CN112016806A - 发电站设备状态检修方法、系统、介质及装置 - Google Patents

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CN112016806A CN202010738086.3A CN202010738086A CN112016806A CN 112016806 A CN112016806 A CN 112016806A CN 202010738086 A CN202010738086 A CN 202010738086A CN 112016806 A CN112016806 A CN 112016806A
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Abstract

本发明提供一种发电站设备状态检修方法、系统、介质及装置，所述方法包括：通过数据中心平台获取设备数据，所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集；通过状态监测模块基于多源数据进行设备状态监测；所述多源数据包括：设备信息数据、检修数据和设备数据；通过状态评价模块基于状态检修技术规范，对设备状态进行评价，获取设备健康状态；通过检修管理优化模块基于设备健康状态进行设备的检修计划的安排、推送、优化。本发明用于对发电站设备进行数据采集、监控，形成统一状态检修数据平台，以智能推送检修计划为手段，实现发电站设备的全面状态检修，进而优化检修，提质增效，为发电企业带来显著的经济和社会效益。

Description

发电站设备状态检修方法、系统、介质及装置
技术领域
本发明涉及设备检修技术领域，特别是涉及一种发电站设备状态检修方法、系统、介质及装置。
背景技术
在发电站中，现有检修模式主要是按固定时间间隔开展检修，制定检修项目未充分考虑设备的状态，检修内容定制化，检修过程主要依靠经验，缺少有效的技术手段，导致设备欠修、过修现象长期存在，设备运行的可靠性与经济性有待提升。现有发电站设备迫切需要推进状态检修体系和技术应用，科学优化检修项目与周期、提高可靠性与安全性、降低检修费用，实现降本增效。因此，对设备的健康状态进行全面监测，对设备状态进行有效评价，进一步对检修管理进行优化，实现计划检修向状态检修的全面转变受到了发电企业的广泛关注。
发电站中的数据孤岛现象严重，不同类型数据存放在不同系统中，互相割裂，无法有效对设备进行全方位判断。发电站中不同系统针对设备监测手段不同，会产生不同类型数据，生产实时数据、设备信息数据、检修数据、振动数据、红外数据和局放数据等不同类型数据存储在不同的系统，不同的数据库中，监测设备健康状态时需打开进入不同的系统中进行监视判断分析，并且很多类型数据无法在办工作面可视化，只能去就地查看，无法满足一站式设备状态监测的要求。
现有的发电站设备状态监视与诊断系统，主要是针对重点辅机进行状态监视与故障诊断，针对发电站主机设备的状态检修技术仍属空白。传统方法对单一设备的状态判断，无法有效的整合为对各系统乃至整个机组的状态判断，在实际使用中，无法对机组的健康状态进行全面诊断并给出机组的整体检修计划。
近年来，研究者们依据先进的科技手段，例如人工智能和深度学习等算法作了针对设备状态的大量研究，并将其引入发电站领域，主要是针对设备状态的异常有了一定判断，取得了一定成果。但在实际使用过程中，设备状态的异常发现与预警，无法定量化分析设备故障问题和给出检修指导建议，没有做到与现场实际工作闭环。因此，充分利用状态检修先进技术，对现场检修人员给与检修优化指导，具有重要意义。
因此，希望能够解决如何对发电站设备进行全面的数据采集、监控，如何实现发电站设备的全面状态检修的问题。
发明内容
鉴于以上所述现有技术的缺点，本发明的目的在于提供一种发电站设备状态检修方法、系统、介质及装置，用于解决现有技术中如何对发电站设备进行全面的数据采集、监控，如何实现发电站设备的全面状态检修的问题。
为实现上述目的及其他相关目的，本发明提供一种发电站设备状态检修方法，包括以下步骤：通过数据中心平台获取设备数据，所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集；通过状态监测模块基于多源数据进行设备状态监测；所述多源数据包括：设备信息数据、检修数据和设备数据；通过状态评价模块基于状态检修技术规范，对设备状态进行评价，获取设备健康状态；通过检修管理优化模块基于设备健康状态进行设备的检修计划的安排、推送、优化。
于本发明的一实施例中，所述状态监测终端包括：机组生产实时数据采集终端、发电机局放数据采集终端、锅炉壁温数据采集终端、设备红外数据采集终端和主辅机振动数据采集终端；所述机组生产实时数据采集终端采集生产实时数据；所述发电机局放数据采集终端采集局放数据；所述锅炉壁温数据采集终端采集壁温数据；所述设备红外数据采集终端采集红外数据；所述主辅机振动数据采集终端采集主辅机振动数据；所述设备数据包括：生产实时数据、局放数据、壁温数据、红外数据、主辅机振动数据。
于本发明的一实施例中，所述状态监测模块包括：多源数据融合单元、数据可视化单元和三大主机及关键设备状态检修监测单元；通过所述多源数据融合单元进行生产实时数据、红外数据、局放数据、主辅机振动数据、设备信息数据、检修数据的存储和分析；通过数据可视化单元进行红外数据、局放数据、主辅机振动数据的展示；通过三大主机及关键设备状态检修监测单元进行三大主机及关键设备的监测。
于本发明的一实施例中，所述状态评价模块包括：状态检修规则库单元；所述状态检修规则库单元用于基于预设规则进行设备的健康状态的评价。
于本发明的一实施例中，所述检修管理优化模块包括：待检修项目建议单元、时间窗口检修计划建议单元和检修计划智能推送单元；所述待检修项目建议单元用于根据设备的健康状态给出设备检修项目建议和设备检修时间建议；所述时间窗口检修计划建议单元用于根据设备检修项目建议和设备检修时间建议生成检修计划；所述检修计划智能推送单元用于推送三大主机与关键设备的检修计划。
