CN116609098A - 一种磨煤机故障风险预警方法及装置 - Google Patents

Abstract

本申请公开了一种磨煤机故障风险预警方法及装置，本申请提供的磨煤机故障风险预警方法，通过以质量平衡和能量平衡建立的三入三出制粉系统模型为指导，利用了燃煤、设备和天气等多类型数据，考虑了一线的生产实践和工艺流程以及物理量间的固有理论关系，量纲参数、气象影响因子与预警指标的关联关系，构建符合一线生产实践场景的预警指标计算方程，以根据该预警指标计算方程计算的预警指标数据，获得更准确的磨煤机故障风险预警结果，解决了现有技术磨煤机故障风险预警准确性低的技术问题。

Description

一种磨煤机故障风险预警方法及装置

技术领域

本申请涉及火力发电技术领域，尤其涉及一种磨煤机故障预警方法及装置。

背景技术

面对着煤炭资源日益紧张的形势，国内燃煤电厂普遍承受着巨大的经营压力，在较长时间内都选择了燃用煤质较差的煤种，这对磨煤机等电站制粉设备的长期安全稳定运行带来了风险和隐患。

目前已有的磨煤机诊断或者预警系统，大多依赖于神经网络、遗传算法和机器学习等计算模型来挖掘数据间的关系，但是这种方式纯粹通过计算模型来重新挖掘数据间的关系，脱离一线的生产实践和工艺流程，忽视了物理量间的固有理论关系，导致了现有的磨煤机故障风险预警准确性低的技术问题。

发明内容

本申请提供了一种磨煤机故障风险预警方法及装置，用于解决现有的磨煤机故障风险预警准确性低的技术问题。

为解决上述技术问题，本申请第一方面提供了一种磨煤机故障风险预警方法，包括：

采集煤种、磨煤机设备的基础参数信息以及历史的设备事故记录与气象信息记录；

根据所述基础参数信息，按照设备质量平衡与能量平衡，构建磨煤机制粉物理模型；

根据所述磨煤机制粉物理模型，结合量纲参数、气象影响因子与预警指标的关联关系，构建预警指标计算方程；

通过所述预警指标方程计算磨煤机的预警指标数据，以根据所述预警指标数据确定所述磨煤机的故障风险预警结果。

优选地，所述磨煤机制粉物理模型具体为：

式中，K_i为带单位的模型参数，i＝1,2,3,…,15，T_out为磨煤机出口温度，T_in为入口一次风温度，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I为磨煤机电流，为原煤水分的蒸发量，M_ar为原煤的收到基水分。

优选地，所述预警指标具体包括：爆燃指标和跳停指标。

优选地，所述预警指标计算方程具体为：

式中，Xi为磨煤机i的爆燃指标数据，T_out额为磨煤机出口温度的额定值，W_air额为一次风流量的额定值，M_ar为原煤的收到基水分，T_out为磨煤机出口温度，Yi为磨煤机i的跳停指标数据，T_in为入口一次风温度，T_in额为入口一次风温度的额定值，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I_额为磨煤机额定电流，ΔW_air为一次风流量的变化量，I_in为磨煤机输入电流，I_in额为磨煤机额定输入电流，a和b为气象影响因子。

优选地，所述通过所述预警指标方程计算磨煤机的预警指标数据，以根据所述预警指标数据确定所述磨煤机的故障风险预警结果具体包括：

通过所述预警指标方程，分别计算磨煤机的预警指标数据的实测值与指标值，再将所述实测值与所述指标值之差与设备状态判别阈值进行比较，以根据比较结果确定所述磨煤机的故障风险预警结果。

