基于数据分析的电力设备检修精细化管理

张凡志，周 龙，程声樱，陈强进

（1.浙江浙能电力股份有限公司台州发电厂，浙江台州 318016；2.浙江浙能电力工程技术有限公司，浙江宁波 315040）

0 引言

设备的寿命是有限的，它与设计、制造条件、运行工况和检修维护等多种因素有关。发电企业结合自身特点，推行精细化管理，要从整体、全局上进行设备管理的分析，需要充分发挥数据分析的威力，对设备建立台帐，规范记录设备管理的重要信息，做好设备技术状况和原始资料的积累、检修技术资料、材料和备品备件的准备。

加强使用及分析设备数据的能力，灵活运用发电机组各设备可获取的数据，充分挖掘出有价值的数据，有利于合理控制设备检修项目，以合理的费用实施检修，避免欠修或者过修，达到修后设备安全稳定运行的效果，从而维持良好的设备状态。

1 设备检修的数据分析内容

发电厂设备管理人员的工作内容包括设备检修、故障分析处理和备品备件管理等。设备检修随着生产力的发展和科技的进步而不断演变，包括事后检修、计划性检修、状态检修等方式。各种检修方式本身并无先进、落后之分，针对不同的设备和故障规律，将其应用于适当的场合，可以选择其一或者兼而用之：①事后检修是当设备发生故障或其他失效时进行的非计划性检修，适用于对生产影响较小的非重点设备、有冗余配置的设备或采用其他检修方式不经济的设备；②以锅炉受热面管为例的部分设备部件，其随着运行时间的增加，损耗（磨损）成线性上升，直至失效（管壁厚不能满足强度需要），该类设备部件损耗有一定的规律，并且不方便随时停机进行检修，采用计划性检修；③以捞渣机链条为例的部分设备部件，其损耗量亦与运行时间的增加呈正相关，但是可以在机组运行过程中对其进行更换，通过检测其总伸长量、磨损程度等数据，可以采用状态检修。在检修中，并非检修范围越大、频率越高，修后的故障越少。因为发电设备每次检修拆解之后，原运行和使用状态会发生变化，各部件需要重新磨合，如大修后转动机械的冲转振动、磨合。

增强积累、使用及分析设备数据的能力，灵活运用发电机组的各设备中获取的数据，才能使收集到的各种数据真正派上用场，而不仅仅是在数量上的堆积。设备台帐是整个系统的基础数据核心，除了记录基本的设备信息，包括名称、型号、技术参数、电厂标识系统（简称KKS）编码等内容；还可以将故障信息、隐患信息等缺陷内容通过KKS 编码关联起来，为设备管理人员故障分析、检修决策提供重要的数据支持。

在设备台帐的基础上，结合历史缺陷记录情况、检修工单、物资领用等数据内容，结合故障预警及状态监测系统对重要发电设备的分析，确定重点检修项目，尤其在机组短时调停的时候，针对性地列出检修项目。在列检修项目时，对同类设备的检修，可以按照加权等级的方法按照紧要程度进行分类分级，抓住关键少数，有的放矢，在有限的检修时间内，确定设备检修优先级。

设备检修优先级=基准×（1+∑K）。其中，∑K 为故障难度系数之和，K 为难度系数，与温度、压力、结构位置、检修时间、机组运行时间等因素有关，各设备管理人员可以根据所管辖设备确定难度系数，通过数据抓住检修关键。

设备故障是有一定的规律的（图1），重视对积累的历史数据的汇总分析，科学、高效地对检修策略进行评估，保障并不断提升设备运行的可靠性。在数据采集和分析的基础上，通过先进的状态监测和诊断手段、可靠性评价手段以及寿命预测手段，判断设备的状态，识别故障的早期征兆，对故障部位及其严重程度、故障发展趋势作出判断，并根据分析诊断结果，在设备性能下降到一定程度或故障将要发生之前主动实施维修。

图1 设备故障的浴盆曲线

企业资源计划系统（简称ERP 系统）中提供了多种其他数据查询和统计分析报表功能，统计ERP 平台缺陷信息，关联设备台帐数据，对于能够即时处理的缺陷及时消缺，也可以根据发电设备的实际情况，转为月度或者临时计划处理。在进行缺陷处理时，需要使用领取物资工作单，从而得知消除缺陷所使用的物资；通过工作票，可以间接得知消缺使用的人员和工作时间。通过ERP 系统的，对设备、人员、工作时间、使用物资等情况，得到数据，和后续的同类过程进行比较，具有重要的参考价值。