于本发明的一实施例中，还包括状态预警模块、状态诊断模块、远程专家诊断模块、离线数据监测、分析与辅助建模模块、外链模型融合模块和训练中心模块；所述状态预警模块包括：组态化建模单元和状态预警单元，所述组态化建模单元用于建立状态预警模型，所述状态预警单元用于提前基于所述状态预警模型进行预警；所述状态诊断模块包括：状态检修故障知识库单元和多状态耦合在线故障诊断单元，所述状态检修故障知识库单元用于提供设备故障信息，积累专家知识，所述多状态耦合在线故障诊断单元用于将所述设备故障信息和设备状态进行匹配耦合获取设备的健康状态，根据所述健康状态进行诊断；所述远程专家诊断模块包括：远程诊断数据监测单元和远程专家会诊单元，所述远程诊断数据监测单元用于发送设备数据至远程专家端，所述远程专家会诊单元用于使所述远程专家端进行设备的远程诊断；所述离线数据监测、分析与辅助建模模块包括：离线数据监测与分析单元和离线数据辅助建模单元，所述离线数据监测与分析单元用于对离线数据进行离线数据汇总，根据离线数据属性，定义监测条件，生成离线数据趋势，所述离线数据辅助建模单元用于利用所述离线数据进行辅助在线数据建模，完善在线数据模型数的数据源，反向验证在线数据模型，增加在线数据模型准确性；所述外链模型融合模块包括：外链模型融合接口单元和外链模型数据状态评价接口单元，所述外链模型融合接口单元用于提供对外链模型的接口标准，提供外部模型支持，所述外链模型数据状态评价接口单元用于利用外链模型的数据，进入状态评价模块进行设备状态评价；所述训练中心模块包括：训练中心单元，所述训练中心单元用于对设备历史数据建模形成设备历史数据模型，并持续更新数据对所述设备历史数据模型进行训练。
为实现上述目的，本发明还提供一种发电站设备状态检修系统，包括：数据中心平台、状态监测模块、状态评价模块和检修管理优化模块；所述通过数据中心平台用于获取设备数据，所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集；所述状态监测模块用于基于多源数据进行设备状态监测；所述多源数据包括：设备信息数据、检修数据和设备数据；所述状态评价模块用于基于状态检修技术规范，对设备状态进行评价，获取设备健康状态；所述检修管理优化模块用于基于设备健康状态进行设备的检修计划的安排、推送、优化。
于本发明的一实施例中，所述状态监测终端包括：机组生产实时数据采集终端、发电机局放数据采集终端、锅炉壁温数据采集终端、设备红外数据采集终端和主辅机振动数据采集终端；所述机组生产实时数据采集终端采集生产实时数据；所述发电机局放数据采集终端采集局放数据；所述锅炉壁温数据采集终端采集壁温数据；所述设备红外数据采集终端采集红外数据；所述主辅机振动数据采集终端采集主辅机振动数据；所述设备数据包括：生产实时数据、局放数据、壁温数据、红外数据、主辅机振动数据。
为实现上述目的，本发明还提供一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现任一上述发电站设备状态检修方法。
为实现上述目的，本发明还提供一种发电站设备状态检修装置，包括：处理器和存储器；所述存储器用于存储计算机程序；所述处理器与所述存储器相连，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述发电站设备状态检修装置执行任一上述的发电站设备状态检修方法。
如上所述，本发明的一种发电站设备状态检修方法、系统、介质及装置，具有以下有益效果：对发电站设备进行数据采集、监控，形成统一状态检修数据平台，以智能推送检修计划为手段，实现发电站设备的全面状态检修，进而优化检修，提质增效，为发电企业带来显著的经济和社会效益。
附图说明
图1a显示为本发明的发电站设备状态检修方法于第一实施例中的流程图；
图1b显示为本发明的发电站设备状态检修方法于第二实施例中的流程图；
图1c显示为本发明的发电站设备状态检修方法于第三实施例中的流程图；
图1d显示为本发明的发电站设备状态检修方法于第四实施例中的流程图；
图1e显示为本发明的发电站设备状态检修方法于第五实施例中的流程图；
图2a显示为本发明的发电站设备状态检修系统于一实施例中的结构示意图；
图2b显示为本发明的发电站设备状态检修系统于一实施例中的结构示意图；
图2c显示为本发明的发电站设备状态检修系统于一实施例中的结构示意图；
图3显示为本发明的发电站设备状态检修装置于一实施例中的结构示意图。
元件标号说明
21 数据中心平台
22 状态监测模块
23 状态评价模块
24 检修管理优化模块
31 处理器
32 存储器
具体实施方式
以下通过特定的具体实例说明本发明的实施方式，本领域技术人员可由本说明书所揭露的内容轻易地了解本发明的其他优点与功效。本发明还可以通过另外不同的具体实施方式加以实施或应用，本说明书中的各项细节也可以基于不同观点与应用，在没有背离本发明的精神下进行各种修饰或改变。需说明的是，在不冲突的情况下，以下实施例及实施例中的特征可以相互组合。
需要说明的是，以下实施例中所提供的图示仅以示意方式说明本发明的基本构想，故图式中仅显示与本发明中有关的组件而非按照实际实施时的组件数目、形状及尺寸绘制，其实际实施时各组件的型态、数量及比例可为一种随意的改变，且其组件布局型态也可能更为复杂。
本发明的发电站设备状态检修方法、系统、介质及装置，用于对发电站设备进行数据采集、监控，形成统一状态检修数据平台，以智能推送检修计划为手段，实现发电站设备的全面状态检修，进而优化检修，提质增效，为发电企业带来显著的经济和社会效益。
如图1a所示，于一实施例中，本发明的发电站设备状态检修方法，包括以下步骤：
