基于数据融合的模糊综合评价法在电力设备中的应用研究

2021-08-21陈建华荣智海

机电工程技术 2021年12期

陈建华荣智海

摘要：以给水泵为例，介绍了一种从设备安全性、经济性、残余寿命3个维度评价设备可靠性的方法，克服了单一评价体系的弊端。设备安全性指标采用神经网络模型，通过数据之间的相关性预测设备参数在不同工况下的应达值，并根据实际值与应答值的差值进行设备预警，将预警数量作为安全性评价指标，综合设备易损件的残余寿命与经济性分析结果采用模糊综合评价法对设备可靠性状态进行评价。引用了设备零部件至整体的层次分析法作为权重选取方法，解决了以往设备可靠性评价过度依赖于专家经验，较为主观且难以量化的问题。

关键词：电力设备;可靠性管理;数据融合;模糊评价

中图分类号：TM762 文献标志码：A 文章编号：1009-9492（2021）12-0207-04

Research on Fuzzy Comprehensive for Power Equipment Based on Date Fusion

Chen Jianhua，Rong Zhihai

（ China Resources Power Technology Research Institute Co.，Ltd.，Shenzhen，Guangdong 518001，China ）

Abstract：Taking feed water pump as an example，a method to evaluate the reliability of equipment from three dimensions of equipment safety，economy and residual life was introduced，which overcome the disadvantage of the single evaluation system.Neural network model was used topredict the expected value of equipment parameters in different working conditions through the correlation between data，and equipment earlywarning was carried out according to the difference between the actual value and the expected value，and the number of early warning was takenas the safety evaluation index.The fuzzy comprehensive evaluation method was used to evaluate the equipment reliability state.AnalyticHierarchy Process （ AHP） of equipment parts to the whole was used as the weight selection method.It solves the problem that the previousequipment reliability evaluation excessively depends on expert experience，which is subjective and difficult to quantify.

Key words：power equipment;reliability management;data fusion;fuzzy comprehensive

0 引言

設备可靠性是发电机组安全生产的重要保障。因此，在设备的全寿命周期中，通过优化设备管理来实现机组可靠性和经济性的平衡，对电厂的生产经营具有重要意义。设备可靠性状态不明晰则会使设备的运维难度增大，运维费用大幅增长[1-6]。目前对于电力设备可靠性评价研究还存在诸多问题，主要体现在以下方面[7-9]。

（1）表征电力设备状态信息有在线监测指标、试验指标、化验指标、点巡检离线指标等，指标量众多，但是缺乏对这些指标综合应用的状态评价体系与方法，导致信息利用不充分，评价不完整。

（2）目前电力设备状态评价均采用故障数据来提取设备状态特征值，需要参照大量的样本，但实际中有效的故障样本严重匮乏。如果能利用已有历史数据采用数据挖掘的方法获取设备参数异常或潜在故障信息就更具有实际意义。

（3）由于制造厂家与运行环境等的不同，同类设备也存在个体差异，但是现有的设备可靠性评价方法往是针对某类设备总体，阈值范围大，无法实现同类设备的差异化评价。

近年来随着智慧电厂建设需求的持续增长，设备状态监测、故障预警与诊断、设备可靠性状态评价等技术有着直接、迫切的需求。如何准确对电力设备运行状态进行定量评价，直接影响着电力设备的可靠性，关系到电网的安全，因此是电力行业亟待解决的问题之一。

1 方案整体架构

整合监视信息系统（SIS）、预警系统、企业资产管理（EAM）系统的在线与离线数据，对数据进行预处理，提取监测值、变化率、相关性、预警频次、巡检信息、工况信息;对待评价设备进行可靠性分析，根据可靠性分析结果在设备安全性、经济性以及残余寿命维度建立评价模型，包括基于模糊隶属度的各状态量评价指标、基于层次分析法的状态量权重;最后对各部件加权得到设备整体评价结果，评价结果分为正常、注意、异常、严重4个等级，并输出设备可能发生的故障，设备可靠性评价方案整体架构如图1所示。

1.1 数据融合与处理方法

对SIS 系统在线数据进行去噪、剔除死值、去除离群点等预处理操作，提取对设备状态敏感的特征参数计算其变化率，根据各特征参数的最大值与最小值确定特征量阈值。针对典型的设备故障在预警系统中建立预警监测模型，采用PCA 或者T-SNE 等降维方法对SIS 系统中归一化后的工况数据与状态数据筛选特征参量，建立高维特征空间。甄选FCM、DBSCAN、 GMM 等聚类算法，对参数组进行分类，对各分类下的正常历史数据时间片段进行时间序列分析，测试ANN、LSTM、HNN 等回归算法建立回归模型预测点数据，统计各测点实际监测值与预测值的残差超限频次，将单测点报警融合为设备组件或者分支系统告警。提取EAM 中巡检、检修记录信息，采用威布尔分布函数进行拟合[10]，获取设备易损件的可靠性与时间函数，根据专家经验确定易损件残余寿命。上述数据将作为设备可靠性状态评价的基础数据。

