閆修峰，王承亮，何修年，萬松森，周東陽

（1.華電鄒縣發(fā)電有限公司，山東 鄒城 273522； 2.華電國際技術(shù)服務(wù)分公司，山東 濟南 250000；3.西安熱工研究院有限公司，陜西 西安 710054）

電廠是為用戶供電的重要場所，電廠設(shè)備運行狀態(tài)對供電可靠性具有較高影響[1]。電廠設(shè)備出現(xiàn)故障時，可能發(fā)生停電等事故。電廠包含眾多供配電設(shè)施[2-3]，電廠內(nèi)設(shè)備具有數(shù)據(jù)量大、分布廣以及種類多的特點，電廠設(shè)備狀態(tài)的精準識別對于電廠穩(wěn)定運行具有極高的重要性。

目前針對電廠設(shè)備狀態(tài)識別研究較多，層次分析法、支持向量機以及貝葉斯識別方法等方法是應(yīng)用于電廠設(shè)備狀態(tài)識別中的常用方法，以上方法雖然可以實現(xiàn)電廠設(shè)備狀態(tài)識別，但存在識別周期長以及數(shù)據(jù)采集成本過高的缺陷。以上方法需在設(shè)備離線狀態(tài)下識別設(shè)備狀態(tài)，無法體現(xiàn)電廠設(shè)備的實時運行狀態(tài)。目前的研究通常利用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等分類算法分析振動信號，設(shè)備運行狀態(tài)中的振動信號過于復(fù)雜[4]，對于識別結(jié)果存在一定的影響。電廠設(shè)備狀態(tài)的智慧識別極為重要，電廠設(shè)備運行時，保障設(shè)備穩(wěn)定以及安全運行是電力領(lǐng)域急需解決的重要問題。設(shè)備異常工作將造成嚴重的生產(chǎn)事故，設(shè)備狀態(tài)精準識別有助于提前識別風險[5]，制定防治措施，避免設(shè)備運行過程中出現(xiàn)事故。周成以及王帥等人分別從遞歸特征以及全維度兩個方面評估以及監(jiān)測智能變電站設(shè)備狀態(tài)[6-7]，以上2種方法均需采集設(shè)備運行過程中的振動信號，獲取設(shè)備運行狀態(tài)相關(guān)特征，通過人工智能技術(shù)實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的有效評估。熱力鏡像建模技術(shù)是新型建模技術(shù)，將該技術(shù)應(yīng)用于電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別中，研究基于熱力鏡像建模技術(shù)的電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別，利用熱力鏡像建模技術(shù)具有的高效建模性能，依據(jù)電廠設(shè)備狀態(tài)的智慧識別結(jié)果，為電廠關(guān)鍵設(shè)備運維策略提供理論基礎(chǔ)。

1 電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別影響因素

電廠中包含眾多的關(guān)鍵設(shè)備，明確電廠關(guān)鍵設(shè)備運行過程中狀態(tài)變化的影響因素，依據(jù)影響電廠關(guān)鍵設(shè)備運行狀態(tài)因素提升設(shè)備狀態(tài)智慧識別性能。

1.1 變壓器運行狀態(tài)影響因素

變壓器運行過程中受到電磁場、水分以及溫度影響。變壓器狀態(tài)異常情況下，其絕緣性能存在較大差異。變壓器的耐壓強度以及機械強度可以體現(xiàn)其絕緣老化情況[8]，變壓器出現(xiàn)局部放電以及絕緣電阻等情況同樣可以造成變壓器絕緣老化。通過油試驗確定變壓器絕緣狀態(tài)，油試驗情況下變壓器狀態(tài)變化見表1。

由表1可知，油中存在水分、導(dǎo)電介質(zhì)等情況均對變壓器運行狀態(tài)具有較大影響。除以上因素外，變壓器運行的溫度、濕度等環(huán)境因素同樣對變壓器運行狀態(tài)存在較大影響。

表1 油試驗結(jié)果Tab.1 Oil test results

1.2 斷路器運行狀態(tài)影響因素

斷路器長期運行過程中，容易存在機械磨損情況，斷路器運行狀態(tài)受電弧影響較大。斷路器的電弧溫度較高，電弧與觸頭接觸時，容易出現(xiàn)變形以及損壞情況，即斷路器的電弧磨損情況[9]。開斷磨損是造成斷路器狀態(tài)異常的主要原因。斷路器運行過程中的環(huán)境溫度、環(huán)境濕度同樣對運行狀態(tài)存在較大影響。

