劉艷英

摘要：本文在結合目前智能電網技術取得成就的基礎上探討利用先進的大數(shù)據(jù)分析處理技術充分挖掘與設備狀態(tài)相關聯(lián)的多種有效信息，從大量數(shù)據(jù)中探知設備狀態(tài)及影響參量變化的關聯(lián)關系和發(fā)展規(guī)律，為設備狀態(tài)的精細化狀態(tài)評估和故障診斷提供全新的解決思路和技術手段。

關鍵詞：水電廠；大數(shù)據(jù)；智能化；狀態(tài)檢修

中圖分類號：TV741 文獻標識碼：A 文章編號：1007-9416（2017）10-0220-02

水電廠設備狀態(tài)評價是對水電廠設備的運行狀態(tài)及其他信息進行記錄、分類和評價，電力運維檢修部門根據(jù)水電廠設備的運行狀況，制定設備的運行方式、檢修策略等。目前國內外常用的設備狀態(tài)評價方法主要基于單一部件、單一或少數(shù)狀態(tài)參量的閾值進行分析和評價。隨著智能水電廠的發(fā)展，對設備健康狀態(tài)分析準確性和水電廠可靠性的要求越來越高，此類方法還需不斷完善。

1 目的理論和實踐依據(jù)

本文將探討通過理論研究、產品研發(fā)、現(xiàn)場示范應用的方式進行研究，采用網絡數(shù)據(jù)庫、大數(shù)據(jù)分析理論、移動互聯(lián)網、神經網絡、小波分析等符合水力發(fā)電廠實際應用的理論體系和計算方法，構建基于大數(shù)據(jù)的設備狀態(tài)評估與故障診斷系統(tǒng)。

1.1 理論和實踐依據(jù)

1.1.1 網絡數(shù)據(jù)庫

網絡數(shù)據(jù)庫是指把數(shù)據(jù)庫技術引入到計算機網絡系統(tǒng)中，借助于網絡技術將存儲于數(shù)據(jù)庫中的大量信息及時發(fā)布出去； 網絡數(shù)據(jù)庫在電力系統(tǒng)自動化系統(tǒng)中得到了大量應用，主要用于設備海量數(shù)據(jù)的存儲檢索與發(fā)布。

1.1.2 小波分析

小波分析是當前應用數(shù)學和工程學科中一個迅速發(fā)展的新領域，經過近年的探索研究，重要的數(shù)學形式化體系已經建立，理論基礎更加扎實，能有效地從信號中提取信息。本文中小波分析主要應用于設備聲音、圖像數(shù)據(jù)的分析和故障診斷。

1.1.3 移動互聯(lián)網

移動互聯(lián)網（MobileInternet， 簡稱MI）是一種通過智能移動終端，采用移動無線通信方式獲取業(yè)務和服務的新興業(yè)務，包含終端、軟件和應用三個層面。本文中移動互聯(lián)網技術主要應用于運維系統(tǒng)信號的即時傳送與即時反饋。

1.1.4 大數(shù)據(jù)分析

通過建立數(shù)學模型進行有機整合，通過大量的模擬計算、關聯(lián)分析，找出最優(yōu)化的設備運行方案，并根據(jù)運行情況實時做出調整，最大限度發(fā)揮設備價值。

1.2 研究的關鍵和難點

1.2.1 研制跨平臺數(shù)據(jù)獲取/轉換裝置，奠定課題研究的數(shù)據(jù)基礎

（1）針對水電廠設備狀態(tài)信息來源多、信息異構、數(shù)量龐大、屬性繁多等特點，研究在線監(jiān)測系統(tǒng)、SIS系統(tǒng)、精密點檢系統(tǒng)、FAM系統(tǒng)、電子文件及手工錄入數(shù)據(jù)（檢修、試驗、巡檢等內容）等多源跨平臺數(shù)據(jù)庫的高速并發(fā)讀取和跨平臺數(shù)據(jù)安全傳輸技術。（2）研究電力大數(shù)據(jù)質量快速檢測和多源異構數(shù)據(jù)的清洗方法，建立電力大數(shù)據(jù)質量通用檢測模式及規(guī)則庫，提出自適應快速動態(tài)探查機制，構建電力大數(shù)據(jù)的質量評價指標及評價模型。（3） 研究水電廠運行、設備狀態(tài)、工況等相關電力大數(shù)據(jù)特征分析和數(shù)據(jù)規(guī)范化建模的方法，實現(xiàn)設備狀態(tài)評估相關數(shù)據(jù)的規(guī)范化轉換。

