CN107429979B

CN107429979B - 检测运行的热设施的冷却装置的缺陷的方法

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Publication number: CN107429979B
Application number: CN201680010892.0A
Authority: CN
Inventors: C·达奎挪伊; C·沃尔夫; V·乔瑞尔
Original assignee: Electricite de France SA
Current assignee: Electricite de France SA
Priority date: 2015-02-19
Filing date: 2016-02-19
Publication date: 2019-01-01
Anticipated expiration: 2036-02-19
Also published as: US10393453B2; CN107429979A; EP3259547B1; US20180031339A1; BR112017016961A2; FR3033036B1; FR3033036A1; WO2016132079A1; BR112017016961B1; EP3259547A1

Abstract

本发明涉及一种检测在给定环境中运行的热设施(1)的冷却装置(2)的缺陷的方法，包括实施以下步骤：(a)由多个传感器(13)测量关于冷却装置(2)的一组物理参数值，其中有特定于冷却装置(2)运行的至少一个内源性参数和特定于环境的至少一个外源性参数；(b)由数据处理部件(11)根据物理参数值和模型计算内源性参数的至少一个期望最优值；(c)由数据处理部件(11)根据测量值与内源性参数的期望最优值之间的偏差和/或偏差的变化，确定冷却装置(2)的至少一个潜在缺陷功能；(d)由数据处理部件(11)测试冷却装置(2)的被确定为潜在缺陷功能的每个功能；(e)由数据处理部件(11)在冷却装置(2)的至少一个功能被测试为有缺陷的情况下触发警报。

Description

检测运行的热设施的冷却装置的缺陷的方法

技术领域

本发明涉及检测热设施的冷却装置的缺陷(deficiency)的方法。

背景技术

热电站(本术语包括核电站和火电站)采用热源能量来使载热流体(典型地，水)蒸发。

如此产生的蒸汽进入到涡轮机中，在涡轮机中，蒸汽的膨胀使涡轮机的转子转动，所述转子耦接到交流发电机，所述交流发电机将涡轮机的机械能转变为电能。在涡轮机出口处，蒸汽在由冷源供给的冷凝器中凝结。蒸汽回到液态，并且该冷凝液被再次输送到水供给系统中用于新的蒸发循环。

对于许多大功率发电站而言，冷源是一个或多个冷却装置。这些冷却装置的功能为通过使热水在气流中流动，将来自冷凝器的热排出至外部介质。

参考图1，冷却塔2通常表示包括混凝土高塔20的设备，一般具有类双曲线的形状。通过由泵40供给的回路4而来自冷凝器3的要冷却的水，通过塔20内的管道被运输。从水到达此处开始，水借助穿孔的坡道网被分散，而后靠重力作用流至蜂巢填料(honeycombpacking)上，以便获得液体和空气之间的大接触面。气流按照反方向流动。一部分水将被蒸发，这有助于热交换，并改善水的冷却。为了补偿该蒸发并避免冷却水中的溶解物过于浓缩，通过从河流抽取水的补充回路5来提供补充冷水。泄放(bleed)回路6允许使溢出的水从所述泄放回路流回至河流中。

冷却塔带来了满意度，但是被证实是热电站的关键元件。事实上，冷却装置的缺陷(并且以一般的方式，效率损失)导致发电站的产出(output)的严重损失，并且因此产电量的严重损失，甚至在冷却装置不能排出足够的热的情况下，由于安全原因导致紧急停止。

已知进行包括对冷却装置的物理参数进行验证的试验，但是现有的方案只能确认冷却装置的效率的损失。而且观察到，这些性能对环境条件(风、河流或空气的温度等)有很强的依赖性。

此外，一些标准，诸如EN 14705(正在被ISO 16345替代)以及CTI ATC 105之类，提出了实现局部(ad hoc)热性能试验的协议。这些约一周持续时间的试验要求实施繁重且昂贵的后勤，用来管理试验的所有阶段：站点上的移置、获得物的安装、拆除、分析。这是为什么该方案在实践中从未被实施用于随着时间跟踪性能演变的原因。在最好的情况下，只有在繁重的维护介入之前及之后，或者怀疑故障的情况下，才进行性能试验。

