CN110427689B - 基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法 - Google Patents
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Abstract
基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法。燃机数据的集成、分析和管理技术相对落后，燃机机组起停率和故障率较高，影响机组性能与可靠性。本发明组成包括：同步采用基于相似性原理，包含多传感器参数比较的动态状态空间模型和物理模型的监测诊断，将燃气机组的完整热力传递过程作为建模对象，利用质量平衡和能量平衡构建热平衡模型，校核测量参数、补充无法直接测量的参数并构建新机性能模型，采用基于数据指令和云+端的数据调度模式，融合分布‑集中存储、边缘‑中心计算方法，对各电厂分布存储的生产实时/历史数据、以及集中存储的预测诊断中间计算数据进行调用。本发明用于燃机机组机群的监测诊断。
Description
技术领域：
本发明涉及一种基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法。
背景技术：
当前，电力行业对信息新技术与发电技术的融合认识不清晰、探索不系统，电厂大量数据未被深度挖掘、有效的利用，存在较为严重的数据壁垒；燃机数据的集成、分析和管理技术相对落后，燃机机组起停率和故障率较高，影响机组性能与可靠性。针对这些问题，大唐集团同步采用物理模型和数学模型，建立了功能完善、覆盖范围广的燃机机群监测诊断分析平台，并首次实现了设备故障预警和厂级性能优化的有机融合。实现了6家电厂、13台燃气机组200余台设备的集中在线监测诊断，为燃机机群全生命周期提供故障预警与诊断、性能分析与优化，大幅提高燃机机群设备可靠性，优化机组运行经济性，有力地提升了燃机机群的管控能力。
发明内容：
本发明的目的是提供一种基于大数据驱动的燃机诊断流程、云加端的数据调度模式的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，以解决燃机机组起停率和故障率较高，影响机组性能与可靠性的问题。
上述的目的通过以下的技术方案实现：
一种基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：同步采用基于相似性原理，包含多传感器参数比较的动态状态空间模型和物理模型的监测诊断；
步骤二：将燃气机组的完整热力传递过程作为建模对象，利用质量平衡和能量平衡构建热平衡模型，校核测量参数、补充无法直接测量的参数并构建新机性能模型；
步骤三：采用基于数据指令和云+端的数据调度模式，融合分布-集中存储、边缘-中心计算方法，对各电厂分布存储的生产实时/历史数据、以及集中存储的预测诊断中间计算数据进行调用；
步骤四：构建燃机机群监测诊断云平台，建立集成管理系统。
所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤一中采用数学模型的监测诊断的具体过程为：基于相似性原理，假定设备在正常运行下工况表征参量相对稳定，相似工况下的工况表征参量具有一定相似性，把清洗后的正常工况下的运行数据输入模型并形成状态矩阵，将实时的测量数据与状态矩阵中的状态进行相似度比较，并推算出预测值，根据实测值与预测值间的残差变化，结合预定的阈值给出故障预警。
所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤一中采用物理模型的监测诊断的具体过程为：通过燃机运行历史数据搭建典型故障失效模式库，当设备出现故障通过物理模型触发报警。该技术可以在设备故障初期阶段，根据设备潜在问题识别故障。故障失效库将根据故障数据和外部故障库不断拓展完善。
所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤二的具体过程为：将燃气机组的完整热力传递过程作为建模对象，利用质量平衡和能量平衡构建热平衡模型，校核测量参数、补充无法直接测量的参数，并将这些参数用于计算当前工况下单体设备及全厂性能。依据设计参数构建新机性能模型，用于计算当前工况下的性能期望值，计算修正到标准工况下的机组性能，将机组性能数据输入故障诊断的状态空间模型，延伸状态空间模型性能劣化分析能力，实现故障预警和设备性能分析的功能打通。
所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤三中分布-集中存储的具体过程为：各电厂的生产实时/历史数据，存储在各电厂的燃机SIS和辅机SIS系统里的实时/历史数据库里，对海量生产实时数据秒级间隔的分布存储，各电厂的预测诊断中间实时/历史计算数据，集中存储在燃机监测与诊断中心系统数据库里，实现高效的集中存储。
