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充分挖掘、利用电厂数据,分析设备状况,建设智慧电厂

2022-02-21余振海

科技信息 2022年5期
关键词:平台预警大数据

余振海

摘要:本文探讨了大数据平台的作用,如何建立设备监测模型,通过横向、纵向对比模型中的数据,分析设备状况,及时预警设备问题,为设备检修、改造提供依据。

关键词:大数据;平台;监测模型;同比;环比;设备状况;预警

各电厂设备自动化、智能化改造不断深入,各种智能设备与监控、监测系统得以大量应用到生产和管理工作中,电厂信息化程度得以逐步提升,产生和积累了大量的生产数据和运营数据。应用云计算、大数据、物联网、人工智能等信息化前沿科技赢得竞争优势、实现高质量发展成为当前各大发电集团探索的热点之一。

一、大数据平台

1.大数据平台概况

利用大数据平台可以完成降雨、入库水量、设备运行数据、设备故障信息等跨系统数据的处理、采集、存储,实现各个信息系统数据的互联互通,逐步积累生产和管理的数据,再利用其中实时的与历史的数据,实现不同设备和系统数据的比对处理和加工,挖掘数据中隐含的信息,为分析设备状况提供数据支撑。

2.大数据平台的作用

2.1利用大数据平台可以实现指标智能管理、小指标竞赛的智能管理,自动进

行数据的统计以及指标情况的纪录和分析,避免人工处理发生的各种失误,提高数据处理和统计效率。

2.2利用大数据平台可以打通各信息系统,开发跨平台的设备管理系统,实现各种台账、报表、检修、预试、改造及定期工作的线上管理,形成线上档案和数据库,继续为监测设备状态提供数据源。

2.3利用大数据平台建立各设备的监测模型,建设设备故障预警系统,对相关数据进行监控,发现异常情况由系统自动进行预警,并对预警总次数和预警总时长进行记录,帮助工作人员全面、及时掌握系统和设备的问题,提醒电厂管理人员利用趋势图工作分析故障发生的具体情况并分析异常情况产生的原因,保证安全生产可控、在控。

二、设备监测模型

以下监测模型需要去除检修、试验状态的数据,通过同比、环比监测周期(日、周、月、年)内模型的数据起到监测预警功能。

1.油压装置油泵监测模型

监测油压装置各台油泵的启动次数、平均单次运行时间、运行总时长、启动电流、运行电流,检验数据有无异常变化、运行总时长与同期机组运行总时长是否成正比,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个柱形图。

2.顶盖水泵监测模型

监测各顶盖水泵的启动次数、平均单次运行时间、运行总时长、启动电流、运行电流,检验数据有无异常变化、运行总时长与同期机组运行总时长是否成正比,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个柱形图。

检修排水泵、渗漏排水泵、坝腔排水泵的监测模型相同,但检修排水泵、渗漏排水泵监测模型要比对同期机组的检修状态,坝腔排水泵的监测模型要比对同期水库的水位、水温。

3.高压气机监测模型

监测各气机的启动次数、平均单次运行时间、运行总时长、启动电流、运行电流,检验数据有无异常变化、运行总时长与同期机组运行总时长、油压装置补气情况是否成正比,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个柱形图。

低压气机监测模型与高压气机监测模型相同,要比对同期机组的开停机次数、停机总时长。

4.直流系统监测模型

监测各直流母线电压、整流输出电压、整流输出电流、浮充电压、浮充电流以及各单体电池电压,检验数据有无异常变化,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个柱形图。

5.避雷器监测模型

监测各相避雷器的动作次数、泄漏电流,检验数据有无异常变化,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个柱形图。

6.SF6开关监测模型

监测各开关SF6气压值的变化,检验数据有无异常变化、气压值与同期环境温度是否成正比,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个折线图。

7.主变及其冷却器监测模型

7.1主变冷却器监测模型

监测主变各冷却器的启动次数、平均单次运行时间、运行总时长、启动电流、运行电流,检验数据有无异常变化、运行总时长与同期主变运行总时长、负荷情况和环境温度是否成正比,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个柱形图。

7.2主变监测模型

监测主变负载铁芯接地电流、空载铁芯接地电流、上层油温、下层油温的变化,检验数据有无异常变化、油温的变化与同期主变负荷情况和环境温度是否成正比,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个折线图。

励磁变、厂变的监测模型与主变类似。

8.机组监测模型

8.1机组开停机时间监测模型

监测各机组开机到合闸时间、停机到分闸時间、分闸到制动时间、制动到停机时间,检验数据有无异常变化,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个柱形图。

8.2机组各部轴承温度监测模型

监测机组各部轴承温度的变化,检验数据有无异常变化,温度的变化与同期所带负荷、环境温度是否成正比,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个折线图。

8.3机组绕组温度、铁芯温度监测模型

与机组各部轴承温度监测模型相同。

8.4机组振摆监测模型

监测机组各部振摆数值,检验数据有无异常变化,数值的变化与同期所带负荷、电网频率是否成正比,判断受监测设备是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个折线图。

9、降雨、来水、水头、发电、上网电、下网电、厂用电联合监测模型

监测库区降雨、水库来水、水库水头、发电量、上网电量、下网电量、厂用电量各自的变化,检验数据有无异常变化、这些参数内在的变化关系是否成比例,从宏观上判断库区蓄水、机组效率、设备损耗、用网电、电能监测系统等是否正常,如有异常立即输出预警信息。

在监测报告上的表现形式可以是文字加多个折线图。

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