期望一种技术方案，所述技术方案允许有效地并客观地跟踪冷却装置的性能演变，使得允许快速检测甚至提前检测运行故障、识别故障起源以及量化相关联的损失、或者规划维护操作。

本发明将改善此情形。

发明内容

根据第一方面，本发明提出一种检测在给定环境中运行的热设施的冷却装置的缺陷的方法，所述方法包括实施以下步骤：

(a)通过多个传感器测量与冷却装置相关的一组物理参数值，其中有特定于冷却装置的运行的至少一个内源性参数、以及特定于所述环境的至少一个外源性参数；

(b)通过数据处理部件，根据所述物理参数值和模型，计算所述内源性参数的至少一个期望的最优值；

(c)通过数据处理部件，根据测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的偏差，和/或所述偏差的变化，确定冷却装置的至少一个潜在缺陷功能；

(d)通过数据处理部件测试冷却装置的被确定为潜在缺陷功能的每个功能；

(e)通过数据处理部件，在冷却装置的至少一个功能被测试为有缺陷的情况下，触发警报。

有利地，根据本发明的装置由以下特征补充完整，所述特征被单独采用或以其任意可能的技术组合被采用：

·每个测量的物理参数是从由ISO 16345标准列出的一组物理参数中选择的；

·测量的内源性参数为冷却装置出口处的要冷却的载热流体的温度；

·热设施为具有冷凝器的热电站，所述要冷却的载热流体为使冷却装置与冷凝器进行热交换的回路中的水；

·测量至少六个外源性参数，其中：

-冷却装置入口处空气的温度；

-周围空气的相对温度；

-大气压力；

-周围风速；

-冷却装置入口处的要冷却的载热流体的温度；

-所述载热流体的流量。

·步骤(a)包括针对测量值应用至少一个有效性和/或稳定性过滤器，以便只考虑符合过滤器的测量结果；

·针对测量值应用有效性和/或稳定性过滤器包括验证至少一个物理参数具有给定阈值以下的值和/或导数；

·步骤(b)包括根据存储在数据存储部件中的参考数据库的与物理参数值的先前测量结果相关的数据，来校正内源性参数的所述期望的最优值，所述物理参数与冷却装置相关；

·步骤(c)包括如果在步骤(c)处没有将冷却装置的任何功能确定为有潜在缺陷，则存储在步骤(a)处测量的与冷却装置相关的所述物理参数值；

·步骤(c)包括定期计算测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的偏差在给定时间间隔上的平均值；

·测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的偏差的变化在步骤(c)处被定义为所述偏差的两个连续平均值之间的差，步骤(c)包括将该差与多个预定阈值进行比较；

·在步骤(c)处根据以下项是否超过阈值，来确定冷却装置的所述至少一个潜在缺陷功能：

-测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的所述偏差的两个连续平均值之间的所述差；和/或

-所述偏差的当前的平均值；

·冷却装置的至少一个功能的缺陷被确定为：

-可能，在测量值和出口温度的期望的最优值之间的所述偏差的两个连续平均值之间的所述差(ETOAJ)超过0.5°K的情况下；

-很有可能，在测量值和出口温度的期望的最优值之间的所述偏差的两个连续平均值之间的所述差超过2°K的情况下；

·步骤(c)还考虑至少一个外源性参数的值，用于确定哪个功能具有潜在缺陷。

根据第二方面，本发明涉及一种检测在给定环境中运行的热设施的冷却装置的缺陷的系统，所述系统包括：

-多个传感器，测量与冷却装置相关的一组物理参数值，其中有特定于冷却装置的运行的至少一个内源性参数、以及特定于所述环境的至少一个外源性参数；

-数据处理装置，被配置用于实施：

o计算模块，根据所述物理参数值和模型，计算所述内源性参数的至少一个期望的最优值；

o确定模块，根据测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的偏差，和/或所述偏差的变化，确定冷却装置的至少一个潜在缺陷功能；

