隨著能源結(jié)構(gòu)的轉(zhuǎn)型和電力市場對高效、穩(wěn)定供電要求的日益提高,發(fā)電機(jī)組作為電網(wǎng)的核心資產(chǎn),其運行穩(wěn)定性直接關(guān)系到電網(wǎng)安全、企業(yè)效益和社會經(jīng)濟(jì)活動的正常進(jìn)行。傳統(tǒng)的“事后維修”和“定期檢修”模式已難以滿足現(xiàn)代電力生產(chǎn)的需求。為此,構(gòu)建一套科學(xué)、精準(zhǔn)、前瞻的多級故障預(yù)警體系,實現(xiàn)從“被動應(yīng)對”向“主動預(yù)防”的戰(zhàn)略轉(zhuǎn)變,已成為發(fā)電企業(yè)提升核心競爭力的關(guān)鍵路徑。
總體目標(biāo):
建立覆蓋機(jī)組全狀態(tài)、全生命周期的大數(shù)據(jù)驅(qū)動型故障預(yù)警體系,通過“早期識別、精準(zhǔn)預(yù)警、分級響應(yīng)、閉環(huán)管理”,顯著降低非計劃停運次數(shù),縮短故障修復(fù)時間,延長設(shè)備壽命,最終實現(xiàn)發(fā)電機(jī)組可靠性、可用性和經(jīng)濟(jì)性的綜合提升。
本體系采用 “三級預(yù)警、兩級響應(yīng)、一平臺支撐” 的核心架構(gòu)。
1. 三級預(yù)警定義:
一級預(yù)警(早期預(yù)警 - 黃色):
狀態(tài): 設(shè)備某一或多個狀態(tài)參數(shù)出現(xiàn)輕微異常趨勢,或偏離正?;鶞?zhǔn)值,但仍在安全運行范圍內(nèi)。尚未構(gòu)成即時威脅,但有潛在惡化風(fēng)險。
目標(biāo): 提示關(guān)注,啟動跟蹤監(jiān)測與分析程序。
示例: 軸承溫度緩慢攀升但仍低于報警值;振動頻譜中特定頻率分量能量輕微增加。
二級預(yù)警(發(fā)展預(yù)警 - 橙色):
狀態(tài): 異常趨勢持續(xù)惡化,參數(shù)已接近或短暫觸及設(shè)計報警值。設(shè)備性能開始劣化,故障概率顯著增加。
目標(biāo): 發(fā)出維修準(zhǔn)備指令,啟動診斷分析,制定檢修預(yù)案。
示例: 軸承溫度持續(xù)高于正常值且波動加大;振動幅值達(dá)到報警閾值80%以上并呈上升趨勢。
三級預(yù)警(緊急預(yù)警 - 紅色):
狀態(tài): 設(shè)備參數(shù)嚴(yán)重超標(biāo),或出現(xiàn)急劇惡化,表明故障已進(jìn)入快速發(fā)展期或已發(fā)生,隨時可能導(dǎo)致機(jī)組跳閘或設(shè)備損壞。
目標(biāo): 立即采取干預(yù)措施,必要時申請降負(fù)荷運行或緊急停機(jī),防止事故擴(kuò)大。
示例: 機(jī)組振動烈度瞬間飆升并超過停機(jī)值;潤滑油壓力驟降;出現(xiàn)金屬摩擦、撞擊等異常聲響。
2. 兩級響應(yīng)機(jī)制:
運維層響應(yīng): 針對一、二級預(yù)警,由運行和檢修人員在現(xiàn)場完成數(shù)據(jù)復(fù)核、趨勢跟蹤、常規(guī)維護(hù)和預(yù)案準(zhǔn)備。
專家層響應(yīng): 針對二級和所有三級預(yù)警,由設(shè)備部、技術(shù)專家團(tuán)隊介入,進(jìn)行深度診斷、根因分析、制定并指揮執(zhí)行高級維修策略。
3. 一平臺支撐:
基于工業(yè)互聯(lián)網(wǎng)平臺的智能預(yù)警與分析系統(tǒng),作為整個體系的數(shù)據(jù)中樞和大腦,實現(xiàn)數(shù)據(jù)集成、模型計算、預(yù)警發(fā)布、流程管理和決策支持。
