火电厂在线参数监测管理系统建设探讨

金九九，张立臣，李鉴峰，莫子孟

（国家能源集团乐东发电有限公司，海南 乐东 572500）

电厂SIS系统实现了对全厂生产过程实时数据的采集与处理，包含大量的设备实时性能数据，主要用于反映设备的经济性状况。根据设备在线监测参数，如温度、压力、流量等参数间的相关性，采用机器学习方法建立设备运行参数间交叉拟合模型或者正常行为模型。利用SIS系统海量的设备历史运行数据，通过机器学习模型能够挖掘各参数间的相关性，从而能够构建设备运行参数的预警模型。

1 参数的获取

参数监督是本系统的核心，其中的数据源包含SIS数据，点检数据以及其他在线或离线的数据。参数是系统的核心内容，而根据参数的实时性系统将参数分为在线参数和离线参数。SIS参数作为在线参数的代表，系统会对其数据进行实时读取（读取频率自定义），并显示于系统需要显示的页面，但不会对其进行存档，当需要调用某时间段所有参数进行分析时再根据接口情况读取该段参数进行分析。离线参数相对于在线参数来说，数据量一般较少，而且需要人工录入，因此系统会保留离线参数的每一次录入，确保历史痕迹。其中试验参数（与试验管理相关）为代表，被分派的试验人员需要按照试验的结果填写试验参数，系统会根据试验参数做出一定的统计工作并合成到月报中。复合参数是通过其他参数（在线参数或离线参数）通过简单的运算或统计获取，系统中不保留其参数历史值，当需要展示的时候再进行统计运算。

2 在线参数监测管理系统建设

2.1 整体建设方案

综合设备海量的在线监测参数，建立参数监测管理系统，完善设备在线监测参数预警模型，实现设备早期异常预警。在设备参数预警模型的基础上，通过实时对比设备目标参数的真实值与预测值的残差，如果残差过大，则很有可能该参数异常，设备运行存在缺陷。该方式参数预警方式比传统固定阈值的报警方式灵活且及时，如下图所示，已训练的参数预警模型会实时预测出设备各参数的合理范围，当目标参数实际值超出合理预测范围表示该参数可能异常。进一步根据设备早期异常征兆，结合故障诊断专家系统实现设备早期故障智能诊断。参数监测管理系统工作流程以及参数预警模型见图1示意。

图1 参数监测管理系统工作流程

2.2 设备参数动态阈值管理

本系统将建立设备故障预警及故障诊断，需对设备运行参数监督，获得动态阈值并最终完成参数告警分析。参数预警模型图如图2。

图2 参数预警模型

2.2.1 传统的参数监测弊端

（1）大多数传统的状态监测都是孤立地看待一个测点；（2）对于每个测点使用报警上下限，这个上下限是一个固定值，一个界限用于所有工况；（3）传统的监测技术主动、早期识别故障的能力非常有限：设得太窄，误报率高；设得太宽，漏报率高，或者报得很迟，往往已经来不及处理。

2.2.2 动态参数监测实现

基于过去的运行特点，依据多种变量之间的相关关系，利用不同的数学方法及大数据处理手段，对使用设备自己的历史数据建模。得到动态参数的产生估值，根据实际值与估值之差得到统计学的测试结果。对比偏差的显著性和持续性，获得报警策略：（1）偏差明显较历史工况较大，虽然运行参数未达到原始的报警预警，但仍给出“告警”；（2）偏差持续性明显，即参数持续走高或走低，且维持时间长，并未出现历史情况的一定范围波动情况，则认为参数进入“故障”的早期阶段，提前给出“告警”。

3 参数监测与告警的实现

参数监测功能实现设备运行参数实时监测及历史查询。可根据设备组成将其运行参数分为几部分建立参数预测模型，以引风机为例，将其分为浆液循环泵电机和浆液循环泵机械。参数预测模型采用机器学习方法建立，后台参数监测模块根据设备实时运行参数计算出相应参数预测值，界面将实时展示运行参数变化趋势，包括测量值、实际值、偏差值及偏差值上下限，如图3所示。界面展示内容来源于实时/历史运行参数监测表。

图3 参数监测功能示意图

3.1 参数告警设置

参数告警分为规则告警和模型告警，其中规则告警是根据设备的运行规程对运行参数实际值设置固定的报警值，模型告警是根据实际值和预测值的偏差限制，该偏差限值可以是预测模型默认值也可是用户自行设置。

参数告警首页会依据时间（默认）或者用户自行筛选（告警级别、系统、参数名等），以列表形式展现，如图4、图5所示。其中，一段时间内，同一告警不重复显示，当设备管理人员处理后，重置。界面展示内容来源于告警信息记录表。选择某一条告警信息进行操作，显示告警信息的详细内容。通过点击右上角“进入模型监测”可以回到参数监测界面。界面展示内容来源于告警信息记录表、设备配置表、实时运行参数监测表等关系表。

图5 参数规则告警示意图

3.2 参数告警分析

表征状态的参数中，很多都是具有上限值或下限值，而基于设备安全等因素来考虑，参数是不应该越过这些限值，当越过限值时应该让运行技术人员得知并做相应操作来避免更严重的事故。系统设计参数实时报警功能，实时检测参数的动态，结合参数案例库，当参数偏离案例库中相同工况下的值较大时（但并未达到厂家要求的报警值），发出预警，让运行人员及时处理，使得事故处理在萌芽状态。另外还需要对参数的趋势做出预测，使得运行人员提前做好防范工作。可利用多种回归模型，选择目标参数，输入参数，回归模型，以及设置模型当中的对应参数，对目标参数进行预测，设置相应的报警时间后，当预测值超过限值时即发出报警，过程如实时监测。参数告警分析示意图如图6。

图6 参数告警分析示意图

4 结语

本系统参数实时监测模型采用机器学习/AI方法建立，后台参数监测模块根据设备实时运行参数计算出相应参数拟合值，界面将实时展示运行参数变化趋势，包括测量值、实际值、偏差值及偏差值上下限。本系统对于已知的设备逻辑关系、参数逻辑关系，可以通过参数量化的方式进行组合告警监测，使用“与”“或”等关系将参数之间的关系组合在一起，并对组合中各参数的阈值进行限制，从而达到多参数组合监测功能。本系统建立模型告警和多参数组合告警模型，对不同参数类型，形成有效的告警分析。通过本火电厂在线参数监测管理系统的建设，实现上述功能，为电力企业的设备及机组安全生产运营起到重要作用。