步骤S11、通过数据中心平台获取设备数据，所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集；
步骤S12、通过状态监测模块基于多源数据进行设备状态监测；所述多源数据包括：设备信息数据、检修数据和设备数据；
步骤S13、通过状态评价模块基于状态检修技术规范，对设备状态进行评价，获取设备健康状态；
步骤S14、通过检修管理优化模块基于设备健康状态进行设备的检修计划的安排、推送、优化。
步骤S11、通过数据中心平台获取设备数据，所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集；所述状态监测终端包括：机组生产实时数据采集终端、发电机局放数据采集终端、锅炉壁温数据采集终端、设备红外数据采集终端和主辅机振动数据采集终端；所述机组生产实时数据采集终端采集生产实时数据；所述发电机局放数据采集终端采集局放数据；所述锅炉壁温数据采集终端采集壁温数据；所述设备红外数据采集终端采集红外数据；所述主辅机振动数据采集终端采集主辅机振动数据；所述设备数据包括：生产实时数据、局放数据、壁温数据、红外数据、主辅机振动数据。
具体地，通过数据中心平台获取设备数据，所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集。所述状态监测终端包括：机组生产实时数据采集终端、发电机局放数据采集终端、锅炉壁温数据采集终端、设备红外数据采集终端和主辅机振动数据采集终端。所所述机组生产实时数据采集终端用于采集生产实时数据，所述生产实时数据包括DCS数据 (集散控制系统(distribution control system))和SIS数据(SIS系统(SafetyInstrumented System 安全仪表系统)。所述发电机局放数据采集终端采集局放数据。所述锅炉壁温数据采集终端采集壁温数据。所述设备红外数据采集终端采集红外数据。所述主辅机振动数据采集终端采集主辅机振动数据，所述主辅机振动数据包括：主机振动数据、辅机振动数据。所述设备数据包括：生产实时数据、局放数据、壁温数据、红外数据、主辅机振动数据。生产实时数据、局放数据、壁温数据和红外数据属于时序数据，通过实时数据库进行存储和分析。主辅机振动数据属于每秒5K至10K的高频数据，通过高频数据库进行存储和分析。
步骤S12、通过状态监测模块基于多源数据进行设备状态监测；所述多源数据包括：设备信息数据、检修数据和设备数据。
具体地，所述设备信息数据、检修数据和其他离线数据属于关系型数据，通过关系型数据库进行存储和分析。所述设备信息数据是指设备的一些基础信息。例如表1所示汽轮机本体信息数据。
表1汽轮机本体信息数据
名称 单位 数值
制造厂 哈尔滨汽轮机厂
功率——连续出力 MW 600
功率——最大连续出力 MW 649
额定转速 r/min 3000
旋转方向 顺时针(从调端看)
汽缸数量 个 3
主蒸汽压力 MPa 16.67
再热蒸汽压力 MPa 3.322
高压缸排汽压力 MPa 3.691
设计背压 MPa 0.011
所述检修数据是指设备的历史维修记录数据，例如设备是什么时候维修的，维修了哪一部分，由电厂的原有系统获取，通过现场检修系统接口获得。所述设备数据包括：生产实时数据、局放数据、壁温数据、红外数据、主辅机振动数据。
具体地，所述状态监测模块包括：多源数据融合单元、数据可视化单元和三大主机及关键设备状态检修监测单元。
如图1b所示，本发明的发电站设备状态检修方法于第二实施例中，通过所述多源数据融合单元进行生产实时数据、红外数据、局放数据、主辅机振动数据、设备信息数据、检修数据的存储和分析。生产实时数据、红外数据和局放数据属于时序数据，通过实时数据库进行存储和分析。主辅机振动数据属于每秒5K至10K的高频数据，通过高频数据库进行存储和分析。设备信息数据、检修数据和其他离线数据属于关系型数据，通过关系型数据库进行存储和分析。状态监测模块通过建立状态检修数据仓库，融合不同类型数据，形成统一数据标准，给予系统建模和应用的数据支持，可以随时在系统中进行状态检修相关数据直接查询与分析。所述检修数据仓库包括：实时数据库、高频数据库和关系型数据库。
通过数据可视化单元进行红外数据、局放数据、主辅机振动数据的展示。通过基于多源数据融合，系统提供专项分析工具，用于发电站设备生产实时数据、红外数据、局放数据、主辅机振动数据、设备信息数据、检修数据的办公室桌面化显示，解决传统方式需在就地监测终端查看数据的问题，进而为发电站设备管理部门提供丰富完备的桌面端设备状态分析技术和手段。
还包括设备状态监测单元，用于发电站各设备状态的监测，包括监测设备信息数据、检修数据和设备数据，以及设备异常状态处理流程和设备健康状态的统计分析。
通过三大主机及关键设备状态检修监测单元进行三大主机及关键设备的监测，用于实现三大主机：轮机本体、锅炉本体和发电机本体的的状态监测。通过现场检修系统接口获得汽轮机本体的生产实时数据、设备信息数据、检修数据、主机振动数据，锅炉本体的生产实时数据、设备信息数据、检修数据，发电机本体的生产实时数据、设备信息数据、检修数据、红外数据、局放数据、主机振动数据。三大主机及关键设备状态检修监测单元，是三大主机及关键设备(辅机振动数据)状态检修技术实现的集中入口。
汽轮机本体包括高压缸、中压缸、低压缸、高温螺栓；锅炉本体包括水冷壁、再热器、过热器、省煤器；发电机本体包括定子绕组、铁芯、氢油水冷却系统、局放。具体地，汽轮机本体监测包括汽轮机本体高压缸、中压缸、低压缸、高温螺栓的状态监测；锅炉本体监测包括水冷壁、再热器、过热器、省煤器的状态监测；发电机本体监测包括定子绕组、铁芯、氢油水冷却系统、局放的状态监测。
步骤S13、通过状态评价模块基于状态检修技术规范，对设备状态进行评价，获取设备健康状态。
