摘要：海洋石油平臺(tái)的電力設(shè)備種類繁多、數(shù)量龐大、分布廣泛且與外界環(huán)境相對隔離，其運(yùn)行工況復(fù)雜多變，一旦發(fā)生故障，會(huì)嚴(yán)重影響平臺(tái)正常的生產(chǎn)流程?；诖耍岢隽艘环N基于智能巡檢的海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障診斷方法。首先，詳細(xì)闡述了海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備系統(tǒng)工作流程；其次，總結(jié)了海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障類型與診斷流程；再次，提出了海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障診斷系統(tǒng)總體方案，并構(gòu)建了基于高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）的電力設(shè)備故障診斷模型；最后，通過實(shí)驗(yàn)驗(yàn)證了該模型的有效性和可靠性。結(jié)果表明，與其他方法相比，基于智能巡檢的海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障診斷方法在識(shí)別故障模式方面具備明顯的優(yōu)勢。

關(guān)鍵詞：智能巡檢；海洋石油平臺(tái)；電力設(shè)備；故障診斷；高斯混合模型

中圖分類號(hào)：TD607 文獻(xiàn)標(biāo)識(shí)碼：A

0 引言

隨著社會(huì)經(jīng)濟(jì)的快速發(fā)展，能源需求日益增長，海洋石油平臺(tái)的建設(shè)和運(yùn)營在全球范圍內(nèi)受到高度重視。然而，海洋環(huán)境的特殊性使得海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備面臨更多的風(fēng)險(xiǎn)。惡劣的氣候和海洋條件、長期暴露等因素都會(huì)對電力設(shè)備的健康狀態(tài)產(chǎn)生直接影響，導(dǎo)致其故障頻發(fā)。在濕度高、腐蝕性強(qiáng)的環(huán)境中，電力設(shè)備的老化速度會(huì)加快，這對故障預(yù)警的靈敏度和應(yīng)急響應(yīng)的有效性提出了更加嚴(yán)格的要求。傳統(tǒng)的人工巡檢方式存在效率低、應(yīng)變能力差等局限性，不僅增加了人力成本，還會(huì)影響電力設(shè)備的安全運(yùn)行和平臺(tái)的整體生產(chǎn)效率。因此，智能巡檢技術(shù)逐漸成為解決傳統(tǒng)巡檢方式能力不足的有效手段[1]。

1 海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備系統(tǒng)工作流程

如圖1所示，海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備系統(tǒng)主要包括海洋石油平臺(tái)遠(yuǎn)程控制系統(tǒng)、電力控制系統(tǒng)、燃燒供電模塊、磷酸鐵鋰儲(chǔ)能系統(tǒng)、緊急電源等。具體工作流程：①主變壓器和整流器將來自電網(wǎng)的低壓交流電轉(zhuǎn)換為高壓直流電；②高壓直流電通過母線被輸送到終端，并通過電纜傳輸至平臺(tái)的各個(gè)系統(tǒng)；③平臺(tái)的各個(gè)系統(tǒng)設(shè)置若干個(gè)低壓配電柜，每個(gè)低壓配電柜又與其主線相連，并通過電纜分別與主變壓器、高壓直流電源、終端等連接；④整流器將直流電轉(zhuǎn)換為交流電，并通過電纜將交流電分配給各個(gè)終端設(shè)備[2]。

2 海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障類型與診斷流程

2.1 故障類型

海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備主要包括變壓器、斷路器和隔離開關(guān)，其主要作用是轉(zhuǎn)換電能，并向外輸送電能[3]。海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備的故障類型主要有以下3種類型。

（1）電力設(shè)備內(nèi)部故障：主要包括絕緣材料老化、絕緣結(jié)構(gòu)缺陷、絕緣材料機(jī)械強(qiáng)度降低和機(jī)械磨損等。其中，絕緣材料老化是海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備最主要的內(nèi)部故障類型。

（2）電力設(shè)備外部故障：主要包括外部線路損傷、斷線和接地等。其中，外部線路斷線是海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備最常見的外部故障類型。

（3）電力系統(tǒng)整體性故障：電力系統(tǒng)因某種原因（如系統(tǒng)過載、設(shè)備故障和線路短路等）而發(fā)生故障，進(jìn)而影響整個(gè)平臺(tái)的功能和各個(gè)部分的相互協(xié)作[4]。

2.2 故障診斷流程

首先，對海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備的運(yùn)行狀態(tài)進(jìn)行實(shí)時(shí)監(jiān)測，將采集的數(shù)據(jù)預(yù)處理后輸入數(shù)據(jù)分析模塊，以判斷設(shè)備狀態(tài)是否正常；其次，異常預(yù)警模塊向平臺(tái)管理人員發(fā)送故障報(bào)警信息，平臺(tái)管理人員可以利用系統(tǒng)對故障類型、原因及處理措施進(jìn)行綜合判斷；最后，系統(tǒng)將判斷結(jié)果輸出至決策模塊，平臺(tái)管理人員可根據(jù)決策模塊的提示做出相應(yīng)的處理措施，并通知相關(guān)部門進(jìn)行處理。

