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在线诊断预警系统在温州电厂实际应用总结

2015-12-11王会勤徐智伟

仪器仪表用户 2015年1期
关键词:汽机给水泵磨煤机

王会勤,徐智伟

(浙江浙能温州发电有限公司,浙江 温州 325600)

0 引言

随着火电机组向大容量高参数发展,如何减少电力设备故障显得越来越重要,提前发现运行设备异常征兆是一种十分有力的手段。随着“云计算”普及应用,计算机将数据上传集团数据中心,集团数据中心对下属各个电厂实时数据进行分析计算,在发电设备故障早期发出警告信息,为提高发电设备安全性和可靠性提供科学的数据依据,浙能集团开发了发电设备远程诊断系统,在温州发电公司正式运行。

1 概述

浙能集团在线诊断系统采用EPI*Center软件平台,在线诊断系统硬件设备主要由在线诊断计算服务器、应用服务器、系统维护服务器、各发电企业生产实时数据信息系统、网络交换机、光纤接口机、光纤传输通道等设备及相关连接回路组成[1]。各台机组的实时数据纳入厂级PI服务器,并将数据传送集团总部PI系统服务器,在线诊断计算服务器读取需要的实时数据送到计算服务器进行分析,通过信息服务器发布到各用户浏览器。

浙江浙能温州发电有限公司于2013年4月完成建模。四台机组总共90个模型,监视设备57台,涉及到4800个测点。监视设备覆盖主机和重要辅机,包括汽轮机、发电机、给水系统、加热器、凝结器、送引风机、脱硫系统、锅炉汽水系统和风烟系统等设备[2]。如表1所示。

常规的故障报警通常采用绝对值报警,即设定参数报警的上下限,当运行参数超过设定值时产生报警以提醒处理。如果结合点检员现场检查等手段,可以发现设备异常运行状况。截止至10月15日,浙江浙能温州发电有限公司利用在线诊断软件发现设备性能异常或者轴承劣化26例,涉及重要辅机和加热器,其中18例设备异常问题得到及时检修处理,其余8例设备异常还需要观察,等合适时间进行处理。由于发现及时,没有到故障状态前得到处理,使设备故障率降低。对浙江浙能温州发电有限公司经济安全运行起了积极作用。

表1 设备模型类型及故障模式Table 1 Model type of the device and failure modes

2 在线诊断预警系统案例分析

2.1 #5A吸收塔再循环泵轴承润滑油温度高预警

预警信息图如图1,信息显示温州电厂#5A吸收塔再循环泵轴承润滑油温度高预警。

预警事件原因分析:调用同期#5A吸收塔再循环泵轴承润滑油温度相关数据如图2。

由预警图所示,温州电厂#5A吸收塔再循环泵润滑油温度实际值58.9℃,比估计值42.8℃偏差16℃,由此导致偏差报警。根据预警图时间记录,5月21日#5A吸收塔再循环启动后,#5A吸收塔再循环泵润滑油温度逐渐上升,5月21日20:00,润滑油温度实际值比预估值高3℃,6月13日最高达16℃,判断轴承存在异常现象。

6月13日,灰硫分场技术员对#5A吸收塔再循环泵进行现场检查:轴承润滑油油温现场测量68℃,轴承润滑油油位正常、观察孔内油质显示清晰;轴承有异声,判断轴承磨损引起,停运#5A吸收塔再循环泵,再检查发现轴承异常磨损严重。查阅#5A吸收塔再循环泵轴承检修履历,发现#5A轴承上次检修为2012年,设备运行周期比较长,现已到检修时期。得出结论是#5A吸收塔再循环泵轴承磨损引起。

据上述分析,提出建议:#5A吸收塔再循环泵轴承存在磨损现象,现处检修状态;对一些轴承温度异常升高的设备,进行现场检查,特别是一些运行周期较长的设备。

图2 与轴承温度相关数据实际值与预估值对比图Fig.2 Bearing temperature data on actual and estimate comparison chart

图3 润滑油油压变化趋势图Fig.3 Lube oil pressure trend diagram

2.2 #5机组给水泵汽机A润滑油油压低预警

预警信息如图3,信息显示:温州电厂#5机组给水泵汽机A润滑油油压低预警。

图4 与润滑油压相关数据实际值与预估值对比图Fig.4 The lubricating oil pressure-related data, actual and estimated comparison chart

预警事件原因分析:调用#5机组给水泵汽机A润滑油其他数据如图4。

观察预警图示及取样值,#5机组给水泵汽机A润滑油实际油压为0.32MPa比估计值0.34MPa偏差0.02MPa,造成偏差大预警。

温州电厂三期#5机330MW汽轮机组按单元制机组的锅炉给水要求,每台主机配置两台各为50%锅炉额定给水量的汽动给水泵,驱动锅炉主给水泵采用NK50/56型变转速凝汽式汽轮机,查阅运行规程,润滑油系统安装HH8370F48KTUBP-YC03型号过滤器,润滑油滤网前后差压达3.4±0.3bar旁通阀动作。

查阅预警趋势图,#5机组给水泵汽机A润滑油压力5月2日开始实际值与估计值偏差逐渐增大,5月11日实际值与估计值偏差达0.01MPa,出现偏差大预警。网前压力5-PT5505逐渐上升,网后压力5-PT5520逐渐下降(油滤网脏堵的特征)。