如图1c所示，本发明的发电站设备状态检修方法于第三实施例中，具体地，所述状态评价模块包括：状态检修规则库单元；通过所述状态检修规则库单元基于预设规则进行设备的健康状态的评价。
具体地，通过状态评价模块基于状态检修技术规范，对设备状态进行评价，分析设备健康状态。
具体地，通过状态评价模块基于状态检修技术规范，参照设备信息数据、检修数据和设备数据对设备状态进行评价，分析设备健康状态。具体地，所述状态检修技术规范规定了设备的设备信息数据、检修数据和设备数据与设备状态的对应关系，可以基于所述状态检修技术规范获取对设备状态的评价，获取设备健康状态。
具体地，所述状态评价模块用于参照状态检修技术规范，对所述被在线监测的设备的状态进行评价，定量化分析设备的健康状态。
具体地，所述状态评价模块包括：
状态检修规则库单元，用于基于预设规则进行设备的健康状态的评价。规则库的规则设定可以综合考虑数据中心平台的直接监测状态量、规则常数、模型输出状态量、状态量子规则判断逻辑、预警模型动态边界值判断逻辑等各个因素来进行判断并最终评价设备状态是否异常。
步骤S14、通过检修管理优化模块基于设备健康状态进行设备的检修计划的安排、推送、优化。
具体地，所述检修管理优化模块用于通过检修管理多目标优化、现场检修项目优化指导和检修计划智能推送，完成检修优化与管理闭环。
具体地，所述检修管理优化模块包括：待检修项目建议单元、时间窗口检修计划建议单元和检修计划智能推送单元。
所述待检修项目建议单元用于根据设备的健康状态给出设备检修项目建议和设备检修时间建议。所述待检修项目建议单元用于针对设备故障，匹配具体检修项目，多目标检修管理优化，多目标可以设计：检修费用优化、运行经济性优化、人员劳动力优化、备品备件优化。所述待检修项目建议单元用于根据设备的健康状态，确定设备状态，给出设备检修内容建议和时间建议，设备健康时，系统会延长设备检修时间间隔，进而达到优化检修费用的目的。根据设备状态，系统会给出运行指导意见，提升运行经济性。根据提前实时在线监测现场设备状态，减轻人员发现、分析、处理故障时间，优化人员劳动力。检修内容建议包括施工措施，能够提前进行备品备件优化。
所述时间窗口检修计划建议单元用于根据设备检修项目建议和设备检修时间建议生成检修计划。所述时间窗口检修计划建议单元用于根据时间窗口(设备检修时间建议)安排制定检修计划，一键汇总检修项目(包括待检修项目、标准检修项目、消缺项目、技改项目等)，自动生成检修计划，无纸化检修计划流转与审批，检修计划全过程跟踪与资料归档。
所述检修计划智能推送单元用于推送三大主机与关键设备的检修计划。用于综合判断三大主机与关键设备的状态，智能推送发电机组检修计划，推送设计包括：机组关键性能指标与参数判断逻辑、设备健康状态判断逻辑、时间窗口安排判断逻辑等多目标智能推送。
具体地，还包括状态预警模块、状态诊断模块、远程专家诊断模块、离线数据监测、分析与辅助建模模块、外链模型融合模块和训练中心模块。
所述状态预警模块包括：组态化建模单元和状态预警单元，所述组态化建模单元用于建立状态预警模型，所述状态预警单元用于提前基于所述状态预警模型进行预警。具体地，所述状态预警模块，用于通过组态化建模工具，利用神经网络算法、高斯混合模型算法、主元分析法建模，对设备劣化状态进行提前状态预警。
所述状态诊断模块包括：状态检修故障知识库单元和多状态耦合在线故障诊断单元，所述状态检修故障知识库单元用于提供设备故障信息，积累专家知识，所述多状态耦合在线故障诊断单元用于将所述设备故障信息和设备状态进行匹配耦合获取设备的健康状态，根据所述健康状态进行诊断提供状态评价。具体地，所述状态诊断模块用于根据所述状态评价和状态预警得到的设备的健康状态，与设备所属的多状态量进行匹配，推送故障知识。
所述远程专家诊断模块包括：远程诊断数据监测单元和远程专家会诊单元，所述远程诊断数据监测单元用于发送设备数据至远程专家端，所述远程专家会诊单元用于使所述远程专家端进行设备的远程诊断。所述远程专家诊断模块：用于远程部署综合数据与应用平台，实现现场设备问题的专家会诊，完善设备状态分析诊断体系。
所述离线数据监测、分析与辅助建模模块包括：离线数据监测与分析单元和离线数据辅助建模单元，所述离线数据监测与分析单元用于对离线数据进行离线数据汇总，根据离线数据属性，定义监测条件，生成离线数据趋势，所述离线数据辅助建模单元用于利用所述离线数据进行辅助在线数据建模，完善在线数据模型数的数据源，反向验证在线数据模型，增加在线数据模型准确性。
所述外链模型融合模块包括：外链模型融合接口单元和外链模型数据状态评价接口单元，所述外链模型融合接口单元用于提供对外链模型的接口标准，提供外部模型支持，所述外链模型数据状态评价接口单元用于利用外链模型的数据，进入状态评价模块进行设备状态评价。
所述训练中心模块包括：训练中心单元，所述训练中心单元用于对设备历史数据建模形成设备历史数据模型，并持续更新数据对所述设备历史数据模型进行训练。
具体地，所述状态预警模块包括：组态化建模单元，用于以组态化的工具进行状态预警模型的建立。状态预警单元，用于提前预警设备劣化状态。
所述状态诊断模块包括：状态检修故障知识库单元，用于提供设备故障知识，积累丰富完善专家知识。多状态耦合在线故障诊断单元，用于将所述故障知识和设备的多种状态进行匹配耦合，根据设备在线健康状态提供诊断建议。
所述远程专家诊断模块包括：远程诊断数据监测单元，用于现场设备信息数据的远程监测部署。远程专家会诊单元，用于远程专家对设备故障的会诊，综合会诊意见，对现场检修管理进行优化指导。
所述离线数据监测、分析与辅助建模模块包括：离线数据监测与分析单元，用于对纳入系统的离线数据进行数据汇总，根据离线数据属性，定义监测条件，生成趋势离线数据趋势。离线数据辅助建模单元，用于利用离线数据辅助在线数据建模，完善模型数据源，反向验证模型，增加模型准确性。