第一步:夯實數(shù)據(jù)基礎(chǔ)——全面感知與數(shù)據(jù)融合
完善傳感器網(wǎng)絡(luò): 對關(guān)鍵設(shè)備(如汽輪機(jī)、發(fā)電機(jī)、鍋爐、主變壓器、重要輔機(jī))加裝或升級高性能傳感器,覆蓋振動、溫度、壓力、流量、位移、油液、絕緣等多種參數(shù)。
統(tǒng)一數(shù)據(jù)標(biāo)準(zhǔn): 整合DCS、SIS、PLC、點檢系統(tǒng)、油液監(jiān)測、性能計算等異構(gòu)數(shù)據(jù)源,建立標(biāo)準(zhǔn)化的數(shù)據(jù)模型和質(zhì)量校驗規(guī)則,確保數(shù)據(jù)的完整性、準(zhǔn)確性和時效性。
構(gòu)建數(shù)據(jù)倉庫: 利用時序數(shù)據(jù)庫和數(shù)據(jù)湖技術(shù),存儲海量的實時運行數(shù)據(jù)與歷史數(shù)據(jù),為大數(shù)據(jù)分析和AI建模提供燃料。
第二步:建立預(yù)警模型——閾值與智能診斷結(jié)合
靜態(tài)閾值模型: 基于設(shè)備廠家規(guī)范、行業(yè)標(biāo)準(zhǔn)和歷史經(jīng)驗,設(shè)定固定的報警值和停機(jī)值。此為最基本的預(yù)警防線。
動態(tài)閾值模型: 基于機(jī)組負(fù)荷、環(huán)境溫度等工況參數(shù),動態(tài)調(diào)整相關(guān)參數(shù)的正常范圍,避免誤報。例如,發(fā)電機(jī)繞組溫度隨負(fù)荷變化的正常區(qū)間。
趨勢預(yù)測模型: 應(yīng)用時間序列分析(如ARIMA、Prophet)對設(shè)備參數(shù)進(jìn)行趨勢外推,提前發(fā)現(xiàn)緩慢發(fā)展的劣化征兆。
智能診斷模型(核心):
機(jī)理模型: 基于熱力學(xué)、流體力學(xué)、轉(zhuǎn)子動力學(xué)等物理原理,構(gòu)建仿真模型,將實際運行數(shù)據(jù)與仿真結(jié)果對比,發(fā)現(xiàn)偏差。
數(shù)據(jù)驅(qū)動模型: 應(yīng)用機(jī)器學(xué)習(xí)算法(如孤立森林、支持向量機(jī)、深度學(xué)習(xí)),對正常運行狀態(tài)下的海量數(shù)據(jù)進(jìn)行學(xué)習(xí),識別出微弱的、人眼難以察覺的異常模式。
案例推理模型: 建立故障案例庫,當(dāng)新數(shù)據(jù)模式出現(xiàn)時,在案例庫中進(jìn)行相似度匹配,快速定位可能的故障類型。
第三步:構(gòu)建預(yù)警平臺——流程化與可視化
預(yù)警自動生成與推送: 平臺根據(jù)預(yù)設(shè)規(guī)則和模型計算結(jié)果,自動生成不同級別的預(yù)警工單,并通過手機(jī)APP、短信、釘釘/企業(yè)微信等方式,精準(zhǔn)推送給相關(guān)責(zé)任人。
可視化監(jiān)控大屏: 建立集團(tuán)、電廠、班組多級可視化管理界面,實時展示全廠機(jī)組健康狀態(tài)“一張圖”,用紅、橙、黃、綠四色直觀顯示預(yù)警分布。
閉環(huán)工單管理: 預(yù)警必須與檢修工單系統(tǒng)(如EAM)聯(lián)動。從預(yù)警產(chǎn)生、分析診斷、措施制定、維修執(zhí)行到效果驗證,形成完整的PDCA閉環(huán),確保每一個預(yù)警都得到有效處置。
第四步:明確執(zhí)行流程——分級響應(yīng)與協(xié)同作戰(zhàn)