所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤三中边缘-中心计算的具体过程为：在电厂的就地服务器中，对实时/历史数据进行过程中间计算，并将中间计算结果存储回就地服务器，利用其高效的压缩性能和压缩时间，快速响应高速数据，实现边缘计算，在燃机监测与诊断中心，通过数据指令调取各电厂分布存储的生产实时/历史数据，根据建立的诊断预测数据模型完成诊断分析和预测计算，实现中心计算。
有益效果：
1.本发明实现了对燃机发电机组集群运行数据的采集、监测、分析与诊断，通过与中国大唐集团，促进了“互联网+”、云计算、大数据的混合运用，该项目以发电行业的自动化、数字化、信息化为基础，综合应用工业互联网+、大数据、云计算等新兴信息技术，应用系统涵盖安全生产、故障预警、热效率分析等发电企业主要资源，符合国家智慧电力的产业发展战略，为建设集团级智能发电模式做出了开拓性探索，系统应用价值巨大、市场空间广阔，经济效益和社会效益十分显著。
2.本发明同步利用云计算、物联网、大数据分析等先进的信息化技术，提升了大唐集团对燃机核心技术的掌握能力，显著提高了对机组设备的集中管控能力，为燃机设备全生命周期提供预警、故障诊断，提高设备可靠性，优化运行经济性，降低运维成本。项目成果成功对6家发电企业、13台燃机机组、200余台设备的运行状况进行集中在线监测诊断，先后为厂级提供故障预警百余次，有效避免了设备异常可能导致的临时消缺百余次、避免电厂非停和设备损坏事故几十次，同时改善和提高了厂级机组及主设备性能。
3.本发明实现了燃机全生命周期管理，消除了区域、行业及企业间的壁垒，为国家能源行业生产运营提供新探索与借鉴。它的建设不仅是加强燃机关键资源、核心要素管控的重要手段，更是信息化、工业化“两化”融合的具体实践，促进实现工业互联网与实体经济的深度融合。
附图说明：
附图1是数学模型的原理图；
附图2是基于数据指令和云加端的数据调度模式原理图；
附图3是集团级燃气-蒸汽联合循环机组智能预测诊断平台原理图。
具体实施方式：
实施例1：
一种基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，该方法包括如下步骤：
步骤一：同步采用基于相似性原理，包含多传感器参数比较的动态状态空间模型和物理模型的监测诊断；
步骤二：将燃气机组的完整热力传递过程作为建模对象，利用质量平衡和能量平衡构建热平衡模型，校核测量参数、补充无法直接测量的参数并构建新机性能模型；
步骤三：采用基于数据指令和云+端的数据调度模式，融合分布-集中存储、边缘-中心计算方法，对各电厂分布存储的生产实时/历史数据、以及集中存储的预测诊断中间计算数据进行调用；
步骤四：构建燃机机群监测诊断云平台，建立集成管理系统。
实施例2：
根据实施例1所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤一中采用数学模型的监测诊断的具体过程为：基于相似性原理，假定设备在正常运行下工况表征参量相对稳定，相似工况下的工况表征参量具有一定相似性，把清洗后的正常工况下的运行数据输入模型并形成状态矩阵，将实时的测量数据与状态矩阵中的状态进行相似度比较，并推算出预测值，根据实测值与预测值间的残差变化，结合预定的阈值给出故障预警。
实施例3：
根据实施例1或2所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤一中采用物理模型的监测诊断的具体过程为：通过燃机运行历史数据搭建典型故障失效模式库，当设备出现故障通过物理模型触发报警。该技术可以在设备故障初期阶段，根据设备潜在问题识别故障。故障失效库将根据故障数据和外部故障库不断拓展完善。
实施例4：
根据实施例1或2或3所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤二的具体过程为：将燃气机组的完整热力传递过程作为建模对象，利用质量平衡和能量平衡构建热平衡模型，校核测量参数、补充无法直接测量的参数，并将这些参数用于计算当前工况下单体设备及全厂性能。依据设计参数构建新机性能模型，用于计算当前工况下的性能期望值，计算修正到标准工况下的机组性能，将机组性能数据输入故障诊断的状态空间模型，延伸状态空间模型性能劣化分析能力，实现故障预警和设备性能分析的功能打通。
实施例5：
根据实施例1或2或3或4所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤三中分布-集中存储的具体过程为：各电厂的生产实时/历史数据，存储在各电厂的燃机SIS和辅机SIS系统里的实时/历史数据库里，对海量生产实时数据秒级间隔的分布存储，各电厂的预测诊断中间实时/历史计算数据，集中存储在燃机监测与诊断中心系统数据库里，实现高效的集中存储。
实施例6：