在设备数据分析的基础上，推动成本管控、ERP 使用的重要作用，获得与物资管理系统、人力资源系统、施工调度系统、财务系统的集成方法，实现检修资源的综合管理。

2 数据分析应用于设备检修

2.1 运用于定期检查

在进一步完善发电设备数据分析的过程中，可以将数据分析用于定期检查。将部分定期检查结合设备数据分析，具有以下优点：①定期检查仅靠目视检查和仪器检测，无法判断设备状态，而通过设备数据分析，可以对发电机组运行的所有设备的状态进行判断，从而提高了检测精度；②需要目视检查和仪器检测的项目，有些需要增加设备数据分析，可以缩短检查所需要的费用和时间，又能确认设备的运行是否异常。以汽水管道阀门为例，一些阀门有较小泄漏，由于外部有保温覆盖，无法通过现场红外测温仪测温来获得是否泄漏的信息，若结合阀门后管道温度测点的数据，有时比现场测温更准确。

充分考虑员工在ERP 或者管理信息系统（简称MIS）录入的设备缺陷，对于出现频率高的缺陷加强关注，在目视检测、仪器检测的基础上增加数据分析，通过量化的手段提高员工认识。

2.2 零部件的替换周期最佳化

将实际运行或试验结果（比如机组运行数据、锅炉性能试验、金属试验等数据）与原有设计值对照。以锅炉燃烧器为例，处于炉膛不同标高的燃烧器投用频次不同，而且存在一次风风管内煤粉风速不同，导致燃烧器内部导流装置磨损程度不同，通过现场检查可以发现差异，结合运行数据统计数据，进行分析结果，可以更科学地确定更换周期，从而更好地实现检修项目列项和备品备件采购。

在发电设备使用的零部件中，有些需要根据厂家推荐的运用时间替换，有些需要在尚未完全老化之前进行替换。对于这样的零件，通过进行数据分析，有益于判断因运行工况和运行时间而造成的老化，从而确定最佳的替换周期。以继电器为例，其使用寿命与其工作次数有关，通过对其工作次数进行了统计和分析，根据分析结果，对工作次数少的大、中继电器适当延长替换周期，每年额可以大幅降低检修成本。

2.3 同类零部件的可替代化

设备本身具有相似性和一定程度的可替代性。以电站管道阀门为例，同等温度、压力、通径，基本可以确定阀门材质，通过整理设备台帐，类比同级别工作条件（温度、压力、介质和环境腐蚀性等因素）的管道，增加可替代性，结合汽水两相流程度（磨损等因素）、操作频率，基本可以确定哪些需要高频次地更换。

而且，通过增加同类型的设备（比如通用的管道、阀门和焊材等物资），可以减少库存备品（管道、阀门、焊材等通用物资），使备品备件采购数量更加合理化，增加可替代性，有效减低库存。不论是批量采购还是零星采购，其采购流程有很大的相似性，但是通过批量采购，不仅能提高议价权和采购效率，降低采购时间，还能减轻采购人员工作量。从备件使用者、需求者的角度来考虑，备品的广泛通用性和可用性，也在一定程度上减少了申报各种不同零部件所耗费的时间。

2.4 设备检修成本管控

设备检修成本管控的包括设备检修管理、备品备件管理和设备数据管理三个方面。设备的检修成本管控，还要结合发电企业设备的特点，以及发电设备的数据分析实际情况，深入分析检修规程、维修内容的确定。针对检修工作存在的问题，综合分析，给出设备检修过程中成本管控的方法与措施。严格管控设备的检修过程，并优化检修策略，减少故障率，减少备件消耗，降低维修费用。

对于备品备件的费用控制，从备件采购者、库存管理者的角度，备件库存管理的目标是在尽可能少的库存水平和尽可能少的资金占用情况下，保证并提高备品备件供应保障水平。但是，从备品备件使用者、需求者的角度来考虑，需要保持一定的备品备件储备率，有必要从设备管理与备件管理出发，分析设备维修模式的发展、备件储备与设备维修模式的关系。

现有ERP 等信息化管理系统对物资管理实现了物资自动平衡利库，还可以实现同集团不同企业间的通用物资的联合储备，在一定程度上降低了各企业库存资金的占用。

做好设备数据管理，在充分分析数据的基础上，推进检修项目科学立项，避免“欠修”的发生，并减少“过修”的发生，保持设备处于的健康安全稳定的状态，也会从源头上降低生产成本。

3 结论

加强对设备的数据分析，有利于实现设备检修的精细化管理，降低备品备件率，提高设备的可靠性和降低维修费用，从而实现从源头上降低生产成本。发电企业现有企业资源计划系统、故障预警及状态监测系统、管理信息系统等信息化手段，其功能及侧重点各有不同，但都是以数据为基础，如果巧妙地共享和集成、降低孤立性，必将使数据在设备管理的作用提升至新高度。