1.3 隔離開關(guān)運行狀態(tài)影響因素

隔離開關(guān)的瓷瓶斷裂、導(dǎo)電回路過熱等情況均可能造成隔離開關(guān)異常情況。影響隔離開關(guān)運行狀況的主要因素為：導(dǎo)電回路過熱、銹蝕、瓷瓶斷裂以及操作失靈等情況。瓷瓶斷裂是造成隔離開關(guān)異常運行的主要原因，隔離開關(guān)的瓷瓶斷裂可能造成母線短路情況[10]，嚴重者可能造成停電情況。由于隔離開關(guān)長期在室外運行，因此，環(huán)境溫度以及環(huán)境濕度對隔離開關(guān)運行狀態(tài)具有較大影響。

1.4 互感器運行狀態(tài)影響因素

互感器是電廠電力系統(tǒng)中的關(guān)鍵設(shè)備?；ジ衅骶植吭骷囟壬?、電容分壓器短路等情況均可能影響互感器運行狀態(tài)。互感器主要包括局部放電、電壓下降以及中間變壓器故障等情況[11]?；ジ衅髟骷邪忠约熬€圈引線接地等情況均可能造成變壓器故障。環(huán)境過于潮濕可能影響互感器的絕緣性能，造成局部放電情況。

2 熱力鏡像建模技術(shù)

熱力鏡像建模技術(shù)是利用設(shè)備運行的熱力數(shù)據(jù)實現(xiàn)鏡像建模的重要技術(shù)。熱力鏡像建模技術(shù)可利用電廠關(guān)鍵設(shè)備的熱力運行數(shù)據(jù)，明確鏡像建模的規(guī)律，為電廠關(guān)鍵設(shè)備建模的一般規(guī)律建立完善的理論。熱力鏡像建模技術(shù)為電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的智慧識別提供重要基礎(chǔ)。熱力鏡像建模技術(shù)需依據(jù)電廠關(guān)鍵設(shè)備的理論模型進化以及確定設(shè)備的部分參數(shù)[12]。建模過程中需合理假設(shè)研究對象，避免建模失敗。對于復(fù)雜的電廠關(guān)鍵設(shè)備，其物理結(jié)構(gòu)變化存在較高的未知，設(shè)備內(nèi)部作用規(guī)律以及連接方式存在極高的非線性、時變性以及復(fù)雜性，無法通過傳統(tǒng)模型研究設(shè)備間的參數(shù)關(guān)系。熱力鏡像建模技術(shù)對于具有較高轉(zhuǎn)速、高壓、高溫且具有復(fù)雜關(guān)聯(lián)的電廠關(guān)鍵設(shè)備，可提升模型建立有效性。

熱力鏡像建模技術(shù)工作原理：采集電廠關(guān)鍵設(shè)備運行數(shù)據(jù)，依據(jù)所采集的數(shù)據(jù)采用遺傳算法、支持向量機等人工智能技術(shù)建立電廠關(guān)鍵設(shè)備運行參數(shù)數(shù)學模型的過程。熱力鏡像建模技術(shù)可以解決采用熱動力學原理建模無法解決非線性問題導(dǎo)致模型建立精度較差的缺陷。電廠關(guān)鍵設(shè)備中包含大量運行數(shù)據(jù)[13]，利用設(shè)備運行數(shù)據(jù)可以體現(xiàn)設(shè)備運行狀態(tài)。目前數(shù)據(jù)挖掘技術(shù)以及人工智能技術(shù)高速發(fā)展，為熱力鏡像模型建立提供依據(jù)。熱力鏡像建模技術(shù)是包含機器學習、人工智能技術(shù)、模式識別技術(shù)、熱能技術(shù)的眾多學科的建模方法。

熱力鏡像建模技術(shù)優(yōu)點如下：①熱力鏡像建模技術(shù)依據(jù)電廠關(guān)鍵設(shè)備的自然運行情況，形成模型的輸入變量，無需人工方式設(shè)置輸入變量[14]，對于電廠關(guān)鍵設(shè)備這一多變量、多回路耦合的復(fù)雜設(shè)備具有較高的建模有效性；②熱力鏡像建模技術(shù)無需假設(shè)系統(tǒng)結(jié)構(gòu)，改善傳統(tǒng)建模技術(shù)由于簡化以及假設(shè)造成的誤差，提升模型建立精度；③電廠關(guān)鍵設(shè)備為長期運行狀態(tài)，形成大量的狀態(tài)數(shù)據(jù)，采用熱力鏡像建模技術(shù)建立的數(shù)學模型可以有效體現(xiàn)電力關(guān)鍵設(shè)備運行過程中的動態(tài)特性[15]，提升所建立模型效率。將熱力鏡像建模技術(shù)應(yīng)用于電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別中，高效識別電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)，具有極強的實用性。

