探析設(shè)備智能診斷技術(shù)系統(tǒng)在智慧電廠的應(yīng)用

孟周

摘要：本文通過對設(shè)備智能診斷技術(shù)在智慧電廠當中應(yīng)用的實際價值入手，從三個層面系統(tǒng)地闡述了該技術(shù)在智慧電廠中的應(yīng)用現(xiàn)狀和未來發(fā)展趨勢。即現(xiàn)狀、可行性以及實現(xiàn)框架三個層面，希望能夠為智慧電廠的未來發(fā)展以及智能診斷技術(shù)的應(yīng)用和推廣提供合理參考。

關(guān)鍵詞：智能診斷;設(shè)備系統(tǒng);智慧電廠

引言：近年來，我國電力行業(yè)的發(fā)展可以使用突飛猛進來形容，我國各大電廠已經(jīng)實現(xiàn)了不同程度的數(shù)字化和智能化，總之數(shù)字化電廠不僅僅是一個信息化的操作平臺，更是未來電廠設(shè)備運行和發(fā)展的最終目標。

一、設(shè)備智能診斷技術(shù)在智慧電廠中應(yīng)用的價值

我國電廠發(fā)展的實際要求是“安全、經(jīng)濟、環(huán)?！?，在眾多發(fā)展指標當中，安全是第一要義。電廠中設(shè)備的運行狀態(tài)分析與診斷是發(fā)電廠進行生產(chǎn)的核心環(huán)節(jié)，電力企業(yè)普遍對于此項工作都投入了大量精力和高度重視。但相關(guān)工作需要專業(yè)的技術(shù)人員參與數(shù)據(jù)監(jiān)測和診斷，因此，對于技術(shù)的要求較高，一方面，需要技術(shù)人員具有深入的專業(yè)能力，另一方面，也需要工作人員具有強烈的責任心和工作經(jīng)驗。

對于現(xiàn)代社會的發(fā)電廠而言，智慧電廠的診斷技術(shù)能夠保障設(shè)備診斷工作有效實現(xiàn)，設(shè)備機組對于工作過程中產(chǎn)生的海量數(shù)據(jù)完成采集、整理以及分析，屬于順應(yīng)時代發(fā)展趨勢的電力行業(yè)革命第一步[1]。

二、設(shè)備智能診斷技術(shù)在智慧電廠當中的應(yīng)用

（一）應(yīng)用現(xiàn)狀

自20世紀90年代人工智能技術(shù)開始發(fā)展和推廣以來，我國許多相關(guān)技術(shù)的研究機構(gòu)和實驗室都在當時同步開展了設(shè)備智能診斷技術(shù)的相關(guān)研究，并逐漸將該技術(shù)投入電力行業(yè)、冶金行業(yè)等工廠中使用。此類研究火熱了一段時間之后，研究人員根據(jù)該技術(shù)當時的發(fā)展情況判斷此項技術(shù)的發(fā)展前景一般，無法按照研究預(yù)期發(fā)揮其價值。對于發(fā)電廠而言，設(shè)備故障診斷工作需要嚴格符合要求，不僅要準確找出故障所在，還要對于故障準確度進行進一步的提升。由此可見，故障診斷是智能診斷技術(shù)的核心，此過程專業(yè)的工作人員需要準確掌握可能導致設(shè)備產(chǎn)生故障的具體原因和特征，以便在后續(xù)的設(shè)備故障診斷過程中再次發(fā)揮價值。但實際上雖然近年來我國始終有研究人員從事相關(guān)的技術(shù)研究，但實際上該技術(shù)在近幾年的電力行業(yè)發(fā)展過程中并沒有取得明顯進展。

相關(guān)研究作為發(fā)展智慧電廠智能診斷技術(shù)的前提條件，需要不斷進行深入研究，上文提到該技術(shù)近幾年在電力行業(yè)并沒有明顯發(fā)展，主要表現(xiàn)在于以下四點：