本申请第二方面还提供了一种磨煤机故障风险预警装置，包括：

基础参数采集单元，用于采集煤种、磨煤机设备的基础参数信息以及历史的设备事故记录与气象信息记录；

制粉物理模型构建单元，用于根据所述基础参数信息，按照设备质量平衡与能量平衡，构建磨煤机制粉物理模型；

预警方程构建单元，用于根据所述磨煤机制粉物理模型，结合量纲参数、气象影响因子与预警指标的关联关系，构建预警指标计算方程；

风险预警单元，用于通过所述预警指标方程计算磨煤机的预警指标数据，以根据所述预警指标数据确定所述磨煤机的故障风险预警结果。

优选地，所述磨煤机制粉物理模型具体为：

式中，K_i为带单位的模型参数，i＝1,2,3,…,15，T_out为磨煤机出口温度，T_in为入口一次风温度，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I为磨煤机电流，为原煤水分的蒸发量，M_ar为原煤的收到基水分。

优选地，所述预警指标具体包括：爆燃指标和跳停指标。

优选地，所述预警指标计算方程具体为：

式中，Xi为磨煤机i的爆燃指标数据，T_out额为磨煤机出口温度的额定值，W_air额为一次风流量的额定值，M_ar为原煤的收到基水分，T_out为磨煤机出口温度，Yi为磨煤机i的跳停指标数据，T_in为入口一次风温度，T_in额为入口一次风温度的额定值，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I_额为磨煤机额定电流，ΔW_air为一次风流量的变化量，I_in为磨煤机输入电流，I_in额为磨煤机额定输入电流，a和b为气象影响因子。

优选地，所述风险预警单元具体用于：

通过所述预警指标方程，分别计算磨煤机的预警指标数据的实测值与指标值，再将所述实测值与所述指标值之差与设备状态判别阈值进行比较，以根据比较结果确定所述磨煤机的故障风险预警结果。

从以上技术方案可以看出，本申请实施例具有以下优点：

本申请提供的磨煤机故障风险预警方法，通过以质量平衡和能量平衡建立的三入三出制粉系统模型为指导，利用了燃煤、设备和天气等多类型数据，考虑了一线的生产实践和工艺流程以及物理量间的固有理论关系，量纲参数、气象影响因子与预警指标的关联关系，构建符合一线生产实践场景的预警指标计算方程，以根据该预警指标计算方程计算的预警指标数据，获得更准确的磨煤机故障风险预警结果，解决了现有技术磨煤机故障风险预警准确性低的技术问题。

附图说明

为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其它的附图。

图1为本申请提供的一种磨煤机故障风险预警方法的流程示意图。

图2为本申请提供的一种磨煤机故障风险预警方法的故障风险预警判别逻辑示意图。

图3为本申请提供的一种磨煤机故障风险预警装置的结构示意图。

具体实施方式

本申请实施例提供了一种磨煤机故障风险预警方法及装置，用于解决现有的磨煤机故障风险预警准确性低的技术问题。

为使得本申请的发明目的、特征、优点能够更加的明显和易懂，下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，下面所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而非全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其它实施例，都属于本申请保护的范围。

首先是本申请提供的一种磨煤机故障风险预警方法实施例的详细说明。

请参阅图1，本实施例提供的一种磨煤机故障风险预警方法，包括：

步骤101、采集煤种、磨煤机设备的基础参数信息以及历史的设备事故记录与气象信息记录。

需要说明的是，根据火力电厂所使用的磨煤机设备和煤种，采集这些煤种与磨煤机设备的基础参数信息，其中，煤种包括但不限于“神混5000”、“印尼4700”和“碳4900”；每个煤种均需输入煤质设计值和采样检验值两套数据，而煤种的基础参数信息主要为：挥发份和水分，根据实际需求还可以包括：粘结性、灰分、成品煤粒径与石子煤含量等参数，这些参数由试验单位的系统开发人员录入，其中煤质设计值根据所在电厂现场收资的设备说明书等材料录入，采样检验值根据开发人员在广东发电用煤质量监督检验中心对该电厂煤样处理分析出的报告数据录入；

对于磨煤机设备，每台磨煤机的相关参数均包含设备额定参数和实时状态参数两套数据，其中，磨煤机设备的基础参数信息主要为：磨煤机电流、出口风温、入口一次风温、入口一次风压和给煤量，根据实际需求还可以进一步追加：磨煤机煤位等。其中设备额定参数根据该电厂提供的说明书等资料以及铭牌信息，经系统开发单位能源清洁专业团队的性能试验标定、验证，由本系统调试人员手动录入；实时状态参数在本系统调试阶段将建立相应的参数点表，并根据点表信息从DCS实时采集的数据中导入。