1.2.2 研究基于大數(shù)據(jù)技術的水電廠狀態(tài)評估與故障診斷關鍵技術

（1）分析設備狀態(tài)、運行工況與電力設備負載能力的關系，挖掘與設備負載能力密切關聯(lián)的核心狀態(tài)參量，建立動態(tài)評估模型；（2）挖掘和分析狀態(tài)參量與故障類型、部位、嚴重程度和發(fā)展趨勢的關聯(lián)關系，部件故障與設備故障之間的關聯(lián)規(guī)則及演化規(guī)律，研究融合水電廠、設備和工況的狀態(tài)評估和故障診斷模型。

2 研究內容和實施方案

2.1 構建基于大數(shù)據(jù)的狀態(tài)評估與故障診斷系統(tǒng)體系架構

利用日臻完善的電力信息化平臺獲取大量水電廠運行、設備狀態(tài)和工況信息，從數(shù)據(jù)本身內在規(guī)律分析的角度研究設備狀態(tài)演變的關聯(lián)關系和發(fā)展趨勢，構建基于大數(shù)據(jù)的設備狀態(tài)評估與故障診斷系統(tǒng)體系架構，實現(xiàn)大數(shù)據(jù)分析在水電廠設備狀態(tài)檢修中的應用。

2.2 多源異構數(shù)據(jù)融合技術

應用結構化和非結構化數(shù)據(jù)融合方法，結合在線監(jiān)測、檢修、精密點檢、試驗、歷史臺賬等多源異構式數(shù)據(jù)，制定統(tǒng)一的數(shù)據(jù)規(guī)范和標準體系，建立一體化數(shù)據(jù)中心，實現(xiàn)數(shù)據(jù)信息融合，為狀態(tài)分析、故障預警和診斷應用提供基礎數(shù)據(jù)。

2.3 面向對象的建模技術

根據(jù)設備的特點以及各應用系統(tǒng)的需求，采用面向對象技術，參照IEC61970和IEC61968等相關國際標準以及CIM建模方式，在建立多源數(shù)據(jù)融合平臺，實現(xiàn)數(shù)據(jù)有效融合的基礎上，構建通用的設備全景信息模型，為設備運維各項高級應用、智能分析應用提供統(tǒng)一、開放的基礎模型。

2.4 基于動態(tài)閾值的綜合告警技術

利用云計算和人工智能分析算法，根據(jù)設備運行特性及水電廠運行規(guī)范，研究設備的典型故障模式，提取有效的特征參量，建立衡量設備和系統(tǒng)運行狀態(tài)的基準，給出故障的評判標準，并將機組及輔機運行數(shù)據(jù)與基準值實時在線對比，形成設備和系統(tǒng)運行異常的預警機制。

2.5 基于人工智能的故障診斷技術

通過具有人工干預和自學習特性的水電廠關鍵設備故障診斷方法，使診斷算法能夠根據(jù)故障診斷結果進行學習進化，保證故障診斷結果的準確度、可信度。

2.6 基于區(qū)間域的層次可拓評估技術

采用基于區(qū)間域的層次可拓評估算法，建立設備運行狀態(tài)評估的物元模型，有效的將各狀態(tài)參量綜合起來，較準確評價設備的運行狀態(tài)。

設備綜合狀態(tài)評估需要進一步從設備狀態(tài)信息、水電廠運行信息及環(huán)境信息等狀態(tài)信息中整理和提取能夠有效感知設備各種運行狀態(tài)的參數(shù)體系及特征信息。

2.7 基于可靠性分析的設備檢修策略

在對設備故障診斷，狀態(tài)評估的基礎上，建立基于可靠性分析的設備檢修策略評估的模型，進而制定合理的檢修、運維計劃。

將設備可靠性和環(huán)境影響作為運維關鍵指標，進行多層面、多維度的評估方法，評估各種因素對運維關鍵指標的影響效果和規(guī)律的基礎上，進一步以這些運維關鍵指標作為優(yōu)化目標，對設備運維輔助決策進行優(yōu)化。進而制定合理的檢修、運維計劃，為事故搶修、搶險組織及應急指揮提供可靠的決策依據(jù)。

3 結語

狀態(tài)檢修系統(tǒng)是未來水電廠檢修方式的發(fā)展方向，通過建立狀態(tài)檢修系統(tǒng)，可以減少不必要的檢修工作，節(jié)約工時和費用，使檢修工作更加科學化。狀態(tài)檢修是建立在對設備狀態(tài)進行正確評估的基礎上的，采用大數(shù)據(jù)技術對多數(shù)據(jù)來源進行綜合分析處理，可以大大提高狀態(tài)評估的正確度，從而更好的指導狀態(tài)檢修。

參考文獻

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