3 電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別原理

采用熱力鏡像建模技術(shù)智慧識別電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)結(jié)構(gòu)圖如圖1所示。

通過圖1電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別結(jié)構(gòu)圖可以看出，關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別主要包括明確數(shù)據(jù)源，確定建模目標、采集數(shù)據(jù)、鏡像建模以及模型驗證5部分。

（1）明確數(shù)據(jù)源。將來自電廠關(guān)鍵設(shè)備的實際運行數(shù)據(jù)作為熱力鏡像建模的數(shù)據(jù)來源。電廠關(guān)鍵設(shè)備運行數(shù)據(jù)具有監(jiān)測點眾多的特點，關(guān)鍵設(shè)備監(jiān)測點可體現(xiàn)關(guān)鍵設(shè)備的全部參數(shù)以及設(shè)備狀態(tài)[16]。測量的物理數(shù)據(jù)包括電流、電壓、溫度等眾多物理量。所采集的數(shù)據(jù)具有時變以及非線性特點。

（2）確定建模目標。建模目標對于熱力鏡像建模技術(shù)的模型建立極為重要，確定建模目標可明確所建立模型的類型。采用熱力鏡像建模技術(shù)識別電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的建模目標為輸出關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)識別結(jié)果。

圖1 智慧識別結(jié)構(gòu)Fig.1 Structure diagram of smart recognition

（3）采集數(shù)據(jù)。電廠關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)采集包含眾多監(jiān)測點，模型建立前通過數(shù)據(jù)預(yù)處理、數(shù)據(jù)選擇等方法獲取目標數(shù)據(jù)集。熱力鏡像建模技術(shù)中關(guān)鍵設(shè)備的專業(yè)知識對于模型建立極為重要。熱力鏡像建?？梢愿纳茖嶒灲Ｒ约袄碚摻４嬖诘木窒扌?。熱力鏡像建模利用所采集的現(xiàn)場運行電廠關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)建立模型，數(shù)據(jù)需具有較高的準確性以及可靠性[17]。關(guān)鍵設(shè)備運行歷史數(shù)據(jù)的時效性決定了所建立模型的識別性能，所采集數(shù)據(jù)需具有較高的有效性提升建模效率。

（4）熱力鏡像建模。熱力鏡像建模即針對固定對象，基于完成處理的數(shù)據(jù)集，選取合適的算法建立目標識別數(shù)學模型的過程。關(guān)聯(lián)分析、支持向量機等眾多算法均為建立模型的重要算法，選取合適的算法是熱力鏡像建模技術(shù)的關(guān)鍵。

（5）模型驗證。利用模型驗證過程提升模型可靠性。將建模數(shù)據(jù)劃分為模型訓練部分以及驗證部分，通過訓練數(shù)據(jù)保障模型輸出結(jié)果誤差在固定范圍內(nèi)，此時所建立的熱力鏡像模型為正確模型。通過實際運行數(shù)據(jù)與模型輸出數(shù)據(jù)的殘差對比，驗證模型有效性[18]，模型輸出的殘差序列為零均值白噪聲時，表明所建立模型滿足系統(tǒng)需求。通過完成驗證的模型實現(xiàn)電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別。

4 電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)識別方法

采用熱力鏡像建模技術(shù)實現(xiàn)電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的智慧識別，將電廠關(guān)鍵設(shè)備的熱力學參數(shù)作為輸入量，將設(shè)備狀態(tài)識別結(jié)果作為輸出量。熱力鏡像建模技術(shù)將設(shè)備中間點溫度作為關(guān)鍵參數(shù)。

4.1 建模目標

中間點溫度在電廠關(guān)鍵設(shè)備運行過程中是極為重要的參數(shù)。中間點溫度指在電廠關(guān)鍵設(shè)備的過熱區(qū)域中選取某固定的溫度測點，負荷變化情況下，將溫度測點維持在與該負荷相對應(yīng)的溫度，維持電廠關(guān)鍵設(shè)備的溫度為穩(wěn)定狀態(tài)。電廠關(guān)鍵設(shè)備的中間點溫度測點存在異常情況或故障情況時，溫度出現(xiàn)明顯波動[19]，同時對設(shè)備機組負荷影響較大，將電廠關(guān)鍵設(shè)備的中間點溫度作為熱力鏡像建模技術(shù)的輸入變量，可以直觀體現(xiàn)電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)變化情況。建立電廠關(guān)鍵設(shè)備中間點溫度的數(shù)學模型，通過熱力鏡像建模技術(shù)實現(xiàn)電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的智慧識別。

