數(shù)項(xiàng),自回歸模型AR(p)和移動(dòng)平均模型MA(q)可分別表示為

(4)

(5)

綜上,ARMA預(yù)測(cè)模型可表示為

(6)

ARMA預(yù)測(cè)模型針對(duì)的是平穩(wěn)時(shí)間序列,但在實(shí)際應(yīng)用中,所采集的時(shí)間序列一般都是非平穩(wěn)隨機(jī)序列,且受季節(jié)等因素的影響,預(yù)測(cè)精度較低。因此,本文在ARMA預(yù)測(cè)模型基礎(chǔ)上融合了差分操作和季節(jié)性差分環(huán)節(jié),不僅將非平穩(wěn)時(shí)間序列轉(zhuǎn)化為平穩(wěn)時(shí)間序列,更考慮了季節(jié)性因素的影響,使得預(yù)測(cè)結(jié)果更加準(zhǔn)確。

改進(jìn)后的ARMA預(yù)測(cè)模型為

φf(shuō)(B)φF(Bs)(1-B)d(1-Bs)Dyt=

θg(B)ΨG(Bs)ut

(7)

式中:φf(shuō)(B)——非季節(jié)自回歸多項(xiàng)式;

B——滯后算子;

φF(Bs)——季節(jié)自回歸多項(xiàng)式;

F——季節(jié)AR項(xiàng)階數(shù);

s——季節(jié)周期長(zhǎng)度;

d——非季節(jié)差分的次數(shù);

D——季節(jié)差分的次數(shù);

yt——非平穩(wěn)序列;

θg(B)——非季節(jié)滑動(dòng)平均多項(xiàng)式;

g——非季節(jié)MA項(xiàng)階數(shù);

ΨG(Bs)——季節(jié)移動(dòng)平均特征多項(xiàng)式;

G——季節(jié)MA項(xiàng)階數(shù);

ut——高斯噪聲。

3 應(yīng)用實(shí)例

本文以某電廠二期2×1 000 MW超超臨界燃煤發(fā)電機(jī)組配套鍋爐的節(jié)能型軸流式引風(fēng)機(jī)為例進(jìn)行分析,引風(fēng)機(jī)型號(hào)為HU27046-221。在轉(zhuǎn)速為745 r/min下,引風(fēng)機(jī)的性能曲線如圖1所示。表1為引風(fēng)機(jī)的相關(guān)參數(shù)表。

圖1 引風(fēng)機(jī)的性能曲線

表1 引風(fēng)機(jī)的相關(guān)參數(shù)

現(xiàn)從該廠廠級(jí)監(jiān)控系統(tǒng)(Safety Instrumented System,SIS)中選取與HU27046-221引風(fēng)機(jī)相關(guān)的測(cè)點(diǎn)共20個(gè),采集2019年7月15日09:00至2019年7月23日09:00期間共20×2 593個(gè)狀態(tài)的正常歷史數(shù)據(jù),采樣間隔為5 min。其中,2019年7月15日09:00至2019年7月21日09:00的數(shù)據(jù)用于狀態(tài)預(yù)測(cè)模型的建立,2019年7月21日09:00至2019年7月23日09:00的數(shù)據(jù)用于狀態(tài)預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證,采樣間隔為5 min。

通過(guò)數(shù)據(jù)挖掘理論中的相關(guān)分析法對(duì)上述正常歷史數(shù)據(jù)進(jìn)行相關(guān)性分析。對(duì)于與引風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的20個(gè)測(cè)點(diǎn),按相關(guān)性大小進(jìn)行排序,選取6個(gè)與引風(fēng)機(jī)運(yùn)行狀態(tài)相關(guān)的主要狀態(tài)參數(shù),包括引風(fēng)機(jī)X向軸振、引風(fēng)機(jī)Y向軸振、引風(fēng)機(jī)前軸承溫度(3個(gè))、電機(jī)前軸承溫度(2個(gè))、電機(jī)潤(rùn)滑油壓力和電機(jī)電流等,共計(jì)9個(gè)測(cè)點(diǎn)的歷史數(shù)據(jù)。從最初的20個(gè)測(cè)點(diǎn)壓縮至9個(gè)測(cè)點(diǎn),達(dá)到了對(duì)原始正常的歷史數(shù)據(jù)降維的目的,減少了數(shù)據(jù)的冗余問(wèn)題。

現(xiàn)對(duì)2019年7月15日09:00至2019年7月21日09:00期間共9×2017個(gè)正常的歷史數(shù)據(jù)采用改進(jìn)ARMA預(yù)測(cè)模型進(jìn)行建模,將2019年7月21日09:00至2019年7月23日09:00期間共9×577個(gè)正常的歷史數(shù)據(jù)用于預(yù)測(cè)模型的驗(yàn)證。以HU27046-221引風(fēng)機(jī)X軸向振動(dòng)為例,振動(dòng)原始信號(hào)和預(yù)測(cè)信號(hào)趨勢(shì)如圖2所示。圖2中,實(shí)線為2019年7月15日09:00至2019年7月21日09:00(前2 017個(gè)樣本點(diǎn))期間正常的歷史數(shù)據(jù),虛線(后577個(gè)樣本點(diǎn))為采用改進(jìn)ARMA預(yù)測(cè)模型預(yù)測(cè)的趨勢(shì)。

圖2 引風(fēng)機(jī)X軸向振動(dòng)原始信號(hào)和預(yù)測(cè)信號(hào)趨勢(shì)

圖3為采用改進(jìn)ARMA預(yù)測(cè)模型對(duì)2019年7月21日09:00至2019年7月23日09:00(共577個(gè)樣本點(diǎn))進(jìn)行引風(fēng)機(jī)X軸向振動(dòng)參數(shù)狀態(tài)預(yù)測(cè)的曲線圖。由圖3可知,采用改進(jìn)ARMA預(yù)測(cè)模型較ARMA預(yù)測(cè)模型的誤差更小。經(jīng)計(jì)算,采用改進(jìn)ARMA預(yù)測(cè)模型的均方根誤差為0.025 5,ARMA預(yù)測(cè)模型的均方根誤差為0.040 3。因此,采用改進(jìn)ARMA預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度較高,可滿足引風(fēng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)工程實(shí)踐的要求。

圖3 引風(fēng)機(jī)X軸向振動(dòng)參數(shù)狀態(tài)預(yù)測(cè)曲線

4 結(jié) 語(yǔ)

針對(duì)電廠引風(fēng)機(jī)運(yùn)行條件復(fù)雜多變、極易發(fā)生故障的問(wèn)題,本文從高維度、海量的原始?xì)v史數(shù)據(jù)出發(fā),提出了一種基于改進(jìn)ARMA的電廠風(fēng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)方法。與傳統(tǒng)的ARMA預(yù)測(cè)方法進(jìn)行對(duì)比分析發(fā)現(xiàn),改進(jìn)ARMA預(yù)測(cè)模型的預(yù)測(cè)精度較高,可滿足引風(fēng)機(jī)狀態(tài)預(yù)測(cè)工程實(shí)踐的要求。