所述外链模型融合模块包括：外链模型融合接口单元，用于提供对外链模型的接口标准，使外链模型可融入系统，提供外部模型支持。外链模型数据状态评价接口单元，用于利用外链模型数据，进入状态评价模块进行设备状态评价。
所述训练中心模块包括：训练中心单元，用于对设备历史数据建模，并持续更新数据进行训练，增加模型时效性，提高模型准确性。
如图1d所示，本发明的发电站设备状态检修方法于第四实施例中，以状态检修系统汽轮机设备为例，示出了本方法的工作原理与使用流程。状态检修系统汽轮机本体设备通过数据中心平台模块，实现现场汽轮机本体生产实时数据、现场汽轮机本体基本信息数据、现场汽轮机本体振动数据(对应主辅机振动数据)的采集与存储，为汽轮机本体监测与应用提供数据支撑。
所述现场汽轮机本体生产实时数据采集，针对不同汽轮机设备所取数据不同，以300MW 火电机组某一汽轮机本体为例，采集包括，如表1所示，即为所述现场汽轮机本体生产实时数据。
表1汽轮机本体生产实时数据测点参数列表
Figure RE-GDA0002746458730000101
Figure RE-GDA0002746458730000111
Figure RE-GDA0002746458730000121
Figure RE-GDA0002746458730000131
Figure RE-GDA0002746458730000141
Figure RE-GDA0002746458730000151
具体地，所述设备信息数据、检修数据和其他离线数据属于关系型数据，通过关系型数据库进行存储和分析。所述设备信息数据是指设备的一些基础信息，例如如表3所示汽轮机本体信息数据。以300MW火电机组某一汽轮机本体为例，采集包括：
表3汽轮机本体信息数据
名称 单位 数值
制造厂 哈尔滨汽轮机厂
功率——连续出力 MW 600
功率——最大连续出力 MW 649
额定转速 r/min 3000
旋转方向 顺时针(从调端看)
汽缸数量 个 3
主蒸汽压力 MPa 16.67
再热蒸汽压力 MPa 3.322
高压缸排汽压力 MPa 3.691
设计背压 MPa 0.011
所述现场汽轮机本体振动数据(主辅机振动数据)采集，针对不同汽轮机设备所取数据不同，以300MW火电机组某一汽轮机本体为例，采集包括：1路键相(涡流/光电)、8/32路振动信号(涡流、速度、加速度)、涡流传感器信号分解为直流间隙电压信号和原始振动位移信号、速度传感器信号分解为振动烈度信号及积分后的原始振动位移信号、加速度传感器信号积分后分解为振动烈度信号及再积分后的原始振动位移信号。
状态检修系统汽轮机本体设备，通过状态监测模块的多源数据融合单元，整合数据格式，在系统中实现上述生产实时数据、设备信息数据(本体信息数据)、振动数据在系统中的集中展示和监测。
状态检修系统汽轮机本体设备，通过状态监测模块的数据可视化单元，能够在系统中，直接读取查看高频振动数据，包括：数据趋势图、频谱图、时域波形图、轴心轨迹图、波特图、极坐标图、级联图、瀑布图。
状态检修系统汽轮机本体设备，通过三大主机及关键设备状态检修监测单元(汽轮机本体为三大主机之一)，实现汽轮机性能监测、汽轮机油品监测、汽轮机轴系监测、汽轮机关键部件热应力监测、汽轮机关键部件寿命在线监测、汽轮机高温螺栓状态监测、汽轮机通流径向间隙监测。进一步的，根据监测到的设备异常状态完成状态检修事件的触发与报警，通过事件处理流程，实现对设备状态异常的闭环管控。
所述汽轮机性能监测，采用基于机理建模和大数据的方法对关键参数进行“软测量”(软测量指经过模型计算得到的状态量)，建立待测关键参数与实际可测变量的关联，构建与之对应的数学关系，在线计算得出汽轮机缸效率、各级组效率等通流性能关键参数。
所述汽轮机油品监测，实时在线监控包括粘度、水分等油液理化指标，实现对汽轮机润滑油和EH油的性能和品质的在线监测。
所述汽轮机轴系监测，运用振动分析、趋势分析、趋势预测、相关分析、聚类分析、对比分析及其他主题分析和数据挖掘技术，提取与相关基准数据的数值偏差幅度、变化速度等与机组故障描述相对应的特征向量，建立机组轴系状态综合评判数学模型，分析机组轴系状态，并对机组轴系状态进行预警。
所述汽轮机关键部件热应力监测，利用设计数据，建立汽轮机高中压转子、高压内缸和中压内缸的有限元建模工作与通流部分变工况热力计算，实时监测高温螺栓的蠕变伸长量，实时精确计算出汽轮机高中压转子、高压内缸和中压内缸关键部位的热应力。
所述汽轮机关键部件寿命在线监测，通过温度与应力的在线计算，计算得出每次启停过程中的寿命损耗，计算汽轮机高中压转子、高压内缸和中压内缸变工况条件下的低周疲劳寿命损耗，评定累积寿命损耗，预测剩余寿命。
所述汽轮机高温螺栓状态监测，通过有限元模拟得到螺栓及法兰在汽轮机稳态与变负荷等多种工况下的螺栓数据，利用实时监测的温度计算出日历时间螺栓的累积蠕变伸长量。
所述汽轮机通流径向间隙监测，实现汽轮机高压缸和中压缸关键部件的有限元建模工作与通流部分变工况热力计算，计算得出机组典型的变工况过程中高压缸和中压缸各级通流径向间隙。
具体地，如图1e所示，于第五实施例中，本发明的发电站设备状态检修方法，包括事件处理模块；通过事件处理模块进行状态检修事件处理。
具体地，以300MW火电机组某一汽轮机本体的状态检修事件处理为例，通过点检员、检修人员、点检长、副主任、主任、主管领导等不同角色的处理审批流程控制，完成对状态检修事件的闭环管控。
状态检修事件触发后，会直接触发为点检员代办事件，有四种处理方式和两种通知方式。
所述四种处理方式包括：提交下一步管理人、生成缺陷单、生成待检修项目、关闭事件。
提交下一步管理人后，可通过点检长、副主任、主任、领导等不同角色进行流转与审批。
生成缺陷单后，可进入检修管理系统，在现场对设备故障进行检修并反馈闭环关闭事件。
生成待检修项目后，可进入待检修项目建议，查看和修改检修内容与时间建议，并列为下一次检修计划中要检修的项目。
关闭事件后，可以直接关闭该事件。
