发电设备状态检修对于电厂安全、稳定、高效运行具备极其重大意义。目前,电力设备大多采用计划检修模式,易产生维修不足或维修过剩、盲目维修等问题,从而造成人力、物力、财力资源的浪费。
而且,传统电厂片面地关注参数限值报警,缺乏对参数长期趋势变化分析,不能及时有效地发现设备劣化趋势与潜在故障,也会为电厂的安全生产带来隐患。
(两张)图注:系统主机首页可集中显示汽轮发电机组/辅机运作时的状态,实时监视轴承振动水平、重要参数的变化情况
先一科技公司自主研发的智慧电厂“智慧检修决策支持系统”,将多种数智技术与设备机理分析相结合,能实时监测评估设备状态,协助电厂作出准确的检修决策,有效为电企降低检修成本和风险,延长设备常规使用的寿命,在保证设施安全的同时,提升电厂经营效益。
电厂的发电设备结构较为复杂、零部件众多,任何一个环节发生故障,都可能会影响电厂生产效益,甚至会出现安全隐患。
电厂往往会投入大量人力和时间成本用于设备故障诊断,而且这种精密的工作,极为依赖具有深厚专业相关知识和丰富实践经验的高水平技术人员,即便如此,仍难以避免设备故障诊断的主观性和不确定性,影响故障诊断的准确性和效率。
图注:系统能多选或全选“选择工艺测点/故障类型”,还能查看任意时间段对应的故障趋势变化分析图谱
“智慧检修决策支持系统”运用大数据分析技术,可以对设备正常运行历史数据进行挖掘,通过比较设备正常状态与当前状态的差异,能够实时监测并及时有效地发现机组的劣化和非正常现象,完成故障诊断,并自动生成设备故障部位、故障原因、故障严重等级、维修方案及维修成本的情况报告。
原本,巡点检人员需要经常对有几率存在的故障点进行逐一排查诊断,费时又费力,如今通过系统就能随时随地的全面掌握设备正常运行状态,方便巡检人员合理安排检修计划,减少设备不必要的检修和停机时间。
图注:系统通过设备监测参数,标记故障峰值记录、得出设备轴承及设备的健康等级,并结合专家知识库可给出“故障原因和故障谱图”与维修建议
此外,系统还结合了专家知识库,相当于多名权威专家帮助电厂进行设备故障诊断,更加科学精准。
科学合理、快速高效地制定检修决策,也可以最大限度地降低发电设备启停对发电生产的影响,保障经营效益。
传统电厂的检修,除了依赖人工巡点检的经验安排检修策略外,还会根据设备制造商的建议、经验或行业标准,制定设备需要定期检修的时间和周期,或者被动地采用故障事后检修。
虽然,这些传统方法在一定程度上能够保障设备的正常运行和安全性,但也存在诸多过度依赖经验的和被动检修的局限性,影响着电厂生产保供的安全性和可靠性。
“智慧检修决策支持系统”通过加装传感器等方式,丰富设备监测手段,汇集设备多源数据,构建让工作人员一目了然的设备画像,并自动完成设备运作时的状态评价,提供设备检修决策必要的总体分析报告,帮助电厂合理制定设备检修策略,逐步优化检修项目、检修周期、检修等级、检修策略、检修成本等一系列原本需要人工完成的工作。
而且,这种基于数据支撑的策略,更加科学、客观、合理,能有效提升电厂设备的可靠性和运行寿命。利用系统,电厂能轻松实现向以设备状态驱动工作模式为主、计划驱动工作为辅的创新性设备管理模式的转变。
现在,该公司智慧电厂团队将大型语言模型融入系统,以提高检修决策和调度的自动化、智能化程度,更准确地预测设备故障和维修需求,更加科学地编排检修计划和任务,帮助电厂实现设备运维管一体化,降低运营成本。
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