第一是大量的相關(guān)研究集中在設(shè)備故障診斷的算法方向，如：相關(guān)技術(shù)研究過程中將遺傳算法、神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)等復雜算法被應(yīng)用到故障診斷的領(lǐng)域，又叫做先進診斷技術(shù)，雖然能夠查詢到的資料和論文不少，但實際上進行相關(guān)研究的實驗室并不多，最終產(chǎn)生的研究結(jié)果更是鳳毛麟角。

第二是脫開設(shè)備對象的特征研究診斷方法以及技術(shù)。故障診斷工作是智能診斷技術(shù)的核心，需要熟悉各種設(shè)備故障特點和零部件結(jié)構(gòu)功能，總之是需要從系統(tǒng)層面開展設(shè)計工作。但是近幾年展開的故障診斷工作大多數(shù)僅針對單個設(shè)備零件，簡單講就是技術(shù)較基礎(chǔ)，對于設(shè)備故障中的疑難問題研究不足。

第三是實驗研究與實際工程之間的差異，電力行業(yè)的智能設(shè)備診斷工作具有“接地氣”的典型特點，導致許多實驗項目的研究與實際的工程還存在較大差異。以國內(nèi)的學術(shù)研究對于設(shè)備故障的研究為例，實際關(guān)于設(shè)備摩擦等故障的研究內(nèi)容與工程中設(shè)備產(chǎn)生的故常類型存在差異甚至可以用“南轅北轍”來形容，因此部分研究成果在智能診斷技術(shù)當中投入使用會對智慧電廠計劃的落實起到反效果。

第四是我國針對設(shè)備故障的研究和診斷系統(tǒng)大多數(shù)是針對振動信號展開的，即對于設(shè)備負荷、電流量、溫度等因素的重視程度存在嚴重不足之處，不能再實際應(yīng)用過程中振動數(shù)據(jù)和工程落實過程聯(lián)系起來，導致實驗得出的振動數(shù)據(jù)不夠準確。實際上，振動數(shù)據(jù)與實驗過程之間的關(guān)系包含許多設(shè)備特征，運轉(zhuǎn)正常的電力設(shè)備，理論上產(chǎn)生的振動數(shù)據(jù)智慧與轉(zhuǎn)速有關(guān)，與實驗過程中產(chǎn)生的其他參數(shù)沒有關(guān)聯(lián)。研究人員按照實驗產(chǎn)生的振動數(shù)據(jù)以及過程參數(shù)之間的關(guān)系，能夠在后續(xù)智能診斷過程中將許多較為相似的設(shè)備故障區(qū)分開來。由此可見，設(shè)備診斷過程中對于過程參數(shù)利用的深入程度實際上是技術(shù)人員故障診斷水平高低的判斷。

（二）發(fā)展可行性

眾所周知，在進行智能診斷工作之前需要完成幾個前提條件，即完備的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)文件、豐富的工作經(jīng)驗以及先進的數(shù)據(jù)提取技術(shù)等。本小節(jié)主要根據(jù)上述幾點智能診斷技術(shù)的可行性展開分析，希望能夠達到以小見大的效果。

首先是完備的設(shè)備狀態(tài)數(shù)據(jù)，智能化電廠需要數(shù)字化電廠提供工作平臺，與20世紀90年代的情況相比，當前我國的發(fā)電廠數(shù)據(jù)獲取方面已經(jīng)有了明顯的進步。主要原因在于我國發(fā)電廠目前基本都配備了SIS系統(tǒng)以及TDM系統(tǒng)，上述系統(tǒng)能夠?qū)⒄駝訑?shù)據(jù)和過程參數(shù)有效結(jié)合起來，在專家到達電廠后，可以根據(jù)技術(shù)人員提供的數(shù)據(jù)迅速開展設(shè)備的故障診斷工作。在我國電力行業(yè)目前的技術(shù)水平下，已經(jīng)完全能夠?qū)崿F(xiàn)，即便專家不到電廠，也能夠自行利用上述系統(tǒng)提供的數(shù)據(jù)進行設(shè)備故障診斷工作。