根据运行规程规定和系统图进行分析,出现偏差现象有可能是润滑油滤网脏引起的,汽机点检员对给水泵汽机润滑油现场进行检查,润滑油滤油器前就地压力表为1.0MPa,滤油器后压力为0.62MPa,润滑油滤油器A侧运行,就地滤芯差压高报警;查看给水泵汽机B润滑油滤油器前就地压力表1.0MPa,滤油器后压力为0.75MPa,判断给水泵汽机A润滑油滤油器A侧滤芯堵塞现象。

查阅#5机组给水泵汽机A润滑油滤油器滤芯更换检修记录,#5机组给水泵汽机A润滑油滤芯在2013年11月30日更换过一次。据此得出结论:#5机组给水泵汽机A润滑油滤油器A侧滤芯堵塞引起。检查每月定期油化验报告记录,检查报告3月份和4月份检查时油中水分较多,说明滤芯堵塞是因为水分太多引起,加强对A小机润滑油滤油,并且通知机务检查水分增多的原因并进行分析。

据上述分析,提出建议:运行人员在出现润滑油滤网差压高报警时及时通知维护更换;根据运行记录和缺陷统计,#5机组给水泵汽机A润滑油滤网更换周期比给水泵汽机B周期短,建议运行人员加强对给水泵A润滑油定期滤油。

图5 磨煤机电流变化趋势图Fig.5 Mill current trend diagram

图6 与磨煤机相关数据实际值与预估值对比图Fig.6 Mill-related data is actual and estimate comparison chart

2.3 #3炉磨煤机A电流高预警

预警信息图如图5所示,信息显示:温州电厂#3炉磨煤机A电流高预警。

预警事件原因分析:调用同时期#3炉磨煤机A其他数据如图6。

由预警图,温州电厂#3炉磨煤机A电流8月18日9时实际电流41.5A,比预估值38.1A偏高3.4A,由此导致偏差预警。

通过观察预警图示及取样值,8月17日10时,#3炉磨煤机A电流高出现连续报警,判断磨煤机内部出现异常或者给煤机称重装置不准引起。

现场调查:温州电厂二期#3、#4炉由上海锅炉厂制造SG-1025/18.3型亚临界中间一次再热控制循环汽包炉,配有五台HP-863中速磨直吹式制粉。查阅二期集控长交接班记录,从8月16日16时开始,磨煤机一直使用:优混煤,发热量5563kcal/kg,排除了因磨煤机磨的煤种不一样引起电流偏差的可能性。对机组负荷和总给煤量的对比分析,判断给煤机称重装置运行正常。8月18日下午,锅炉点检员对#3炉磨煤机A现场调查,发现#3炉磨煤机A石子煤量明显比其他运行制粉少,判断石子煤没有及时清理引起石子煤排放口堵塞,磨煤机内部石子煤刮板阻力增加,引起磨煤机A电流增大。最后结论:石子煤排放口堵塞,磨煤机内部石子煤刮板阻力增加,引起磨煤机A电流增大。

据上述分析,提出建议:巡检员重视现场磨煤机声音和石子煤排放系统的巡查质量,及时分析异常。

2.4 在线诊断预警系统运行实效性

2014年本公司总共有设备故障案例分析72例,其中40例因测量回路异常或者模型问题引起预警,剩余32例由设备本体存在问题引起。本公司2013年至2014年设备升级改造项目较多,模型问题引起预警较多,对9月份统计,新增事件数达266条/台,由于软件采用上下限预警,无法避免无效预警。随着在线诊断新系统的投运,接下来预警次数将会减少。在线诊断软件可以实现对设备问题的跟踪管理,记录设备问题由发生到解决处理,最后验收各个环节的情况。积累对各类设备问题的原因及其处理方法,实现设备专家知识库的建立。

目前,大部分电厂设备检修方式采用定期预防性检修方式,定期预防性检修方式容易出现设备过修,浪费人力和财力[3]。如何解决设备过修现象,把被动检修方式改为主动检修方式是管理人员重视和关注的问题,浙江浙能温州发电有限公司也正在研究如何利用故障预警分析软件结合设备计划检修,让设备管理人员有针对和有计划的对设备进行检修,延长设备间隔。2014年截止10月份,浙江浙能温州发电有限公司总共1次机组A修前和9次调停,在这10次停机机会里,利用在线诊断系统软件遗留的事件按专业分发给各专业组长,要求他们进行梳理,充分利用停机处理遗留事件。

3 结论

在线诊断系统在实际应用过程中,不仅帮助点检员提供设备异常技术支持,提高设备可用率,而且为点检员分析非实时的、碎片化的数据节省大量时间。随着系统开发和研究地深入,在线诊断系统可以替代分析一些设备上的疑难杂症,使问题程序化、简单化,为企业安全经济运行提供技术保障。

[1]蔡宁宁.发电设备故障远程诊断系统的应用探讨[J].浙江电力.2012,05:20-23.

[2]李玉珍.故障预警系统在发电设备状态评估与故障诊断工作中的应用[C].2010年全国发电企业设备检修技术大会论文集,2010.

[3]张浩,彭道刚,夏飞,等.发电设备智能故障诊断技术[M].北京:中国电力出版社.2014:1-83.

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