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基于大数据分析的设备状态在线监测预警系统应用
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1 基于大数据分析的 设备状态在线监测预警系统应用 天津大唐国际盘山发电有限责任公司,孟祥东、朱建军、韩坤、荆国贺、段海超 摘 要:随着发电厂自动控制系统的发展,缩减了运行人员和点检人员的配置,人员的快速更替带来了人员技术水 平的下降,如何即提高设备健康水平又降低人员需求迫在眉睫,本文介绍了一种基于现有设备测点和历史数据开发的设 备状态在线监测预警系统,该系统的应用尚处于试验积累阶段,但为设备管理开辟了新方向。 关键词:大数据;分析;在线;预警 0 引言 随着信息技术的高速发展, 特别是发电企业控制系统、 SIS系统和各种信息系统的大规模建设促使发电厂 积累的数据量迅猛增长, 发电企业已经进入大数据时代。 数据从简单的处理对象开始转变为一种基础性资源, 如何更好的利用这些大数据正在成为发电企业在信息化建设过程中所关注的焦点。 本文介绍的设备状态在线监测预警系统即是发电企业基于大数据分析技术应用的典型案例。该系统能够 从发电厂SIS系统保存的设备海量历史数据中自动分析出设备的各种运行工况及参数关联关系并建立设备状 态监测模型,从而在设备运行过程中更准确、更灵敏地发现设备的异常变化,实现设备状态的实时监测,引 导电力设备检修模式从计划检修向状态检修转变。 1 设备状态在线监测预警系统介绍 设备状态在线监测预警系统是盘山电厂发电设备智能化管理的重要组成部分。它是依托于专业的大数据 分析技术,结合发电厂的实际情况,由盘山电厂与北京中恒博瑞数字电力科技有限公司联合开发的设备状态 在线监测和诊断的专业性软件。该系统能够有效实现发电设备在线监测和故障诊断功能。首先,系统采集监 测设备相关测点的基础数据建立关联度信息,形成监测设备的数学模型;然后采集设备测点的实时数据,自 动找出影响发电机组安全运行的不良趋势以及可能发生的故障和异常情况,发出早期预警,包括轴承磨损、 轴承振动、线圈过热、管道结垢或阻塞以及其它设备故障或隐患等。借助该平台可实时掌握设备的健康状况, 识别设备潜在故障风险,指导电厂的检修工作。对于出现的故障,系统可通过设备故障诊断知识库匹配出多 种可能的故障,并计算出每类故障发生的几率。 2 设备状态在线监测预警系统工作流程 设备状态在线监测预警系统支持标准的浏览器/服务器(B/S)架构,基于标准的TCP/IP 网络环境运行。 系统数据来源于电力企业实时/历史数据库,系统支持与各种实时/历史数据库进行数据通讯,无需再增加现 场监测设备即可实现设备状态的在线监测,实施快捷,投资节约。主要工作流程包括设备建模、在线监测预 警和故障处理三部分。 2.1 设备建模 设备建模即利用设备原始海量历史数据挖掘出设备正常状态下的运行规律及参数耦合关系,创建设备唯 一的实时动态模型,建立设备监视知识库的过程。

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