物联网技术支持下的电厂生产现场智能管理系统分析

陈雪英

（中国电建集团成都勘测设计研究院有限公司，四川成都,610000）

1 项目概况

1.1 系统设计

利用物联网技术，根据水电站厂房布局、设备位置分布及运行要求，研制了针对小水电站的面向无人值守的在线监测及故障诊断系统。系统的主要监测对象及信息包括两方面：（1）主厂房的机组上、下机架和蜗壳振动，轴摆度、局部放电，机组油压，机组接地，机组、电缆头温度和励磁系统、调速器、保护自动化、公用系统设备故障状态，大坝、前池、尾水和集水井水位.河道生态流量。雨量，主变温度，开关柜局部放电，开关柜触头、母排、电缆头温度，闸门开度，位置，位移，压力变形等设备方面的在线监测及故障诊断告警；（2）大坝渗压、测缝、应变及沉降，小水电站重要的环境温度、湿度、浸水、裂变和烟雾、火焰、声光、异味等环境方面的在线监测及异常告警。系统配置监测信号的智能传感器、物联网智能网关、在线监测装置、监控主机、数据服务器、Web服务器、在线监测及故障诊断主机、远程集控中心和移动终端等。系统通信网络是根据现场设备布局情况而定，尽量减少硬布线方式，采用无线自组网通信，主要采用智能传感器与智能网关的无线通信方式和智能传感器与在线监测装置的有线直连方式，在线监测装置通过以太网通信方式与后台主机系统连接，后台Web主机系统通过互联网或4G与移动终端进行通信连接和技术应用。

1.2 系统功能

（1）安全监测与故障告警。采用物联网技术实现对进水阀、水轮机、发电机、变压器、开关柜、励磁、调速器等设备状态监测信息及辅机系统的局放、温度、油位、水位、压力等状态量告警信息监测；能自动进行信息分析，提供时域和频域辅助分析工具进行各种图表分析和综合展示；可对小水电站的安防、消防、水雨情、大坝闸门、水工渠道、河道等进行安全监测，用阈值比较法和同类数据比较分析法来产生实时告警事件。

（2）数据统计与趋势分析。系统将根据智能传感器采集的现场设备状态数据信息，并融合SCADA监控系统相关参量，进行实时数据的自动统计分析，并与设计参数、历史数据进行比较,利用综合分析法对历史数据进行统计分析,形成统计分析报告,生成设备运行状态的趋势分析曲线,指导小水电站的运行管理和辅助决策。

（3）故障诊断与优化运行。系统采用历史参数比较法、同型机组相同工况参数比较法、阀值比较法、小波包能量分析法、Hilbert包络分析法、谐波小波分析法、SVM模型诊断法和相关量参数综合分析法等故障诊断方法对在线监测的各类数据进行统计分析,同时通过时域波形图、频谱图和历史趋势图等直观展示设备故障情况和设备运行状态趋势,以便根据故障诊断结果分析,提出设备优化运行的方案。

（4）设备信息与辅助决策。利用物联网技术,实现小水电站主要设备的物联网电子标签编码、性能参数记录和管理,自动完成设备状态数据采集及诊断,并可获取包括电站设备标识在内的辅助管理信息,实现电站设备的信息化管理,为设备的安全运行、计划检修、主动维护和技术管理提供决策信息。

（5）远程通信与移动管理。系统通过专网或互联网GPRS、4G等通信方式,与水电站梯级调度、集控中心、云服务平台、移动终端等进行数据、图象和事件信息通信，实现在线监测及故障诊断系统的远程监视和移动办公，可提高小水电站设备运行的安全管理水平和效率。

1.3 系统运行情况

试运行一年来，该系统监测数据准确、可靠，故障分析诊断报告完整，运行情况较稳定。一方面使值班人员的数量及工作强度大幅降低，并实施了故障诊断、评估和预警机制，使得电站未发生重大生产事故；另一方面设备状态监测、信息化和手机APP的移动管理，使电站安全管理效率得以提升，机组增加了正常发电运行时间，减少了停机次数，提高了发电经济效益。由此可见，小水电站在线监测及故障诊断系统的应用为小水电站带来了更好的经济效益，在节约运维成本的同时提高了电站管理水平。

2 基于物联网技术的电厂生产智能管理系统的体系架构

物联网最初是从“互联网”概念上延伸而来的，其主要作用就是将用户端延伸、扩展至物品中。

电力物联网，顾名思义，是电力与物联网的有机结合，在电力运行的各个环节中，引入物联网，以实现人、机、物等的有效连接。物联网不仅能在电力的生产中发挥重要作用，而且能在电力企业的经营管理中发挥重要作用，此外，在对外客户服务方面，物联网也有不可取代的影响。互联网之所以能够安全、高效运行，电力是作为基础存在的。物联网的三个方面在于终端设备、网关、服务器群。

物联网技术一方面有效提高了电网效率，另一方面切实保障了供电可靠性。物联网技术是电网数字化的根基，是实现电网设备连接、电网状态感知、业务全面创新的桥梁。通过建设“端边管云”体系，在发、输、变、配、用等领域内部完成统一接入与统一管理，以对全域数据进行全面采集、有效传输、充分存储与协同控制。通过RFID技术等各类现金技术，使仓库管理、变电站监控、抢修定位与调度、巡检定位、故障识别等各项业余实现精准、灵活的智能化应用。物联网平台的部署是统一化的，平台主要是南网云平台，利用的部署形式是一级多节点形式，在南网云基础资源与两地三中心结构的基础上，不仅能够强化物联网平台的弹性扩容能力，而且能够加强物联网平台的灾备能力。综上所述，物联网可以广泛运用于各个领域、各个行业中，以此提高人们的生活水平。