根据实施例1或2或3或4或5所述的基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，所述的步骤三中边缘-中心计算的具体过程为：在电厂的就地服务器中，对实时/历史数据进行过程中间计算，并将中间计算结果存储回就地服务器，利用其高效的压缩性能和压缩时间，快速响应高速数据，实现边缘计算，在燃机监测与诊断中心，通过数据指令调取各电厂分布存储的生产实时/历史数据，根据建立的诊断预测数据模型完成诊断分析和预测计算，实现中心计算。
Claims (1)
1.一种基于信息新技术的燃机机组机群监测诊断方法，其特征是：该方法包括如下步骤：
步骤一：将燃机机组物理模型的监测诊断和基于相似性原理多传感器参数比较的燃机机组动态状态空间模型的监测诊断同步；
步骤二：将燃气机组的完整热力传递过程作为建模对象，利用质量平衡和能量平衡构建热平衡模型，校核测量参数、补充无法直接测量的参数并构建新机性能模型；
步骤三：采用基于数据指令和云+端的数据调度模式，融合分布-集中存储、边缘-中心计算方法，对各电厂分布存储的生产实时/历史数据、以及集中存储的预测诊断中间计算数据进行调用；
步骤四：构建燃机机群监测诊断云平台，建立集成管理系统；
所述的步骤一中基于相似性原理多传感器参数比较的燃机机组动态状态空间模型的监测诊断具体过程为：基于相似性原理，假定设备在正常运行下工况表征参量相对稳定，相似工况下的工况表征参量具有一定相似性，把清洗后的正常工况下的运行数据输入模型并形成状态矩阵，将实时的测量数据与状态矩阵中的状态进行相似度比较，并推算出预测值，根据实测值与预测值间的残差变化，结合预定的阈值给出故障预警；
所述的步骤一中燃机机组物理模型的监测诊断具体过程为：通过燃机运行历史数据搭建典型故障失效模式库，当燃机设备出现故障通过所述物理模型触发报警，已在燃机设备故障初期阶段，根据燃机设备潜在问题识别故障；
所述的步骤二的具体过程为：将燃气机组的完整热力传递过程作为建模对象，利用质量平衡和能量平衡构建热平衡模型，校核测量参数、补充无法直接测量的参数，并将这些参数用于计算当前工况下燃机机组及燃机机组机群性能，依据设计参数构建新机性能模型，用于计算当前工况下的性能期望值，计算修正到标准工况下的机组性能，将机组性能数据输入故障诊断的状态空间模型，延伸状态空间模型性能劣化分析能力，实现故障预警和设备性能分析的功能打通；
所述的步骤三中分布-集中存储的具体过程为：各电厂的生产实时/历史数据，存储在各电厂的燃机SIS和辅机SIS系统里的实时/历史数据库里，对海量生产实时数据秒级间隔的分布存储，各电厂的预测诊断中间实时/历史计算数据，集中存储在燃机监测与诊断中心系统数据库里，实现高效的集中存储；
所述的步骤三中边缘-中心计算的具体过程为：在电厂的就地服务器中，对实时/历史数据进行过程中间计算，并将中间计算结果存储回就地服务器，利用其高效的压缩性能和压缩时间，快速响应高速数据，实现边缘计算，在燃机监测与诊断中心，通过数据指令调取各电厂分布存储的生产实时/历史数据，根据建立的诊断预测数据模型完成诊断分析和预测计算，实现中心计算。
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Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103245912A (zh) * | 2013-03-23 | 2013-08-14 | 中国水利电力物资有限公司 | 一种风电机组运行状态分析诊断方法和系统 |
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| CN109524139A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-26 | 中核核电运行管理有限公司 | 一种基于设备工况变化的实时设备性能监测方法 |
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Patent Citations (4)
| Publication number | Priority date | Publication date | Assignee | Title |
|---|---|---|---|---|
| CN103245912A (zh) * | 2013-03-23 | 2013-08-14 | 中国水利电力物资有限公司 | 一种风电机组运行状态分析诊断方法和系统 |
| CN104573307A (zh) * | 2014-10-14 | 2015-04-29 | 山东创德软件技术有限公司 | 一种基于数据协调的电站状态在线诊断及运行优化系统 |
| CN106249728A (zh) * | 2016-09-28 | 2016-12-21 | 清华大学 | 一种基于部件特性的火力发电机组在线性能监测方法 |
| CN109524139A (zh) * | 2018-10-23 | 2019-03-26 | 中核核电运行管理有限公司 | 一种基于设备工况变化的实时设备性能监测方法 |
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