1.2 设备可靠性评价模型建模方法

采用故障树分析法（FTA）将设备故障形成的原因逐级演绎推理，确定故障模式基本类型，找到故障根本原因，获取故障特征参数，建立设备状态监测指标体系。通过故障模式与影响分析（FMEA）对可能故障模式及所产生的影响与后果进行分析，明确设备典型故障特征、故障阈值以及故障后的影响。将获取的数据按照设备可靠性分析的结果划分成安全性、经济性以及易损件残余寿命3个维度，作为设备可靠性状态评价的输入指标。设备可靠性状态模糊综合评价，就是将所有影响因素组成一个因素群，所有评价结果构成一个评价结果群，评价结果与某些因素有着对应关系，当把评价结果看作因素群的模糊子集时，可靠性状态评价的问题就是确定因素群集合中的元素隶属于对应模糊子集的程度大小问题，用隶属度来描述程度[11-12]。本方案将各维度状态量分为数值型和布尔型，分别建立标准隶属函数。利用转化函数将测量值归一化处理并对应到标准隶属函数中，从而求得状态量的隶属度。权重是各状态量之间重要程度的数值量化，利用层次分析法量化状态量之间的权重，先对设备的各组件进行主特征参数评价，获取各组件的可靠性评价结果，再根据历史故障检修记录拟合各组件的可靠性权重值，该权重选取方法可以有效解决传统评价模型过度依赖专家经验，较为主观且难以量化的问题。

2 應用实例

华润电力徐州铜山项目公司#5、#6发电机组共有4台苏尔寿HPT400-390-6S/33A 型给水泵。从安全性、经济性、剩余寿命3个维度评价给水泵可靠性状态，预警系统中的渗漏监测及动力监测模型报警次数作为设备安全性指标，预警系统中的性能监测报警次数作为经济性指标，结合设备易损件可靠性曲线与检修记录计算设备残余寿命。

2.1 给水泵数据收集与处理

根据检修记录推算各给水泵运行小时数，收集到给水泵检修数据如表1所示。由于4台给水泵检修可靠度均为1，以上次检修时间定义为设备投运起点，以评价时间（2020-10-1610∶00）为设备运行评价时间点，计算设备运行时间（h ），如表1所示。

采用FMEA 将给水泵拆解为可维修单元，列举出各组件及零部件的故障模式及特征参数，并将零件划分为耐用件与易损件，对于易损件，统计得出平均寿命小时数，给水泵各组件寿命数据如表2所示。可以看出机械密封水系统及入口管道系统的滤网是易损件中寿命最短的，8760 h 就需要更换一次。但由于滤网更换工作可以在临修、临停以及大小修时进行更换，因此滤网对给水泵整体寿命影响可以忽略，选取寿命第二短的芯包泵壳、轴套、导叶作为设备寿命，其额定寿命为52560 h。

2.2 给水泵可靠性状态评价

提取表1中的设备运行小时与表2中的设备额定寿命，计算设备的寿命百分比（寿命百分比=设备运行小时/设备额定寿命），寿命百分比代表设备已用小时占设备寿命百分比，当其达到100%时，说明设备部件达到额定寿命，需要更换，继续使用会存在损坏风险。统计4台给水泵预警系统2020年7-8月动力特性监测、泄漏监测、性能监测报警次数，结合设备寿命百分比，得到给水泵评价输入信息表3。统计分析历史运行数据与检修记录并结合预警模型的报警频次采用回归算法拟合出参考阈值，参考阈值是正常及注意状态的区分阈值，设备可靠性评价模型会根据参考阈值自动生成状态量评价隶属函数。

2.3 给水泵可靠性状态评价结果

将表3中的给水泵动力特性监测、泄漏监测、性能监测、寿命百分比输入评价模型，评价结果如表4～7所示。根据评价结果得出如下结论：4台给水泵总体均为正常，5 B 给水泵于8月26日操作凝结水泵时引起凝结水压力波动造成给水泵机械密封水参数波动，属于运行操作引起的报警，导致5B 安全性能被注意，其余指标均正常。6A 及6B 给水泵性能监测注意隶属度较高，达到49%，需要注意6A、6B 给水泵的经济性能，可结合设备残余寿命合理安排检修。6B给水泵易损件寿命损耗84%，建议优先安排给水泵芯包大修。

3 结束语

本文针对华润电力徐州铜山电厂设备可靠性管理的需求，介绍了设备可靠性状态评价的整体技术方案，并以给水泵为例，详细描述了数据融合与预处理的方法，从设备安全性、经济性以及残余寿命3个维度建立设备可靠性状态评价指标体系，采用基于隶属函数与权重层次分析法的可靠性评价模型对4台给水泵设备进行了评价与结果分析。该应用实例充分证明了神经网络预测模型、威布尔分布统计模型以及模糊综合评价模型在设备可靠性状态评价中的实用性，克服了以往通过专家经验进行设备可靠性定性分析的诸多弊端，具有一定推广应用价值。

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