所述两种通知方式包括：普通事件通知检修人员专工、检修人员经理、点检员、点检长，严重事件通知检修人员专工、检修人员经理、点检员、点检长、副主任、主任和主管领导。
所述事件管理流程，最终都以事件关闭为终止，完成事件处理的闭环控制。
汽轮机本体设备，通过状态检修规则库单元，实现监测设备的状态定量化评价。
所述状态检修规则库单元，用于所述监测设备的健康状态定量化评价。规则库的规则设定可以综合考虑数据中心平台的直接监测状态量、规则常数、模型输出状态量、状态量子规则判断逻辑、预警模型动态边界值判断逻辑等各个因素来进行判断并最终评价设备状态是否异常。
以汽轮机本体的轴系#1轴承振动状态，判断直接状态量规则为例，使用测点W3.GX01.DCS1_A3848、W3.GX01.DCS1_A3849，配置规则为(({W3.GX01.DCS1_A3848}>100)and({W3.GX01.DCS1_A3848}<＝105))or(({W3.GX01.DCS1_A3849}>100)and({W3.GX01.DCS1_A3849}<＝105))，系统实时读取状态量的实时值进行判断，当符合规则时则提示规则对应设备状态异常，并根据匹配的异常程度进行报警。
汽轮机本体设备，通过检修管理优化模块，实现汽轮机本体检修项目的优化指导，结合系统监测的其他设备，实现检修计划智能推送，完成检修优化与管理闭环。
所述检修管理优化模块包括待检修项目建议单元，根据状态评价，确定设备状态，给出设备检修内容建议和时间建议，设备健康时，系统会延长设备检修时间间隔，进而达到优化检修费用的目的。根据设备状态，系统会给出运行指导意见，提升运行经济性。根据提前实时在线监测现场设备状态，减轻人员发现、分析、处理故障时间，优化人员劳动力。检修内容建议包括施工措施，能够提前进行备品备件优化。
汽轮机本体设备通过待检修项目建议单元，用于针对汽轮机本体故障，匹配具体汽轮机本体检修项目，将状态检修事件转变为待检修项目，确定设备状态，给出设备检修内容建议和时间建议，因此优化了检修费用，提升了运行经济性。进一步的，通过系统推送待检修项目，降低人员全面监测汽轮机本体状态难度，优化人员工作量分配。进一步的根据检修内容建议，优化检修所需的备品备件库存。
所述检修管理优化模块包括：时间窗口检修计划建议单元，根据时间窗口安排制定检修计划，一键汇总检修项目(包括待检修项目、标准检修项目、消缺项目、技改项目等)，自动生成检修计划，无纸化检修计划流转与审批，检修计划全过程跟踪与资料归档。
汽轮机本体设备通过待检修项目建议单元，汇总汽轮机本体检修项目，包括高压缸、中压缸、低压缸、轴系和性能的检修项目，生成汽轮机本体检修计划，无纸化检修计划流转与审批，最终与其他设备检修计划自动汇总，进一步的，实现检修计划全过程跟踪与资料归档。
所述检修管理优化模块包括：检修计划智能推送单元，用于综合判断三大主机与关键设备的状态，智能推送发电机组检修计划，推送设计包括：机组关键性能指标与参数判断逻辑、设备健康状态判断逻辑、时间窗口安排判断逻辑等多目标智能推送。
汽轮机本体设备通过检修计划智能推送单元，综合计算汽轮机本体的性能和寿命等反应机组状态的关键指标，进一步的，根据汽轮机本体状态检修事件和待检修项目统计判断逻辑，结合汽轮机本体时间窗口检修计划，实现检修计划智能推送。
如图2a所示，于一实施例中，本发明的发电站设备状态检修系统，包括数据中心平台 21、状态监测模块22、状态评价模块23和检修管理优化模块24。
所述通过数据中心平台21用于获取设备数据，所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集。
所述状态监测模块22用于基于多源数据进行设备状态监测；所述多源数据包括：设备信息数据、检修数据和设备数据。
所述状态评价模块23用于基于状态检修技术规范，对设备状态进行评价，获取设备健康状态。
所述检修管理优化模块24用于基于设备健康状态进行设备的检修计划的安排、推送、优化。
具体地，所述状态监测终端包括：机组生产实时数据采集终端、发电机局放数据采集终端、锅炉壁温数据采集终端、设备红外数据采集终端和主辅机振动数据采集终端；所述机组生产实时数据采集终端采集生产实时数据；所述发电机局放数据采集终端采集局放数据；所述锅炉壁温数据采集终端采集壁温数据；所述设备红外数据采集终端采集红外数据；所述主辅机振动数据采集终端采集主辅机振动数据；所述设备数据包括：生产实时数据、局放数据、壁温数据、红外数据、主辅机振动数据。
如图2b所示，于一实施例中，本发明的发电站设备状态检修系统，所述状态监测模块 22包括：多源数据融合单元、数据可视化单元和三大主机及关键设备状态检修监测单元；通过所述多源数据融合单元进行生产实时数据、红外数据、局放数据、主辅机振动数据、设备信息数据、检修数据的存储和分析；通过数据可视化单元进行红外数据、局放数据、主辅机振动数据的展示；通过三大主机及关键设备状态检修监测单元进行三大主机及关键设备的监测。
具体地，所述状态评价模块23包括：状态检修规则库单元；通过所述状态检修规则库单元基于预设规则进行设备的健康状态的评价。
具体地，所述检修管理优化模块24包括：待检修项目建议单元、时间窗口检修计划建议单元和检修计划智能推送单元；所述待检修项目建议单元用于根据设备的健康状态给出设备检修项目建议和设备检修时间建议；所述时间窗口检修计划建议单元用于根据设备检修项目建议和设备检修时间建议生成检修计划；所述检修计划智能推送单元用于推送三大主机与关键设备的检修计划。