o测试模块，测试冷却装置的被确定为潜在缺陷功能的每个功能；

o警报触发模块，在冷却装置的至少一个功能被测试为有缺陷的情况下，触发警报。

根据有利的特征：

·所述系统还包括数据存储装置，所述数据存储装置存储与冷却装置相关的物理参数值的先前测量结果的参考数据库。

根据第三方面，本发明涉及一种热设施，包括至少一个冷却装置和根据第二方面所述的检测所述冷却装置的缺陷的系统。

根据有利的特征：

·所述热设施为用于产生电力的热电站。

附图说明

根据以下描述，本发明的其他特性、目的和优点将变得清楚，所述描述仅仅是示意性的且非限制性的，并应对照附图阅读，附图中：

-前文所描述的图1为具有冷却装置的热电站的示意图；

-图2为表示检测热电站的冷却装置的缺陷的系统的集成的示意图，所述系统用于实施检测在给定环境中运行的冷却装置的缺陷的本方法；

-图3示意性地表示当实施根据本发明的方法时，允许计算在冷却装置出口处的期望的最优温度的模型；

-图4a-4c为三个曲线示例，示出根据风速，理论上、实际中的期望的最优温度的演变或这两个值的偏差的演变；

-图5是表示根据本发明的方法中步骤(c)的实施方式的细节的示意图。

具体实施方式

本发明的原理

参考图2，本发明提出了一种检测在给定环境中运行的热设施1的冷却装置2的缺陷的方法。冷却装置2被配置用于冷却设施1的载热流体。该方法被设计用来在冷却装置2的寿命期间持续实施，而不仅仅是在试验活动期间。

以优选的方式(并且在以下描述中将使用该示例)，设施1为热电站，特别是火电站或核电站，但将理解的是，设施1可以是需要消耗能量的任意工业基础设施。替代发电站，热设施1可以例如为石油化工厂、铸造厂、数据中心等。

同样，本方法不仅仅涉及(已知用于核电站的)自然通风塔类型的冷却装置，在一定程度上，存在并非这种形式的许多冷却装置，并且对于这些冷却装置，气流由鼓风机产生。在本说明书中的后续部分，将采用自然通风、逆流的冷却装置2的非限制性的例子，对于所述冷却装置2，要冷却的载热流体为来自冷凝器3的冷却回路4的水。空气在冷却塔中上升，并且来自回路4的水在冷却塔中流动并下降。

借助耦接到冷却装置的冷却装置性能监视系统10实施本方法。

系统10主要包括诸如处理器之类的数据处理部件11、存储与过去的试验相关的参考数据库(见下文)的诸如存储器(例如，硬盘)之类的数据存储部件12、以及传感器网络13。每个传感器13测量与冷却装置2相关的一个或多个物理参数的值。数据处理部件11和数据存储部件12一般为工作站的部件，典型地配备有输出和输入接口，用于重现方法的结果(以及可能的情况下，在检测到当前或临近的缺陷的情况下，以视觉或可听的方式触发警报)。替代地，数据处理部件12可以是通过因特网类型的网络连接到系统10的剩余部分的远程服务器的数据处理部件。

如将在下文中看到的，这些物理参数中的一些被称为“内源性的”，即其是特定于冷却装置2的运行的，这些参数是其值为冷却装置2的状态的“结果”的参数。在本说明数的随后部分中，将假定只研究单一外源性参数，在该特定情况下为“出口温度”，即冷却装置2出口处的回路4的水的温度。将理解可以选择其他内源性参数，比如冷却装置2蒸发的水的流量。注意可以使用两个内源性参数的组合，诸如进入的水的流量与进入的空气的流量之比之类。其他物理参数被称为“外源性的”，即外源性参数特定于冷却装置2的环境。该定义应以广泛的意义采用，并且外源性参数表示其值为冷却装置2的状态的“原因”的任意参数，即影响一个或多个内源性参数的值的参数。外源性参数或者为直接由操作员控制的参数(例如由发电站产生的热功率或者经由补充回路6注入的水的流量)或者为纯外部的参数，如风速或周围空气温度。要注意的是，根据选择的模型，一些内源性参数可以变为外源性参数，反之亦然(例如，模型的内源性参数可以被“固定”并变为控制参数，而另一个先前固定的参数变为其他参数的结果，即内源性参数)