物品必须具备以下条件才有资格被列为物联网范围下的“物”：①具备信息接收器；②拥有数据传输通道；③支持存储；④拥有CPU；⑤具备操作系统；⑥有特定的应用程序；⑦有支持的数据发送器；⑧符合物联网设定的协议；第九，需要为其提供可识别的特定编号。

在物联网中，感知层主要涉及到识别技术与嵌入式系统技术两种。其中前者能够准确识别出物联网中人们所指定的物品以及其具体位置；后者则涵盖了系统中所有的无线、有线网关、接入网、核心网等内容，具体作用是能够支持感知层数据与控制信息之间的相互传输与控制。

将传统的数字化电厂体系架构与物联网支持下的电厂体系架构进行比较，得出结论如下：传统体系结构下的数据层能够直接对应到物联网结构下的应用层中，其主要作用是向组建层提供必要的数据信息；其次，传统体系结构下的环境层所对应的是物联网结构下的网络层与感知层。因此，若是能够在电厂日常运行中融入物联网技术，不仅能够完善所有必要的数据信息，还能够促使原先环境层的内容得到延伸，从而构建出科学实用的电厂生产智能管理系统，实现高效化的协同管理。完善后的数字化电厂架构如图1所示。

图1 完善后的数字化电厂架构图

3 场景应用

3.1 故障诊断关键技术

机组温度、气压、油压、水位及雨量等信息监测诊断采用阈值比较法产生实时告警信号，采用综合分析法和历史趋势图法进行故障预警和定位，实现在线故障诊断和预知预警功能。

机组轴承故障诊断方法采用基于小波包能量和Hilbert变换的诊断方法。其中。小波包变换法对振动信号进行分解、重构和能量计算；Hilbert变换算法对能量信号解调、频谱分析，提取故障特征频率。机组转子故障诊断方法采用基于SVM模型的算法进行故障判别。本方案机组振摆信息的智能故障诊断分为轴承信号诊断分析模块和转子信号诊断分析模块，对应不同的智能故障诊断法。

轴承信号诊断分析模块原理是机组出现轴承表面损伤类故障时，振动信号的能量会在某个高频频带内明显增强，利用小波包能量分析方法选取能量增强的频段，然后根据Hilbert变换对该频段的小波包重构信号包络解调，得到低频包络信号，其频谱为小波包络谱，应用包络谱自动搜索智能诊断方法从小波包络谱中分析得出机组轴承故障特征，进而实现机组轴承故障的智能诊断。转子信号诊断分析模块中，信号输入、时域波形分析、数据库管理模块等与轴承诊断分析使用的方法基本一致，诊断策略不同之处在于首先应用谐波小波包能量分析法提取故障特征参数，并采用模糊C均值聚类算法（FCM）对转子故障样本数据预处理，剔除分类正确且FCM隶属度高的样本数据；使用预处理后的样本数据对支持向量机（SVM）的故障分类模型进行训练，利用网格搜索法选取SVM模型中的最优参数；最后用实测样本数据对SVM检验，实现转子常见故障（不对中、不平衡、碰磨、油膜涡动）的智能诊断，诊断结果准确度高，计算量相对较少，便于推广。

3.2 智能巡检

以往电厂在日常工作过程中大多以来员工巡查找出设备的异常所在，若是设备故障对整个系统的正常工作影响不大，那么极易被巡查人员所忽视，随着时间的推移这些故障便极有可能转变为大的安全隐患，最终爆发出安全事故。与此同时，若是单纯依靠人工进行巡检，那么极易受到员工操作等原因的影响，可能会出现判断失误，其安全性根本无法得到保障。因此，在智慧电厂的模式下，人们使用智能巡检代替传统的人工巡检，即取消传统的人工巡检方式，转而充分借助三维可视化技术，直接构建出具体的三维模型，将所有的设备、管道全部在模型出展现出来，同时可以使用光视觉识别、红外识别、无线测温等新型科技设备，综合运用传感器、图像识别等先进技术，实现非接触自主监测，快速获取到相应的数据信息，并利用大数据技术将这些数据信息分类、储存到相应的位置，管理者只需打开相应的数据库即可查询到数据信息，从而合理分配检修、维护工作。

3.3 取得成效

若是将物联网技术运用到日常生产管理中，不仅能够有效提升生产活动的管理品质，在很大程度上降低作业人员出现操作失误的可能性，还能够及时排查出设备与周围环境的异常所在，以便尽早制定出应急防范措施，规范生产规范，统一生产流程，全面提升安全生产管理品质。由此可见，将物联网技术应用到电厂的日常生产中非常必要，而物联网技术主要可以被应用到以下5个方面：（1）设备管理应用研发，即为每一个生产设备进行编号，实时跟踪其运行状态，排查是否存在安全隐患。（2）运用在巡回检查管理之中。管理者可以通过物联网来了解巡检人员工作状况，例如了解其具体的巡检时间、巡检范围，从而有效提升对工作人员的管理。（3）将物联网运用至视频图像处理与联动方面，即可以通过物联网将设备工作状态以图像的形式呈现出来，便于管理者更直观、准确了解到各个生产设备的指标参数以及周围环境的指标参数，一旦发现异常数据即可在第一时间发出警报，以便尽快展开维修工作。（4）将物联网运用至人员定位，即可以通过物联网直接区分安全区域与危险区域，以便工作人员在进行工作的时候做出提示，一旦发现工作人员处于危险区域下，且存在危险行为，便会第一时间发出警报。（5）运用在危险品的传输动态监控方面，即可以借助移动网络、GPS等定位技术，实时标记危险品运输车辆的具体位置，对其进行实时监控，以便掌握其周围环境状况，一旦出现隐患即可在第一时间做好应急防范措施。