同时采集并记录这些磨煤机的设备事故记录与过往的气象信息记录，其中气象信息包括但不限于：实时温度、相对湿度、当地气压、降雨及气象骤变情况、全天温差波动和所在地温度分布与降雨情况，此类信息可以通过对本系统联网，在线获取气象局实时和近日的主要天气数据，作为诱发因素来辅助评估磨煤机事故出现的概率。获取的主要天气数据直接存放在计算机缓存中，在保证运算速度的前提下可以随时清理、不占用过多空间。

步骤102、根据基础参数信息，按照设备质量平衡与能量平衡，构建磨煤机制粉物理模型。

接着，基于步骤101采集的信息，结合磨煤机的运行原理，构建物理量关系明确的系统模型。对于不同类型磨煤机建立对应动态数学模型，基于设备的质量平衡和能量平衡，可建立通用的三入三出制粉物理模型计算式，本实施例以MPS型中速磨煤机为例，所构建的三入三出制粉物理模型具体如下：

式中，K_i为带单位的模型参数，i＝1,2,3,…,15，T_out为磨煤机出口温度，T_in为入口一次风温度，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I为磨煤机电流，为原煤水分的蒸发量，M_ar为原煤的收到基水分。

步骤103、根据磨煤机制粉物理模型，结合量纲参数、气象影响因子与预警指标的关联关系，构建预警指标计算方程。

需要说明的是，基于上一步骤构建的磨煤机制粉物理模型，结合过往的电厂现场调试经验，着重分析式中与磨煤机故障、事故密切相关的变量，例如，与爆燃事故成正相关的主要有：T_out,ΔW_air,频繁跳停主要原因是磨煤机堵煤，与之成正相关的变量有：M_ar,W_c,/>I。共涉及导出量纲1个，即流量量纲[W]；涉及基本量纲4个，即温度量纲[Θ]、质量量纲[m]、时间量纲[t]、电流量纲[I]，根据，依据量纲参数、气象影响因子与预警指标的关联关系，确定出磨煤机事故的两个核心判据：爆燃指标、跳停指标，并基于这两项指标，构建预警指标计算方程。

其中，本实施例构建的预警指标计算方程具体如下：

式中，Xi为磨煤机i的爆燃指标数据，T_out额为磨煤机出口温度的额定值，W_air额为一次风流量的额定值，M_ar为原煤的收到基水分，T_out为磨煤机出口温度，Yi为磨煤机i的跳停指标数据，T_in为入口一次风温度，T_in额为入口一次风温度的额定值，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I_额为磨煤机额定电流，ΔW_air为一次风流量的变化量，I_in为磨煤机输入电流，I_in额为磨煤机额定输入电流，a和b为气象影响因子。

需要说明的是，考虑到实际生产过程中，在炎热干燥的天气下，当地实时气温偏高、相对湿度偏低并且气压偏低的气象环境下，容易诱发磨煤机的爆燃事故，而连续降雨以及大雾潮湿天气下磨煤机容易堵煤跳停，因此，本实施例构建的预警指标计算方程引入了两项气象影响因子，可根据预警时段的气象参数，动态调整两项气象影响因子的取值，通常a的取值范围一般在1.15～1.20间，b的取值范围一般在1.08～1.10间。

步骤104、通过预警指标方程计算磨煤机的预警指标数据，以根据预警指标数据确定磨煤机的故障风险预警结果。

最后，通过上述的预警指标方程计算的预警指标数据作为磨煤机风险预警判断依据确定磨煤机的故障风险预警结果。

进一步地，本实施例步骤104的步骤过程具体包括：

通过预警指标方程，分别计算磨煤机的预警指标数据的实测值与指标值，再将实测值与指标值之差与设备状态判别阈值进行比较，以根据比较结果确定磨煤机的故障风险预警结果。

需要说明的是，基于前述步骤中提及的预警指标方程，分别计算磨煤机的预警指标数据的实测值与指标值，其中，实测值是指将采集到的实测量纲数据代入预警指标方程后计算得到的数值，而指标值则是预设的量纲参数常数代入到预警指标方程后计算得到的数值，此处提及的预设的量纲参数常数可以是对应量纲参数的额定值，也可以是通过过往试验得到的故障临界值。