如图2c所示，于一实施例中，本发明的发电站设备状态检修系统，还包括状态预警模块、状态诊断模块、远程专家诊断模块、离线数据监测、分析与辅助建模模块、外链模型融合模块和训练中心模块；所述状态预警模块包括：组态化建模单元和状态预警单元，所述组态化建模单元用于建立状态预警模型，所述状态预警单元用于提前基于所述状态预警模型进行预警；所述状态诊断模块包括：状态检修故障知识库单元和多状态耦合在线故障诊断单元，所述状态检修故障知识库单元用于提供设备故障信息，积累专家信息，所述多状态耦合在线故障诊断单元用于将所述设备故障信息和设备状态进行匹配耦合获取设备的健康状态，根据所述健康状态进行诊断；所述远程专家诊断模块包括：远程诊断数据监测单元和远程专家会诊单元，所述远程诊断数据监测单元用于发送设备数据至远程专家端，所述远程专家会诊单元用于使所述远程专家端进行设备的远程诊断；所述离线数据监测、分析与辅助建模模块包括：离线数据监测与分析单元和离线数据辅助建模单元，所述离线数据监测与分析单元用于对离线数据进行离线数据汇总，根据离线数据属性，定义监测条件，生成离线数据趋势，所述离线数据辅助建模单元用于利用所述离线数据进行辅助在线数据建模，完善在线数据模型数的据源，反向验证在线数据模型，增加在线数据模型准确性；所述外链模型融合模块包括：外链模型融合接口单元和外链模型数据状态评价接口单元，所述外链模型融合接口单元用于提供对外链模型的接口标准，提供外部模型支持，所述外链模型数据状态评价接口单元用于利用外链模型的数据，进入状态评价模块进行设备状态评价；所述训练中心模块包括：训练中心单元，所述训练中心单元用于对设备历史数据建模形成设备历史数据模型，并持续更新数据对所述设备历史数据模型进行训练。
需要说明的是，数据中心平台21、状态监测模块22、状态评价模块23和检修管理优化模块24的结构和原理与上述发电站设备状态检修方法中的步骤一一对应，故在此不再赘述。
需要说明的是，应理解以上系统的各个模块的划分仅仅是一种逻辑功能的划分，实际实现时可以全部或部分集成到一个物理实体上，也可以物理上分开。且这些模块可以全部以软件通过处理元件调用的形式实现；也可以全部以硬件的形式实现；还可以部分模块通过处理元件调用软件的形式实现，部分模块通过硬件的形式实现。例如，x模块可以为单独设立的处理元件，也可以集成在上述装置的某一个芯片中实现，此外，也可以以程序代码的形式存储于上述装置的存储器中，由上述装置的某一个处理元件调用并执行以上x模块的功能。其它模块的实现与之类似。此外这些模块全部或部分可以集成在一起，也可以独立实现。这里所述的处理元件可以是一种集成电路，具有信号的处理能力。在实现过程中，上述方法的各步骤或以上各个模块可以通过处理器元件中的硬件的集成逻辑电路或者软件形式的指令完成。
例如，以上这些模块可以是被配置成实施以上方法的一个或多个集成电路，例如：一个或多个特定集成电路(Application Specific Integrated Circuit，简称ASIC)，或，一个或多个微处理器(Micro Processor Uint，简称MPU)，或，一个或者多个现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)等。再如，当以上某个模块通过处理元件调度程序代码的形式实现时，该处理元件可以是通用处理器，例如中央处理器(CentralProcessing Unit，简称CPU)或其它可以调用程序代码的处理器。再如，这些模块可以集成在一起，以片上系统(system-on-a-chip，简称SOC)的形式实现。
于本发明一实施例中，本发明还包括一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述任一所述发电站设备状态检修方法。
本领域普通技术人员可以理解：实现上述各方法实施例的全部或部分步骤可以通过计算机程序相关的硬件来完成。前述的计算机程序可以存储于一计算机可读存储介质中。该程序在执行时，执行包括上述各方法实施例的步骤；而前述的存储介质包括：ROM、RAM、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
如图3所示，于一实施例中，本发明的发电站设备状态检修装置包括：处理器31和存储器32；所述存储器32用于存储计算机程序；所述处理器31与所述存储器32相连，用于执行所述存储器32存储的计算机程序，以使所述发电站设备状态检修装置执行任一所述的发电站设备状态检修方法。
具体地，所述存储器32包括：ROM、RAM、磁碟、U盘、存储卡或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。
优选地，所述处理器31可以是通用处理器，包括中央处理器(Central ProcessingUnit，简称CPU)、网络处理器(Network Processor，简称NP)等；还可以是数字信号处理器(Digital Signal Processor，简称DSP)、专用集成电路(Application SpecificIntegrated Circuit，简称 ASIC)、现场可编程门阵列(Field Programmable Gate Array，简称FPGA)或者其他可编程逻辑器件、分立门或者晶体管逻辑器件、分立硬件组件。
综上所述，本发明发电站设备状态检修方法、系统、介质及装置，用于对发电站设备进行数据采集、监控，形成统一状态检修数据平台，以智能推送检修计划为手段，实现发电站设备的全面状态检修，进而优化检修，提质增效，为发电企业带来显著的经济和社会效益。所以，本发明有效克服了现有技术中的种种缺点而具高度产业利用价值。
上述实施例仅例示性说明本发明的原理及其功效，而非用于限制本发明。任何熟悉此技术的人士皆可在不违背本发明的精神及范畴下，对上述实施例进行修饰或改变。因此，举凡所属技术领域中具有通常知识者在未脱离本发明所揭示的精神与技术思想下所完成的一切等效修饰或改变，仍应由本发明的权利要求所涵盖。

Claims (10)

1.一种发电站设备状态检修方法，其特征在于，包括以下步骤：
通过数据中心平台获取设备数据，所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集；