3 海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障診斷系統(tǒng)總體方案

3.1 系統(tǒng)功能需求

首先建立海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控系統(tǒng)；其次，通過整合各類信息構(gòu)建海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備綜合狀態(tài)監(jiān)測數(shù)據(jù)庫；再次，根據(jù)數(shù)據(jù)分析結(jié)果建立海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障診斷模型；最后，通過可視化平臺(tái)進(jìn)行海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障展示。系統(tǒng)主要實(shí)現(xiàn)以下4個(gè)方面的功能：

①數(shù)據(jù)采集與監(jiān)控功能，包括傳感器的接入、傳輸通道的接入、數(shù)據(jù)采集以及數(shù)據(jù)傳輸?shù)拳h(huán)節(jié)；②數(shù)據(jù)分析與處理功能，包括信息處理、特征提取、故障診斷模型訓(xùn)練、結(jié)果顯示以及預(yù)警等方面；③智能決策功能，涵蓋設(shè)備健康狀態(tài)評估、設(shè)備預(yù)警以及故障診斷等方面；④用戶界面管理功能，涉及用戶信息管理、歷史數(shù)據(jù)查詢、系統(tǒng)維護(hù)以及日志管理等環(huán)節(jié)。

3.2 系統(tǒng)結(jié)構(gòu)

海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障診斷系統(tǒng)由采集層、網(wǎng)絡(luò)層、平臺(tái)層和應(yīng)用層構(gòu)成。其中，采集層包括傳感器和設(shè)備控制終端，主要負(fù)責(zé)電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息的采集和傳輸；網(wǎng)絡(luò)層包括數(shù)據(jù)服務(wù)器、數(shù)據(jù)交換機(jī)和數(shù)據(jù)庫服務(wù)器，用于存儲(chǔ)、分析和診斷電力設(shè)備運(yùn)行狀態(tài)信息；平臺(tái)層利用數(shù)據(jù)服務(wù)器對設(shè)備監(jiān)測數(shù)據(jù)進(jìn)行管理和分析，并通過網(wǎng)絡(luò)將相關(guān)數(shù)據(jù)傳輸?shù)綉?yīng)用層；應(yīng)用層可以實(shí)現(xiàn)電力設(shè)備故障診斷及預(yù)警等功能。

4 構(gòu)建基于高斯混合模型的電力設(shè)備故障診斷模型

4.1 高斯混合模型原理

高斯混合模型（Gaussian mixture model，GMM）是統(tǒng)計(jì)學(xué)中的一種機(jī)器學(xué)習(xí)算法，高斯分布能夠擬合多種類型的數(shù)據(jù)集，并且保留數(shù)據(jù)特征，其概率密度函數(shù)f（x）計(jì)算公式如下：

f（x）=e。" " " " " " " " " " " " " " " " " "（1）

式中，x為隨機(jī)變量，μ為均值，σ2為方差。

由此可知，x～N（μ，σ2）。當(dāng)μ=0，σ=1時(shí)，高斯分布屬于標(biāo)準(zhǔn)正態(tài)分布，此時(shí)概率密度函數(shù)計(jì)算公式如下：

f（x）=e 。" " " " " " " " " " " " " " " " " " " " （2）

4.2 GMM故障診斷流程

基于GMM原理，總結(jié)出GMM對海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障類型的診斷流程，具體步驟如下。

步驟1：對樣本集數(shù)據(jù)進(jìn)行預(yù)處理后，學(xué)習(xí)訓(xùn)練集樣本數(shù)據(jù)信息，建立故障模式庫，并確定訓(xùn)練集故障數(shù)據(jù)的聚類中心。

步驟2：根據(jù)海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備系統(tǒng)采集的樣本數(shù)據(jù)集和GMM的概率密度函數(shù)，遍歷所有海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障測試集樣本數(shù)據(jù)，計(jì)算出每個(gè)樣本數(shù)據(jù)xi隸屬于第k類故障模式的條件概率γik。

步驟3：根據(jù)已知的條件概率γik求解GMM中新的參數(shù)θ，并用獲得的新參數(shù)更新GMM，同時(shí)獲得模型新的概率密度函數(shù)。

步驟4：判斷模型是否達(dá)到迭代終止條件（設(shè)定閾值為ε），若達(dá)到則停止迭代，輸出模型參數(shù)；反之，則返回步驟2。

5 實(shí)驗(yàn)結(jié)果分析

本文測試了3種診斷模型，分別為粒子群（particle swarm optimization，PSO）算法、自適應(yīng)粒子群（adaptive particle swarm optimization，APSO）算法和本文模型。將3種模型分別運(yùn)行50次后，不同模型的診斷準(zhǔn)確率結(jié)果如表2所示。結(jié)果表明，PSO、APSO、本文模型的診斷準(zhǔn)確率平均值分別為91.54%、94.37%、99.67%，本文模型診斷準(zhǔn)確率的最大值、最小值、平均值和眾數(shù)均高于其他2種模型，且本文模型的標(biāo)準(zhǔn)差與PSO、APSO相比更小，表明改進(jìn)后的模型診斷結(jié)果更加穩(wěn)定。

6 結(jié)論

本文提出了海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備故障診斷系統(tǒng)總體方案，并構(gòu)建了基于GMM的電氣設(shè)備故障診斷模型，提高了海洋石油平臺(tái)電力設(shè)備的巡檢與維護(hù)效率，并為未來海洋石油平臺(tái)的智能化管理提供了新的思路，具有重要的理論價(jià)值和實(shí)踐應(yīng)用前景。

參考文獻(xiàn)

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