接着，计算实测值与指标值之差，再将此差值与设备状态判别阈值进行比较，以根据比较结果确定磨煤机的故障风险预警结果。

其中，以前述环节得出的两个判据和两个指数为基础，根据最新的现场试验结果数据，将上节锁定的8个与频繁跳停和爆燃事故密切相关的变量全部输入训练模型，并用逐步法筛选对事故诊断效果修正系数α有显著贡献的有效变量。设目标值计算值为α，则模型计算式为：若显著性变量为试验检测数据，则/>其中，X_i为爆燃指数；X₀为爆燃指标；C为模型计算式的特征参数，通过额定值来确定；C_i为试验检测的第i台磨煤机的相关变量；C_io为额定工况的第i台磨煤机的相关变量；k_i与各磨煤机的特性参数和事故因素相关，根据检测试验结果在一定范围内赋值。

根据目标值计算模型可得到α，利用相对误差公式其中，x为被测物理量的测量值；x0为被测物理量的真值，得出设备状态判别表达式X_i-X₀＜αX₀，同理可得Y_i-Y₀＜βY₀，如图2所示，以爆燃指标的状态判别为例，若实测值Xi与指标值X0之差小于状态判别阈值αX₀，则可以判定该磨煤机i的爆燃指标合格，接着，若磨煤机i的爆燃指标与跳停指标判别均为合格，则可以确定磨煤机i的故障风险预警结果为正常，否则，则确定磨煤机i的故障风险预警结果为异常，并触发风险预警处理。

若存在多台磨煤机设备，可以按照上述的磨煤机设备故障风险预警方法，对其余的磨煤机设备进行循环故障风险预警，例如，如图2所示，假设参与预警的磨煤机设备有6台，用初值为0的整型变量i,j,k进行计数，其中i用以计算循环的总次数，确保触发更新后每台磨煤机的运行状态都经过了诊断；j用以计算正常运行中的磨煤机数量；k用以计算预测出事故的磨煤机数量。当所有磨煤机都经过循环判断后，再通过连续选择对j的取值进行分类讨论，从而预测并输出指定机组的发电负荷情况，同时根据k的数值输出异常的磨煤机台数和对机组的影响程度。对“Xi，t(时间)”和“Yi，t”两组变量可以分别使用plot语句，直接生成各台磨煤机的风险预警指标曲线图，从而获得磨煤机的故障风险预警结果。

以上内容便是本申请提供的一种磨煤机故障风险预警方法实施例的详细说明，下面为本申请提供的一种磨煤机故障风险预警装置实施例的详细说明。

请参阅图3，本实施例还提供了一种磨煤机故障风险预警装置，包括：

基础参数采集单元201，用于采集煤种、磨煤机设备的基础参数信息以及历史的设备事故记录与气象信息记录；

制粉物理模型构建单元202，用于根据基础参数信息，按照设备质量平衡与能量平衡，构建磨煤机制粉物理模型；

预警方程构建单元203，用于根据磨煤机制粉物理模型，结合量纲参数、气象影响因子与预警指标的关联关系，构建预警指标计算方程；

风险预警单元204，用于通过预警指标方程计算磨煤机的预警指标数据，以根据预警指标数据确定磨煤机的故障风险预警结果。

进一步地，磨煤机制粉物理模型具体为：

式中，K_i为带单位的模型参数，i＝1,2,3,…,15，T_out为磨煤机出口温度，℃；T_in为磨入口一次风温度，℃；W_air为一次风流量，kg/s；W_c为给煤量，kg/s；I为磨煤机电流，A；为原煤水分的蒸发量，kg/s；M_ar为原煤的收到基水分，％。