在本说明书的随后的部分中，将采用风速作为外源性参数的主要例子，但将可以列出：

-风向，

-周围空气的湿度，

-周围空气的温度，

-雨量(pluviometry)，

-大气压力，

-冷却装置2进口处的空气的温度，

-冷却装置2进口处的热水的温度，

-泄放的水的温度，

-等等

一般而言，将理解的是系统10包括有线或无线连接到数据处理部件11的传感器网络13。如图2所示，发电站1可以装备有气象杆7(最优地，设置在距冷却装置2为500m与2km之间的距离处)，其高处安装有一个或多个传感器13，所述传感器测量与气候相关的物理参数值(风向和风速、雨量、温度等)。典型地，二十几个传感器13按规律的间隔测量同样多的物理量值。以优选的方式，将在EN14705/ISO 16345标准中列出的量值中选择这些测量的量值。

方法-计算ETOA

检测在给定环境中运行的热电站1的冷却装置2的缺陷的本方法，以由传感器13实施步骤(a)开始，所述步骤(a)测量与冷却装置2相关的一组物理参数值，其中有特定于冷却装置的运行的至少一个内源性参数、以及特定于所述环境的至少一个外源性参数。如所解释的那样，该测量步骤可以按规律的间隔进行。获取的值将被发送至数据处理部件11。

所述参数中的每一个的值的获取都可以按规律的间隔进行，例如每分钟(甚至每分钟多次或每秒)。在时间间隔(例如十分钟，但是从一分钟到一小时的持续时间给出良好的结果)上，可以按构成所谓的试验的方式对获取的不同值进行本地平均。因此试验被定义为小数量的连续测量上的平均参数值的向量。假设每十分钟获得一个试验，那么因此每天可以设置上百个试验。替代地，将理解，在本方法的后续步骤中，组合多个测量结果的试验的该概念并非是限制性的，并且每个测量时刻可以被(作为试验)单独处理。

每个试验并不一定可靠，并且以优选的方式，步骤(a)包括在考虑试验之前对测量的值进行验证。换句话说，验证数据的一组稳定性条件和有效性条件。

对此，实施一个或多个(稳定性和/或有效性)过滤器，使得只考虑符合过滤器的测量结果(即，与表征冷却装置2的性能相关)。例如，排除：

-在给定时间段上具有过高的变化的测量结果(例如在一小时上超过5％)，

-具有过高的值的一些外源性参数(例如超过4m.s^-1的风速)。

可以实施一些更为复杂的过滤器(比将值或导数与阈值进行简单比较更进一步)，比如验证从上一个(例如用于风的)峰起的足够的时间。

如果测量结果被排除，则试验将被认为是“无效”的，并且不被考虑。只有被保留的试验才将在本方法的后续步骤中进行后续处理。

要注意的是，与过滤器相关联的阈值是可调整的，用于找出最佳的折衷，使得具有用于得到结果的最佳精度的足够的所保留的试验，而因此无需保留可能较不可靠的试验。例如，在有风的站点上，风速的阈值可以提高甚至取消。

步骤(b)中，数据处理部件11根据所述物理参数值和模型计算所述内源性参数的至少一个期望的最优值。对于最优值，指的是在不具有冷却装置2的缺陷的情况下，该内源性参数应具有的理论值。与该期望值的细微偏差将是正常波动的数量级，但是更大的偏差将是缺陷的迹象(sign)，如下文所示。

在内源性参数为出口处水的温度的情况下，所述期望的最优值被称为TOA(期望的最优温度)。TOA和作为内源性参数的实际测量的出口处的温度之间的差被称为ETOA(TOA偏差)。

注意到可以估计相对的偏差(即，比率)而不是实际偏差。在内源性参数为蒸发的水的流量的情况下，这是例如被推荐的。理论上蒸发的水的流量与最优的蒸发的水的流量之比被称为冷却装置的“容量”。

采用的模型为基于热力学方程或者描述冷却装置2的期望的运行的性能曲线的物理模型。该模型或者从热电站1的设计起可用，或者在冷却装置2的最近一次改造(renovation)后被更新。

