賈磊

摘要：隨著大數(shù)據技術的不斷發(fā)展，對于電廠設備的狀態(tài)監(jiān)測手段也有了不同的思路。在此背景上，本文分別針對基于大數(shù)據分析和基于知識庫的電廠設備狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)進行了分析研究，發(fā)現(xiàn)二者各有特色，知識庫系統(tǒng)可以實現(xiàn)故障信息的實時診斷，大數(shù)據分析系統(tǒng)可以實現(xiàn)故障信息的提前預警。通過研究，為電廠設備狀態(tài)監(jiān)測診斷提供了一定的借鑒與參考。

關鍵詞：大數(shù)據分析;知識庫;狀態(tài)監(jiān)測

1 前言

電廠設備的安全健康平穩(wěn)運行直接影響著電廠的經濟效益與生產經營情況[1-2]。特別的，電廠作為居民生活、工業(yè)生產的保障系統(tǒng)[3]，必須時刻掌握其設備狀態(tài)，對于設備異常情況要及時反映，提前對其進行維護保養(yǎng)，避免突發(fā)的設備故障造成巨大的生產損失[4]。

隨著大數(shù)據技術的不斷發(fā)展，電廠設備狀態(tài)在線監(jiān)測與維護系統(tǒng)的不斷完善[5]，現(xiàn)階段，主流的電廠設備狀態(tài)監(jiān)測與診斷系統(tǒng)主要有兩類，一類是基于知識庫系統(tǒng)，一類基于大數(shù)據分析。二者均采用了大數(shù)據技術，其特點各不相同。

2 基于知識庫的設備狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)

大數(shù)據技術的核心在于數(shù)據，電廠在運行維護中會產生大量的數(shù)據，這些數(shù)據從大數(shù)據的角度講，是電廠系統(tǒng)寶貴的資源。隨著大數(shù)據技術的不斷成熟，機器學習、數(shù)據挖掘等手段層出不窮，通過海量的數(shù)據資源作為訓練素材，通過算法的不斷學習優(yōu)化，由大數(shù)據在復雜的設備運行維護信息中挖掘出其中隱藏的規(guī)律，提前發(fā)現(xiàn)故障信息特征，以便于建立起專屬的故障診斷知識庫。通過設置專屬的故障診斷規(guī)則，可以輕松的確定各種故障的原因，實現(xiàn)故障的快速解決。其具體工作流程如圖1所示。

觀察圖1，在通過監(jiān)測的歷史數(shù)據進行數(shù)據挖掘，建立好故障診斷知識庫的前提下，通過在各設備處安裝大量的傳感器，對設備數(shù)據進行實時監(jiān)測，考慮到各設備產生的數(shù)據維度、數(shù)據采集方式、數(shù)據形式與內容各不相同，因此為了確保數(shù)據采集的準確性與可識別性，同時剔除誤差較大的數(shù)據，需要對數(shù)據進行預處理以及特征提取，對有效數(shù)據進行篩選。通過故障預測診斷模型，可以得到故障的監(jiān)測結果。再將得到的結果與故障診斷知識庫進行對比，數(shù)據庫內已經有的故障信息將會被直接檢索出來，即可直截了當?shù)拇_定故障原因，并根據歷史經驗給出建議與決策。故障診斷知識庫也不是包羅萬象的，一旦遇到了新的突發(fā)故障，即得到的故障監(jiān)測結果無法與故障診斷知識庫進行對比，則可以對二者進行數(shù)據挖掘，深入的分析故障產生的原因，同時根據故障的后續(xù)處置情況，對故障診斷知識庫進行更新迭代，使其更加完善。該系統(tǒng)屬于成長型系統(tǒng)，隨著機組運行時間的不斷加長，系統(tǒng)出現(xiàn)的故障越多，其故障信息庫則越完善，系統(tǒng)的診斷就愈發(fā)迅速，響應速度更快。

3 基于運行大數(shù)據分析的設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)

基于知識庫的設備狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)其優(yōu)勢在于實施監(jiān)測、實時診斷，可以在故障發(fā)生的第一時間發(fā)現(xiàn)問題并解決問題。而基于運行大數(shù)據分析的設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)則更傾向于提前預警，其系統(tǒng)流程圖如圖2所示。

大數(shù)據分析手段同樣的也是根據歷史故障信息，挖掘故障發(fā)生時各設備的運行參數(shù)，尋找故障發(fā)生時各項參數(shù)的內在邏輯與規(guī)律，等到設備再次出現(xiàn)類似參數(shù)時，可以達到對故障的識別及預警。觀察圖2，可以發(fā)現(xiàn)，在獲取到監(jiān)測數(shù)據之后，直接使用大數(shù)據分析手段對其進行狀態(tài)識別，一旦識別完畢，即可進入專家系統(tǒng)，對設備故障進行診斷，通過大數(shù)據分析，?可以對故障進行定位，顯示故障的原因，進行失效模式與失效機理的分析，完成設備健康狀態(tài)的故障診斷記錄，最終提供一套完整的故障解決方案。

基于運行大數(shù)據分析的設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)與基于知識庫的設備狀態(tài)監(jiān)測診斷系統(tǒng)相比，其更加具備主動性，可以實現(xiàn)對設備即將發(fā)生的故障進行預警報備，將事故消滅于無形。條件允許的電力生產企業(yè)，可以考慮將兩個系統(tǒng)相結合，對故障信息進行綜合判別，確保電力生產安全平穩(wěn)高效運行。

4 結論

及時有效的設備狀態(tài)監(jiān)測對電力生產企業(yè)的安全平穩(wěn)運行有著直接影響。本文依托大數(shù)據技術，分別研究了基于知識庫和基于運行大數(shù)據分析的設備狀態(tài)監(jiān)測系統(tǒng)，發(fā)現(xiàn)基于知識庫的系統(tǒng)屬于成長型系統(tǒng)，隨著機組運行時間的不斷加長，系統(tǒng)出現(xiàn)的故障越多，其故障信息庫則越完善，系統(tǒng)的診斷就愈發(fā)迅速，響應速度更快;基于運行大數(shù)據分析的系統(tǒng)屬于主動預測型系統(tǒng)，可以實現(xiàn)對設備即將發(fā)生的故障進行預警報備。二者各有優(yōu)點，條件允許的電力生產企業(yè)，可以考慮將兩個系統(tǒng)相結合，對故障信息進行綜合判別，確保電力生產安全平穩(wěn)高效運行。

參考文獻

[1]賈志軍，白德龍，宋燕杰，王劍飛，李春新.基于KPCA算法的電廠設備在線故障診斷研究[J].華電技術，2021，43（08）：48-53.

[2]李霄飛，朱梓傲.火力發(fā)電廠智慧電廠實施方案的探索與研究[J].科技與創(chuàng)新，2021（13）：1-3.

[3]呂曉磊. 基于火電廠熱力設備特征的大數(shù)據應用技術研究[D].山東大學，2021.

[4]張平，孫雪麗.基于大數(shù)據分析的火電機組節(jié)能診斷與能效管理[J].電力大數(shù)據，2020，23（11）：86-92.

[5]馬亮.智能電廠控制層和管理層實施過程中的大數(shù)據應用研究[J].河南科技，2020，39（32）：18-21.