进一步地，预警指标具体包括：爆燃指标和跳停指标。

进一步地，预警指标计算方程具体为：

式中，Xi为磨煤机i的爆燃指标数据，T_out额为磨煤机出口温度的额定值，W_air额为一次风流量的额定值，M_ar为原煤的收到基水分，T_out为磨煤机出口温度，Yi为磨煤机i的跳停指标数据，T_in为入口一次风温度，T_in额为入口一次风温度的额定值，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I_额为磨煤机额定电流，ΔW_air为一次风流量的变化量，I_in为磨煤机输入电流，I_in额为磨煤机额定输入电流，a和b为气象影响因子。

进一步地，风险预警单元204具体用于：

通过预警指标方程，分别计算磨煤机的预警指标数据的实测值与指标值，再将实测值与指标值之差与设备状态判别阈值进行比较，以根据比较结果确定磨煤机的故障风险预警结果。

所属领域的技术人员可以清楚地了解到，为描述的方便和简洁，上述描述的终端，装置和单元的具体工作过程，可以参考前述方法实施例中的对应过程，在此不再赘述。

在本申请所提供的几个实施例中，应该理解到，所揭露的装置和方法，可以通过其它的方式实现。例如，以上所描述的装置实施例仅仅是示意性的，例如，所述单元的划分，仅仅为一种逻辑功能划分，实际实现时可以有另外的划分方式，例如多个单元或组件可以结合或者可以集成到另一个系统，或一些特征可以忽略，或不执行。另一点，所显示或讨论的相互之间的耦合或直接耦合或通信连接可以是通过一些接口，装置或单元的间接耦合或通信连接，可以是电性，机械或其它的形式。

本申请的说明书及上述附图中的术语“第一”、“第二”、“第三”、“第四”等(如果存在)是用于区别类似的对象，而不必用于描述特定的顺序或先后次序。应该理解这样使用的数据在适当情况下可以互换，以便这里描述的本申请的实施例，例如能够以除了在这里图示或描述的那些以外的顺序实施。此外，术语“包括”和“具有”以及他们的任何变形，意图在于覆盖不排他的包含，例如，包含了一系列步骤或单元的过程、方法、系统、产品或设备不必限于清楚地列出的那些步骤或单元，而是可包括没有清楚地列出的或对于这些过程、方法、产品或设备固有的其它步骤或单元。

所述作为分离部件说明的单元可以是或者也可以不是物理上分开的，作为单元显示的部件可以是或者也可以不是物理单元，即可以位于一个地方，或者也可以分布到多个网络单元上。可以根据实际的需要选择其中的部分或者全部单元来实现本实施例方案的目的。

另外，在本发明各个实施例中的各功能单元可以集成在一个处理单元中，也可以是各个单元单独物理存在，也可以两个或两个以上单元集成在一个单元中。上述集成的单元既可以采用硬件的形式实现，也可以采用软件功能单元的形式实现。

所述集成的单元如果以软件功能单元的形式实现并作为独立的产品销售或使用时，可以存储在一个计算机可读取存储介质中。基于这样的理解，本发明的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分或者该技术方案的全部或部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品存储在一个存储介质中，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者网络设备等)执行本发明各个实施例所述方法的全部或部分步骤。而前述的存储介质包括：U盘、移动硬盘、只读存储器(ROM，Read-OnlyMemory)、随机存取存储器(RAM，Random Access Memory)、磁碟或者光盘等各种可以存储程序代码的介质。

以上所述，以上实施例仅用以说明本申请的技术方案，而非对其限制；尽管参照前述实施例对本申请进行了详细的说明，本领域的普通技术人员应当理解：其依然可以对前述各实施例所记载的技术方案进行修改，或者对其中部分技术特征进行等同替换；而这些修改或者替换，并不使相应技术方案的本质脱离本申请各实施例技术方案的精神和范围。

Claims (10)