4.2 數(shù)據(jù)準備和變量選擇

利用電廠關(guān)鍵設(shè)備的日常運行數(shù)據(jù)作為樣本數(shù)據(jù)，電廠關(guān)鍵設(shè)備的日常運行數(shù)據(jù)具有較高的數(shù)據(jù)量。電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的智慧識別屬于非線性問題，其樣本選取極為重要。所選取電廠關(guān)鍵設(shè)備的日常運行數(shù)據(jù)應(yīng)具有較高的代表性，數(shù)據(jù)與數(shù)據(jù)之間應(yīng)存在較高差異，所選取的樣本數(shù)據(jù)應(yīng)極簡潔且樣本間存在較高差異。依據(jù)電廠關(guān)鍵設(shè)備運行原理，選取設(shè)備電流、設(shè)備電壓以及負荷作為模型建立的輔助變量。為了避免過多數(shù)據(jù)之間所存在的單位差異影響運算，需將所采集的數(shù)據(jù)標準化處理，完成標準化處理的原始電廠關(guān)鍵設(shè)備數(shù)據(jù)的平均值與方差應(yīng)分別為0與1，提升熱力鏡像建模技術(shù)的運算穩(wěn)定性以及運算精度。

4.3 選擇建模算法

熱力鏡像建模技術(shù)的建模對象為電廠關(guān)鍵設(shè)備，熱力鏡像建模的關(guān)鍵技術(shù)是算法選取。選取最小二乘支持向量機算法建立輸入變量為中間點溫度的數(shù)學模型。最小二乘支持向量機算法僅需求解獨立線性方程組即可完成訓練，具有極高的快捷性[20]，應(yīng)用于電廠關(guān)鍵設(shè)備智慧識別中的非線性建模，具有較高應(yīng)用性。最小二乘支持向量機利用不同類別編碼方式，構(gòu)建一個目標函數(shù)優(yōu)化體系，通過二分類器解決多類識別問題，通過二分類器將待分類樣本所屬類別直觀輸出。最小二乘支持向量機可以簡化多分類問題，降低運算復(fù)雜性。采用最小二乘支持向量機算法構(gòu)建熱力鏡像模型，具有更高的建模性能。

采用最小二乘支持向量機建立智慧識別電廠關(guān)鍵設(shè)備的熱力鏡像模型流程如圖2所示。

圖2 最小二乘支持向量機建模流程Fig.2 Least squares support vector machine modeling process

（1）獲取模型樣本。采集電廠關(guān)鍵設(shè)備的中間點溫度樣本，將所采集的樣本通過小波變換處理，獲取中間點溫度樣本的能量特征信息，將所獲取的中間點溫度能量特征信息作為采用最小二乘支持向量機建立熱力鏡像模型的訓練以及測試樣本。

（2）確定編碼形式。選取最小二乘支持向量機分類識別模型的多類別編碼方式，設(shè)置電廠關(guān)鍵設(shè)備的狀態(tài)類別數(shù)量。充分考慮所建立熱力鏡像模型受最小二乘支持向量機編碼方式的影響，選取最適合電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)識別問題的編碼形式。

（3）選取核函數(shù)。采用最小二乘支持向量機建立熱力鏡像模型時，核函數(shù)的選取對于模型的識別性能影響極高。支持向量機常用的核函數(shù)有線性核函數(shù)、徑向基核函數(shù)、Sigmoid核函數(shù)等，依據(jù)電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)識別需求，選取合適的核函數(shù)建立熱力鏡像模型的電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別模型。

（4）模型優(yōu)化。確定核函數(shù)后，利用所設(shè)定的訓練樣本以及測試樣本對采用最小二乘支持向量機建立的熱力鏡像模型參數(shù)進行優(yōu)化，獲取最佳的電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別效果。

（5）模型測試。將待識別狀態(tài)的電廠關(guān)鍵設(shè)備中間點溫度輸入所建立的熱力鏡像模型中，利用熱力鏡像模型具有的識別性能輸出電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)識別結(jié)果，體現(xiàn)熱力鏡像模型識別過程中的泛化性能。