举例来说，可以使用：

-以如下方程给出的Merkel定律：

其中其中Q_ma为空气质量流量，Q_me为水质量流量，T2为水的出口处的温度，h为空气的热焓，hs为在水的温度处饱和的空气的热焓，C_pe为水的具体热量，Dte为温度偏差(即，T₂+Dte为入口处的温度)；

-负荷损失(head loss)方程

其中ρ₁和ρ₂为冷却装置2入口处和出口处的空气密度，H为通风高度(draft height)，g为重力加速度，以及V_D为风速。

C、n和C_f为常数，可以由建造者在冷却装置的试运行批准试验期间提供，或者根据由系统获取的前几个月的数据来计算。

参考图3，通过采用这些方程，作为内源性参数的TOA可以根据以下六个外源性参数的值来估计：

-入口处空气的温度T_air；

-入口处空气的相对湿度HR；

-风速V_D；

-大气压力P_a；

-回路4中流动的水的流量Q_e；

-入口处和出口处之间的水的温度差Dte(实践中，该外源性参数为从其减去了出口处温度的入口处温度)。

还可以使用诸如(回路6上的)补充水的温度以及风向之类的一些参数。

要注意的是，替代地，这些参数中的一些可以被固定为常数。

图3表示迭代算法，所述迭代算法允许在一定次数的迭代之后(使Qma(空气质量流量)和T2(出口处温度)的值变化)，求解上述方程并获得TOA T2。将理解的是，本发明不受限于该算法，所述算法只是多个可能性中的一个。

以优选的方式，系统10包括存储先前试验的数据库的数据存储部件12。假设数据库同时考虑：

-额定(nominal)试验，即一方面符合前文提到的可能的稳定性/有效性过滤，并且另一方面已经发现在该试验期间没有任何缺陷影响了冷却装置2；以及

-非额定试验，即对于所述非额定试验，识别出测量问题(缺陷传感器)或者值问题(冷却装置2的潜在缺陷)。这些非额定试验提供许多信息，所述信息可以用于优化设施1。

对于这些先前试验的考虑允许以参见图4a-4c的方式，使期望的最优值的计算的值更精确。

上述图表示出风对期望的最优温度的作用(特别是，图4a表示了在对所有其它参数设置额定值(使得设置一维函数)的情况下，取决于V_D的“理论”TOA)。

想法是仅理论上考虑风的作用是不足够的，因为这遗漏了细节，诸如冷却装置周围的障碍物(机房、其他冷却装置等)的存在之类。因此图4b示出点云(cloud of points)，每个点表示先前的试验，给出ETOA，即针对在试验期间测量的风速值，获得的TOA的偏差。

通过外推，可以获得校正函数。曲线4c表示对应于图4a和4b的曲线的和的、取决于V_D的“实验性”TOA(即，用实际数据校正的理论曲线)。

在步骤(b)结束时，具有了所研究的参数的理论最优值(典型地，TOA)和/或该理论值和测量值之间的偏差(典型地，ETOA)。将能够从其推导冷却装置2的可能的当前或临近的缺陷。

方法-缺陷的确定

步骤(c)中，数据处理部件11根据测量值和所述内源性参数的期望的最优值的偏差和/或所述偏差的变化(称之为偏移速度)，来确定冷却装置2的至少一个潜在缺陷功能。如所解释的，这所述缺陷可能是当前的(需要紧急介入的技术问题)或者将来的(临近的或者更长期的，即，检测到需要提供中或短期维护的异常，因为所述异常逐步使冷却装置2的性能降级)。

为此，以有利的方式，数据处理部件11以通过计算算数平均(称为ETOAJ)来使在时间间隔(例如一天)上获得的ETOA聚合开始。

将两个连续的ETOAJ间的变化记作VAR J。参考图5，将该ETOAJ的变化值与多个阈值进行比较：

-如果VAR J＜0.5K，那么波动是正常的；

-如果0.5K＞VAR J＞2K，那么存在怀疑；

-如果VAR J＞2K，那么非常怀疑冷却装置2存在故障。

在第2和3种情况中，探索冷却装置的功能故障。在潜在故障功能中，列举如下：

-旁通阀保持打开；

-从热水池溢出(交叉流)；

-从水塔溢出(逆流)；

-多处喷射(solid stream)；

-在分区化后重新回到不令人满意的完全分散；

-不正当的防冻操作；

-等等

根据VAR J并且特别是ETOAJ的值(ETOAJ越高，性能下降越强)，相比于其他功能可更加怀疑一些功能。还可以使用一些参数的值。

例如，在首先检测到非常高的VAR J，同时空气温度持续下降到接近0℃(“正常”防冻模式)，随后同时空气温度升高，VAR J接近0(保持受阻(blocked)的防冻模式)的情况下，主要怀疑防冻模式。