1.一种磨煤机故障风险预警方法，其特征在于，包括：

采集煤种、磨煤机设备的基础参数信息以及历史的设备事故记录与气象信息记录；

根据所述基础参数信息，按照设备质量平衡与能量平衡，构建磨煤机制粉物理模型；

根据所述磨煤机制粉物理模型，结合量纲参数、气象影响因子与预警指标的关联关系，构建预警指标计算方程；

通过所述预警指标方程计算磨煤机的预警指标数据，以根据所述预警指标数据确定所述磨煤机的故障风险预警结果。

2.根据权利要求1所述的一种磨煤机故障风险预警方法，其特征在于，所述磨煤机制粉物理模型具体为：

式中，K_i为带单位的模型参数，i＝1,2,3,…,15，T_out为磨煤机出口温度，T_in为入口一次风温度，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I为磨煤机电流，为原煤水分的蒸发量，M_ar为原煤的收到基水分。

3.根据权利要求1所述的一种磨煤机故障风险预警方法，其特征在于，所述预警指标具体包括：爆燃指标和跳停指标。

4.根据权利要求3所述的一种磨煤机故障风险预警方法，其特征在于，所述预警指标计算方程具体为：

式中，Xi为磨煤机i的爆燃指标数据，T_out额为磨煤机出口温度的额定值，W_air额为一次风流量的额定值，M_ar为原煤的收到基水分，T_out为磨煤机出口温度，Yi为磨煤机i的跳停指标数据，T_in为入口一次风温度，T_in额为入口一次风温度的额定值，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I_额为磨煤机额定电流，ΔW_air为一次风流量的变化量，I_in为磨煤机输入电流，I_in额为磨煤机额定输入电流，a和b为气象影响因子。

5.根据权利要求1所述的一种磨煤机故障风险预警方法，其特征在于，所述通过所述预警指标方程计算磨煤机的预警指标数据，以根据所述预警指标数据确定所述磨煤机的故障风险预警结果具体包括：

通过所述预警指标方程，分别计算磨煤机的预警指标数据的实测值与指标值，再将所述实测值与所述指标值之差与设备状态判别阈值进行比较，以根据比较结果确定所述磨煤机的故障风险预警结果。

6.一种磨煤机故障风险预警装置，其特征在于，包括：

采集单元，用于采集煤种、磨煤机设备的基础参数信息以及历史的设备事故记录与气象信息记录；

制粉物理模型构建单元，用于根据所述基础参数信息，按照设备质量平衡与能量平衡，构建磨煤机制粉物理模型；

预警方程构建单元，用于根据所述磨煤机制粉物理模型，结合量纲参数、气象影响因子与预警指标的关联关系，构建预警指标计算方程；

风险预警单元，用于通过所述预警指标方程计算磨煤机的预警指标数据，以根据所述预警指标数据确定所述磨煤机的故障风险预警结果。

7.根据权利要求6所述的一种磨煤机故障风险预警装置，其特征在于，所述磨煤机制粉物理模型具体为：

式中，K_i为带单位的模型参数，i＝1,2,3,…,15，T_out为磨煤机出口温度，T_in为入口一次风温度，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I为磨煤机电流，为原煤水分的蒸发量，M_ar为原煤的收到基水分。

8.根据权利要求6所述的一种磨煤机故障风险预警装置，其特征在于，所述预警指标具体包括：爆燃指标和跳停指标。

9.根据权利要求8所述的一种磨煤机故障风险预警装置，其特征在于，所述预警指标计算方程具体为：

式中，Xi为磨煤机i的爆燃指标数据，T_out额为磨煤机出口温度的额定值，W_air额为一次风流量的额定值，M_ar为原煤的收到基水分，T_out为磨煤机出口温度，Yi为磨煤机i的跳停指标数据，T_in为入口一次风温度，T_in额为入口一次风温度的额定值，W_air为一次风流量，W_c为给煤量，I_额为磨煤机额定电流，ΔW_air为一次风流量的变化量，I_in为磨煤机输入电流，I_in额为磨煤机额定输入电流，a和b为气象影响因子。

10.根据权利要求6所述的一种磨煤机故障风险预警装置，其特征在于，所述风险预警单元具体用于：

通过所述预警指标方程，分别计算磨煤机的预警指标数据的实测值与指标值，再将所述实测值与所述指标值之差与设备状态判别阈值进行比较，以根据比较结果确定所述磨煤机的故障风险预警结果。