5 仿真實驗

為了驗證所研究基于熱力鏡像建模技術(shù)的電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別方法，識別電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)有效性，將該方法應(yīng)用于某電廠中，選取電廠設(shè)備運行時采集的數(shù)據(jù)樣本，將采集的80個樣本作為測試集，使用測試集建立監(jiān)測模型以劃分設(shè)備的實際工作情況。

仿真模型與參數(shù)具體如下：額定容量158.8 MVA；有功功率135 MW；額定功率因數(shù)0.85；額定轉(zhuǎn)速3 000 r/min；爬坡率3 MW/h；放電功率17 MW；放電效率為90%；鍋爐額定蒸發(fā)量為480；給水溫度250 ℃。

并將電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)劃分為正常、警告、異常以及嚴重異常4種狀態(tài)。分析本文方法識別電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)，識別對比結(jié)果見表2。

表2 電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)識別結(jié)果Tab.2 State recognition results of key equipment in power plants

由表3實驗結(jié)果可以看出，本文方法可以實現(xiàn)電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的智慧識別。采用本文方法智慧識別電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的識別結(jié)果與電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)實際結(jié)果極為接近。電廠關(guān)鍵設(shè)備運行狀態(tài)較好時，本文方法可精準識別關(guān)鍵設(shè)備運行狀態(tài)；變壓器等關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)為警告以及異常時，本文方法仍然可以精準識別設(shè)備運行狀態(tài)。本文方法在電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)為正常、警告、異常以及嚴重異常情況下，均可以實現(xiàn)設(shè)備狀態(tài)的精準識別，驗證本文方法具有較高的設(shè)備運行狀態(tài)智慧識別性能，有利于電廠運維人員依據(jù)設(shè)備狀態(tài)制定差異化的運維策略。

統(tǒng)計采用本文方法識別電廠關(guān)鍵設(shè)備，識別前后過程的擬合曲線，統(tǒng)計結(jié)果如圖3所示。

圖3 本文方法識別前后擬合曲線對比Fig.3 compares the fitting curves before and after identification

圖3實驗結(jié)果可以看出，本文方法識別后在15次迭代次數(shù)內(nèi)即可實現(xiàn)運算穩(wěn)定，獲取電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別的最佳適應(yīng)度；本文方法識別前均在高于20次后最佳適應(yīng)度為穩(wěn)定狀態(tài)，圖3結(jié)果有效驗證本文方法具有較高的運算性能，具有較快的識別速度，有利于電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的高效識別。

本文方法采用最小二乘支持向量機建立熱力鏡像模型。統(tǒng)計不同樣本點情況下，所建立模型的中間點溫度輸出結(jié)果與實際結(jié)果，對比結(jié)果見表3。實驗結(jié)果可以看出，本文方法采用最小二乘支持向量機建立熱力鏡像模型，所建立熱力鏡像模型的中間點溫度輸出結(jié)果與實際中間點溫度結(jié)果極為接近。中間點溫度輸出誤差低于1 ℃，驗證本文方法所建立的熱力鏡像模型具有較高的識別性能。

選取均方根誤差、最大絕對誤差以及平均相對誤差作為評價本文方法智慧識別電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的評價指標，本文方法識別不同類型電廠設(shè)備的均方根誤差、最大絕對誤差以及平均相對誤差結(jié)果見表4。由表4可以看出，本文方法采用熱力鏡像建模技術(shù)實現(xiàn)電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的智慧識別，智慧識別的均方根誤差低于1，最大絕對誤差低于2，平均相對誤差低于0.5。實驗結(jié)果再次驗證本文方法具有較高的智慧識別性能，可以快速獲取最佳的模型運行參數(shù)，性能指標優(yōu)越，具有較高的泛化能力，驗證本文方法具有較高的處理非線性問題的水平。

表3 中間點溫度輸出結(jié)果對比Tab.3 Comparison of intermediate point temperature output results ℃

表4 性能指標對比Tab.4 Comparison of performance indicators

6 結(jié)語

針對電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)智慧識別的模糊性以及復(fù)雜性，利用熱力鏡像建模技術(shù)實現(xiàn)電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的智慧識別。通過仿真實驗驗證熱力鏡像建模技術(shù)具有較高的智慧識別性能，可以實現(xiàn)電廠關(guān)鍵設(shè)備狀態(tài)的有效識別。采用方法識別電廠關(guān)鍵設(shè)備具有邊界清晰的優(yōu)勢，識別結(jié)果與電廠關(guān)鍵設(shè)備實際狀態(tài)吻合。模型具有較高的使用性能，識別結(jié)果具有較高準確性，可應(yīng)用于電廠實際應(yīng)用中。