自动过滤器则允许怀疑一些功能，并考虑本地技术介入(小问题，诸如旁通阀保持打开之类)或者规划/优先考虑维护介入(更缓慢但持续性的偏移的情况)。

所有情况下，步骤(d)包括实施冷却装置2的被确定为潜在缺陷功能的每个功能的试验，以便观察是否验证了怀疑。该步骤可以是以计算机的方式经由测试例程实施的，或者是通过请求技术人员的介入(以及针对系统10确认对缺陷的怀疑)来实施的。

可能的情况下，实施步骤(e)，所述步骤(e)在冷却装置2的至少一个功能被测试为有缺陷的情况下，通过数据处理部件11触发警报。警报可以是视觉信号(例如说经由颜色规则，特别是在解决方案为紧急介入的情况下为红色)，或者在解决方案是维护操作的情况下，警报可以是可能的长期问题的通知。

由部件11实施的警报类型可以取决被识别为缺陷的功能。

将注意到，本方法允许：

-一方面，避免在异常情况下发电站的发电机组(unit)停止(意外的，甚至紧急的)，因为可以快速触发本地技术介入，

-另一方面，优化维护操作(通常是在预先确定的时刻而不是在必须进行维护操作时进行)；

-但在某些异常情况下，诸如水垢危机之类，还提出了对于水头下降的替代方式。

还要注意的是，所述试验，如所解释的，可以丰富所述试验数据库。换句话说，步骤(c)有利地包括存储在步骤(a)处测量的与冷却装置2相关的所述物理参数值。

注意到可能的过滤器的结果也可以存储在数据库中。

系统和电站

根据第二方面，提出了一种系统10，所述系统10用于实施检测在给定环境中运行的热电站1的冷却装置2的缺陷的本方法。

检测在给定环境中运行的热电站1的冷却装置2的缺陷的该系统10包括如所解释的传感器13、数据处理部件11以及有利地，数据存储部件12。

传感器13(按规律的间隔)测量与冷却装置2相关的一组物理参数值，其中有特定于冷却装置2的运行的至少一个内源性参数、以及特定于所述环境的至少一个外源性参数。

数据处理部件11被配置用于实施：

o确定模块，根据测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的偏差，和/或所述偏差的变化，确定冷却装置2的至少一个潜在缺陷功能；

o测试模块，测试冷却装置2的被确定为潜在缺陷功能的每个功能；

o警报触发模块，在冷却装置2的至少一个功能被测试为有缺陷的情况下，触发警报。

数据存储部件12存储与冷却装置2相关的物理参数值的先前测量结果的参考数据库。

根据第三方面，提出了一种热设施1(典型地，发电站，特别是火电站或核电站)，所述热设施1包括检测所述热设施1的冷却装置2中至少一个冷却装置2的缺陷的系统，其类型在图2中示出。

Claims

1.一种检测在给定环境中运行的热设施(1)的冷却装置(2)的缺陷的方法，所述方法包括实施以下步骤：

(a)通过多个传感器(13)测量与冷却装置(2)相关的一组物理参数的值，其中有特定于冷却装置(2)的运行的至少一个内源性参数、以及特定于所述环境的至少一个外源性参数；

(b)通过数据处理部件(11)，根据所述物理参数的值和模型，计算所述内源性参数的至少一个期望的最优值；

(c)通过数据处理部件(11)，根据测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的偏差，和/或所述偏差的变化，确定冷却装置(2)的至少一个潜在缺陷功能；