其次是豐富的工作經(jīng)驗，與當前發(fā)展速度越來越快的人工智能技術(shù)相比而言，專家系統(tǒng)已經(jīng)能夠完全模擬專家團隊對故障設(shè)備的判斷和最終決策，十分適合在電廠設(shè)備故障智能診斷系統(tǒng)當中使用。實際上該系統(tǒng)研發(fā)成功后，首先在醫(yī)療診斷系統(tǒng)中投入使用，主要是由于電廠設(shè)備故障診斷與醫(yī)療故診斷相似度較高，因此能夠達到通用的目的。此外，智能故障診斷系統(tǒng)在進一步研究時，需要充分重視系統(tǒng)的學習能力，因此系統(tǒng)需要具備較強的兼容性和模塊性，能夠保障在科學技術(shù)不斷發(fā)展的過程中能夠進行自主升級。

最后是先進的數(shù)據(jù)提取技術(shù)，提取數(shù)據(jù)是專家到達電廠開展設(shè)備故障診斷前需要進行的工作。專家能否從大量的設(shè)備故障數(shù)據(jù)當中準確發(fā)現(xiàn)有價值的內(nèi)容，很大程度的決定了其自身對于設(shè)備故障判斷的準確性，若能夠在海量數(shù)據(jù)中發(fā)現(xiàn)不穩(wěn)定振動和真空之間的關(guān)系，設(shè)備故障也就可以得到妥善解決。

我國設(shè)備智能診斷系統(tǒng)的現(xiàn)實技術(shù)當中發(fā)展較好的技術(shù)已經(jīng)有較多種類，如：智能Build-in Test技術(shù)，就是設(shè)備內(nèi)提供自動檢測技術(shù)，也是聯(lián)機測試新的發(fā)展方向。該技術(shù)是從美國航空電子業(yè)界的研究發(fā)展而來，近年來在我國迅速發(fā)展已經(jīng)隱隱有超越發(fā)達國家的勢頭。

（三）實現(xiàn)框架

設(shè)備智能診斷系統(tǒng)的實現(xiàn)框架可以從兩個方面展開分析，一方面是該系統(tǒng)的功能和運行特點，在數(shù)據(jù)的采集過程中，一是需要收集過程參數(shù)，二是要收集振動數(shù)據(jù)，其中前者的數(shù)據(jù)來源是DCS系統(tǒng)，而后者的來源則受TDM系統(tǒng)。在信號處理階段，工作人員需要利用信號處理模塊，通過小波分析等手段將獲得的原始信號進行預(yù)處理。在特征表示階段，特征表示的模塊中含有許多多樣性功能，例如頻域特征等。頻域特征指的是包括均值、標準差等多項數(shù)據(jù)的時域特征統(tǒng)計結(jié)果。在特征提取階段，工作人員會使用多種提取方式結(jié)合的方法，從數(shù)據(jù)中提煉過程參數(shù)，并與單場實際的設(shè)備故障信息相結(jié)合，最終確認故障類型。

另一方面是故障特征提取工作，即振動信號特征提取法、故障波形匹配和相關(guān)分析，需要強調(diào)的是在對振動數(shù)據(jù)和過程參數(shù)進行分析時，需要保障對于相關(guān)系數(shù)的考慮，還要探究智能設(shè)備故障分析系統(tǒng)的時間延遲。

結(jié)束語：綜上所述，將設(shè)備智能診斷技術(shù)應(yīng)用到智慧電廠當中，是我國乃至世界未來電力行業(yè)發(fā)展的主要趨勢，其中電廠數(shù)字化系統(tǒng)--SIS，和用于狀態(tài)監(jiān)測的TDM系統(tǒng)都能夠為設(shè)備智能診斷系統(tǒng)提供良好的發(fā)展和運行平臺，由此可見，此項研究具有良好的發(fā)展前景。

參考文獻：

[1]陳孔和.設(shè)備智能診斷技術(shù)系統(tǒng)在智慧電廠的應(yīng)用研究[J].電子世界，2019（24）：164-165.