一級預(yù)警流程:
平臺生成黃色預(yù)警工單。
運行人員確認(rèn)報警,加強(qiáng)對該參數(shù)的監(jiān)視頻次。
點檢人員結(jié)合點檢計劃進(jìn)行針對性檢查,記錄狀態(tài)。
一周內(nèi)若無惡化,則預(yù)警自動關(guān)閉;若持續(xù)存在或惡化,升級為二級預(yù)警。
二級預(yù)警流程:
平臺生成橙色預(yù)警工單,并通知專業(yè)工程師和班組長。
專業(yè)工程師組織會診,利用平臺診斷工具進(jìn)行根因分析。
制定檢修預(yù)案,準(zhǔn)備備品備件,視情況安排在最近的低負(fù)荷期或計劃檢修中處理。
持續(xù)監(jiān)控,直至參數(shù)恢復(fù)正常,預(yù)警關(guān)閉。
三級預(yù)警流程:
平臺生成紅色預(yù)警工單,并強(qiáng)制彈窗、聲光報警,同時通知值長、部門主任及公司領(lǐng)導(dǎo)。
值長有權(quán)并根據(jù)規(guī)程立即采取降負(fù)荷、切換備用設(shè)備或緊急停機(jī)等措施。
技術(shù)專家團(tuán)隊立即集結(jié),利用一切分析手段確定故障性質(zhì)和位置。
啟動緊急維修程序,優(yōu)先調(diào)配資源,直至故障排除,機(jī)組恢復(fù)安全狀態(tài)。
組織保障: 成立以生產(chǎn)副總為組長的預(yù)警體系領(lǐng)導(dǎo)小組,明確各部門(運行、檢修、設(shè)備、信息化)職責(zé),設(shè)立專職的數(shù)據(jù)分析師或狀態(tài)監(jiān)測工程師崗位。
制度保障: 制定《發(fā)電設(shè)備狀態(tài)監(jiān)測與預(yù)警管理辦法》、《多級預(yù)警響應(yīng)實施細(xì)則》等規(guī)章制度,將預(yù)警處置流程標(biāo)準(zhǔn)化、制度化。
技術(shù)培訓(xùn): 定期對運行和檢修人員進(jìn)行狀態(tài)監(jiān)測、數(shù)據(jù)分析、故障診斷技術(shù)的培訓(xùn),提升全員“讀數(shù)據(jù)、識風(fēng)險”的能力。
持續(xù)優(yōu)化: 建立預(yù)警準(zhǔn)確率、誤報率、漏報率等KPI考核指標(biāo)。定期回顧預(yù)警案例,優(yōu)化模型參數(shù)和預(yù)警規(guī)則,形成體系的自我進(jìn)化能力。
通過本實施細(xì)則的落地,預(yù)期可實現(xiàn):
安全性提升: 重大設(shè)備事故風(fēng)險降低50%以上。
可靠性提升: 非計劃停運次數(shù)減少30%-50%,等效可用系數(shù)提升1-3個百分點。
經(jīng)濟(jì)性提升: 維修成本降低10%-20%,通過預(yù)防性維修避免巨額的大修費用和發(fā)電損失。
管理升級: 實現(xiàn)設(shè)備管理的數(shù)字化、精細(xì)化和智能化,為企業(yè)培養(yǎng)一支掌握先進(jìn)預(yù)測性維護(hù)技術(shù)的專業(yè)團(tuán)隊。
結(jié)語
構(gòu)建多級故障預(yù)警體系是一項系統(tǒng)工程,需要理念、技術(shù)、管理和文化的協(xié)同變革。它并非一蹴而就,而是一個持續(xù)迭代、不斷完善的旅程。堅定不移地推進(jìn)此項工作,必將為發(fā)電企業(yè)的安全、穩(wěn)定、高效運行筑起一道堅實的“數(shù)字防火墻”,在激烈的市場競爭中贏得先機(jī)。
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