(d)通过数据处理部件(11)测试冷却装置(2)的被确定为潜在缺陷功能的每个功能；

(e)通过数据处理部件(11)，在冷却装置(2)的至少一个功能被测试为有缺陷的情况下，触发警报。

2.根据权利要求1所述的方法，其中每个测量的物理参数是从由ISO 16345标准列出的一组物理参数中选择的。

3.根据权利要求1和2之一所述的方法，其中测量的内源性参数为冷却装置(2)出口处的要冷却的载热流体的温度。

4.根据权利要求3所述的方法，其中热设施(1)为具有冷凝器(3)的热电站，所述要冷却的载热流体为使冷却装置(2)与冷凝器(3)进行热交换的回路中的水。

5.根据权利要求1至2之一所述的方法，其中测量至少六个外源性参数，其中有：

-冷却装置(2)入口处空气的温度；

-周围空气的相对湿度；

-大气压力；

-周围风速；

-冷却装置(2)入口处的要冷却的载热流体的温度；

-所述载热流体的流量。

6.根据权利要求1或2所述的方法，其中步骤(a)包括针对测量值应用至少一个有效性和/或稳定性过滤器，以便只考虑符合过滤器的测量结果。

7.根据权利要求6所述的方法，其中针对测量值应用有效性和/或稳定性过滤器包括验证至少一个物理参数具有给定阈值以下的值和/或导数。

8.根据权利要求1或2所述的方法，其中步骤(b)包括根据存储在数据存储部件(12)中的参考数据库的与关于冷却装置(2)的物理参数的值的先前测量结果相关的数据，来校正内源性参数的所述期望的最优值。

9.根据权利要求8所述的方法，其中步骤(c)包括存储在步骤(a)处测量的与冷却装置(2)相关的所述物理参数的值。

10.根据权利要求1或2所述的方法，其中步骤(c)包括定期计算测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的偏差在给定时间间隔上的平均值。

11.根据权利要求10所述的方法，其中测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的偏差的变化在步骤(c)处被定义为所述偏差的两个连续平均值之间的差，步骤(c)包括将该差与多个预定阈值进行比较。

12.根据权利要求11所述的方法，其中在步骤(c)处根据以下项是否超过阈值，来确定冷却装置(2)的所述至少一个潜在缺陷功能：

-所述偏差的当前的平均值。

13.根据权利要求3所述的方法，其中冷却装置(2)的至少一个功能的缺陷被确定为：

-可能，在测量值和出口温度的期望的最优值之间的所述偏差的两个连续算术平均值之间的差超过0.5°K的情况下。

14.根据权利要求3所述的方法，其中冷却装置(2)的至少一个功能的缺陷被确定为：

-很有可能，在测量值和出口温度的期望的最优值之间的所述偏差的两个连续算术平均值之间的差超过2°K的情况下。

15.根据权利要求12所述的方法，其中步骤(c)还考虑至少一个外源性参数的值，用于确定哪个功能具有潜在缺陷。

16.一种检测在给定环境中运行的热设施(1)的冷却装置(2)的缺陷的系统(10)，所述系统(10)包括：

-多个传感器(13)，测量与冷却装置(2)相关的一组物理参数的值，其中有特定于冷却装置(2)的运行的至少一个内源性参数、以及特定于所述环境的至少一个外源性参数；

-数据处理装置(11)，被配置用于实施：

○计算模块，根据所述物理参数的值和模型，计算所述内源性参数的至少一个期望的最优值；

○确定模块，根据测量值和所述内源性参数的期望的最优值之间的偏差，和/或所述偏差的变化，确定冷却装置(2)的至少一个潜在缺陷功能；

○测试模块，测试冷却装置(2)的被确定为潜在缺陷功能的每个功能；

○警报触发模块，在冷却装置(2)的至少一个功能被测试为有缺陷的情况下，触发警报。

17.根据权利要求16所述的系统，还包括数据存储装置(12)，所述数据存储装置(12)存储与冷却装置(2)相关的物理参数的值的先前测量结果的参考数据库。

18.一种热设施(1)，包括至少一个冷却装置(2)和根据权利要求16和17之一所述的检测所述冷却装置(2)的缺陷的系统。

19.根据权利要求18所述的热设施(1)，所述热设施(1)为用于产生电力的热电站。