通过状态监测模块基于多源数据进行设备状态监测；所述多源数据包括：设备信息数据、检修数据和设备数据；
通过状态评价模块基于状态检修技术规范，对设备状态进行评价，获取设备健康状态；
通过检修管理优化模块基于设备健康状态进行设备的检修计划的安排、推送、优化。
2.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法，其特征在于，所述状态监测终端包括：机组生产实时数据采集终端、发电机局放数据采集终端、锅炉壁温数据采集终端、设备红外数据采集终端和主辅机振动数据采集终端；所述机组生产实时数据采集终端采集生产实时数据；所述发电机局放数据采集终端采集局放数据；所述锅炉壁温数据采集终端采集壁温数据；所述设备红外数据采集终端采集红外数据；所述主辅机振动数据采集终端采集主辅机振动数据；所述设备数据包括：生产实时数据、局放数据、壁温数据、红外数据、主辅机振动数据。
3.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法，其特征在于，所述状态监测模块包括：多源数据融合单元、数据可视化单元和三大主机及关键设备状态检修监测单元；
通过所述多源数据融合单元进行生产实时数据、红外数据、局放数据、主辅机振动数据、设备信息数据、检修数据的存储和分析；
通过数据可视化单元进行红外数据、局放数据、主辅机振动数据的展示；
通过三大主机及关键设备状态检修监测单元进行三大主机及关键设备的监测。
4.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法，其特征在于，所述状态评价模块包括：状态检修规则库单元；
所述状态检修规则库单元用于基于预设规则进行设备的健康状态的评价。
5.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法，其特征在于，所述检修管理优化模块包括：待检修项目建议单元、时间窗口检修计划建议单元和检修计划智能推送单元；
所述待检修项目建议单元用于根据设备的健康状态给出设备检修项目建议和设备检修时间建议；
所述时间窗口检修计划建议单元用于根据设备检修项目建议和设备检修时间建议生成检修计划；
所述检修计划智能推送单元用于推送三大主机与关键设备的检修计划。
6.根据权利要求1所述的发电站设备状态检修方法，其特征在于，还包括状态预警模块、状态诊断模块、远程专家诊断模块、离线数据监测、分析与辅助建模模块、外链模型融合模块和训练中心模块；
所述状态预警模块包括：组态化建模单元和状态预警单元，所述组态化建模单元用于建立状态预警模型，所述状态预警单元用于提前基于所述状态预警模型进行预警；
所述状态诊断模块包括：状态检修故障知识库单元和多状态耦合在线故障诊断单元，所述状态检修故障知识库单元用于提供设备故障信息，积累专家知识，所述多状态耦合在线故障诊断单元用于将所述设备故障信息和设备状态进行匹配耦合获取设备的健康状态，根据所述健康状态进行诊断；
所述远程专家诊断模块包括：远程诊断数据监测单元和远程专家会诊单元，所述远程诊断数据监测单元用于发送设备数据至远程专家端，所述远程专家会诊单元用于使所述远程专家端进行设备的远程诊断；
所述离线数据监测、分析与辅助建模模块包括：离线数据监测与分析单元和离线数据辅助建模单元，所述离线数据监测与分析单元用于对离线数据进行离线数据汇总，根据离线数据属性，定义监测条件，生成离线数据趋势，所述离线数据辅助建模单元用于利用所述离线数据进行辅助在线数据建模，完善在线数据模型的数据源，反向验证在线数据模型，增加在线数据模型准确性；
所述外链模型融合模块包括：外链模型融合接口单元和外链模型数据状态评价接口单元，所述外链模型融合接口单元用于提供对外链模型的接口标准，提供外部模型支持，所述外链模型数据状态评价接口单元用于利用外链模型的数据，进入状态评价模块进行设备状态评价；
所述训练中心模块包括：训练中心单元，所述训练中心单元用于对设备历史数据建模形成设备历史数据模型，并持续更新数据对所述设备历史数据模型进行训练。
7.一种发电站设备状态检修系统，其特征在于，包括：数据中心平台、状态监测模块、状态评价模块和检修管理优化模块；
所述通过数据中心平台用于获取设备数据，所述设备数据由在发电站现场安装在设备的状态监测终端采集；
所述状态监测模块用于基于多源数据进行设备状态监测；所述多源数据包括：设备信息数据、检修数据和设备数据；
所述状态评价模块用于基于状态检修技术规范，对设备状态进行评价，获取设备健康状态；
所述检修管理优化模块用于基于设备健康状态进行设备的检修计划的安排、推送、优化。
8.根据权利要求7所述的发电站设备状态检修系统，其特征在于，所述状态监测终端包括：机组生产实时数据采集终端、发电机局放数据采集终端、锅炉壁温数据采集终端、设备红外数据采集终端和主辅机振动数据采集终端；所述机组生产实时数据采集终端采集生产实时数据；所述发电机局放数据采集终端采集局放数据；所述锅炉壁温数据采集终端采集壁温数据；所述设备红外数据采集终端采集红外数据；所述主辅机振动数据采集终端采集主辅机振动数据；所述设备数据包括：生产实时数据、局放数据、壁温数据、红外数据、主辅机振动数据。
9.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行，以实现权利要求1至6中任一项所述发电站设备状态检修方法。
10.一种发电站设备状态检修装置，其特征在于，包括：处理器和存储器；
所述存储器用于存储计算机程序；
所述处理器与所述存储器相连，用于执行所述存储器存储的计算机程序，以使所述发电站设备状态检修装置执行权利要求1至6中任一项所述的发电站设备状态检修方法。
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