火力发电厂设备的综合维护管理系统研究

贵州兴义电力发展有限公司 柯昌书

本厂火力发电机组容量为600MW，在以往运行的过程中经常面临着设备高故障率和维护成本上升的问题，因此决定采用新的综合维护管理系统来应对。采用的新系统框架设计集成了先进的物联网（IoT）传感器、大数据分析工具和人工智能算法等技术，从而实现监控与维护关键设备。

在系统实施前，锅炉的年平均故障次数为5.2次，汽轮机组的年平均故障次数为3.1次；实施综合维护管理系统后，通过持续24h 的实时监测和预测性分析，故障次数分别降低到1.4次和0.9次，使得设备寿命延长，运营效率得到提升，同时也助力了该厂的可持续发展目标。

1 火力发电厂设备综合维护管理系统组成分析

1.1 人工/自动综合点检管理信息系统

该系统使用传感器和手持终端对设备状态进行实时监测，传感器自动收集设备运行数据，如温度、压力、流量等关键参数，手持终端则由现场技术人员使用，用于记录那些难以自动化检测的参数，而数据处理与分析模块负责对收集到的大量数据进行整理分析。

利用先进的数据分析技术，技术人员可预测设备潜在故障和性能下降，对于人工收集的数据，系统通过图像识别和模式识别技术辅助判断设备状态，基于处理分析后的数据系统能够生成相应的维护建议和报警提示，通过界面直观地展示重要信息，帮助运营人员及时作出调整或维修决定。

执行与反馈模块主要涉及工单生成和派发，确保维修任务的有效传达和完成；反馈机制则允许维护团队输入维修后的结果，系统据此更新设备状态，优化未来的维护计划，最后将收集到的信息输送到人机交互界面，通过一个友好的用户界面，允许操作者轻松管理和查询点检信息，界面设计强调直观性和易用性，确保各级技术人员都能快速掌握。

1.2 设备在线状态监测及故障诊断系统

该系统主要分为在线状态监测系统以及故障诊断系统，其中在线状态监测系统通过安装在关键设备上的传感器网络实现，这些传感器能够持续收集设备的运行数据，如温度、压力、振动水平、电流和电压等，收集完的数据通过物联网（IoT）技术实时传输至数据处理中心，在数据处理中心采用大数据分析和人工智能技术对收集到的数据进行深入分析，以识别设备运行中的任何异常模式或趋势。然而故障诊断系统能够进一步分析这些异常模式，结合设备历史维护记录和故障数据库，通过机器学习算法对可能的故障原因进行识别和预测，一旦系统诊断出潜在的故障或者性能下降，会自动警告维护团队，并提供可能的故障原因和建议的维护或修复措施[1]。

1.3 常规通用设备及系统

火力发电厂的常规通用设备和系统是确保电厂可靠运行和生产效率的核心，常用设备和系统包括锅炉、汽轮机、发电机、冷却系统、控制室以及配套的辅助设施等，首先锅炉作为火力发电的热源，能够将化学能转化为热能，产生高温高压的蒸汽，锅炉内部的水循环系统、燃烧系统、排渣系统等都需要定期检查和维护以保持其最佳运行状态，并且锅炉的传感器和监控设备可以实时采集工作参数，通过维护管理系统进行分析预测潜在问题，并指导维修团队进行针对性的维护。

其次汽轮机是转换热能为机械能的关键设备，将蒸汽的压力能转换为旋转动能驱动发电机，汽轮机的叶片、轴承和密封件等部件经受长时间的高温高速运转，容易出现磨损或损坏，因此需要定期检查和精确维护，而发电机则将机械能转化为电能，发电机的主要维护任务包括保证绝缘系统完整、接地系统有效及冷却系统的稳定运行；冷却系统则是确保发电过程中多余热量得以安全移除的重要组成部分，无论是水冷却还是风冷却系统都需要定期清理和检查，以避免效率下降和故障发生；控制室是火力发电厂的神经中枢，集成各种自动化控制和监测系统，通过与维护管理系统的数据交互，控制室操作员能够实时监控整个发电过程并作出快速响应，配套的辅助设施如给水泵、排污系统、空压机等，虽然不直接参与发电，但对于整体系统的平稳运行起着至关重要的作用。

2 火力发电厂设备综合维护管理系统系统结构设计

系统架构设计是实现高效、可靠发电的核心，采用的综合维护管理系统架构主要由四个层次组成：分别为数据采集层、数据处理与分析层、决策支持层和执行与反馈层。

每一个架构通过需要通过对先进技术的应用实现对火力发电厂设备状态的实时监测、故障预测、维护决策支持和执行效率的优化。其中数据采集层是系统的基础，负责从关键设备中收集运行数据，在锅炉系统中传感器每秒至少采集温度、压力和流量等10个以上的参数：温度550℃、压力2500000Pa、流量1.5m3/s、CO2浓度400ppm、SO2浓度50ppm、NOx 浓度150ppm、水位4.2m、烟气温度300℃、烟气流速5m/s、锅炉壁温度600℃。

然后确保对设备状态有全面的实时了解，通过部署物联网（IoT）技术，每天收集来自全厂数以千计的设备的上百万个数据点，为后续的数据分析提供丰富的原始数据，数据处理与分析层利用大数据技术和机器学习算法对采集到的数据进行处理和分析，以预测性维护为例，通过分析历史故障数据和实时监控数据，机器学习模型可以预测设备潜在的故障点，通过分析锅炉的温度数据和历史故障记录，模型可以准确预测锅炉受热面积板的磨损情况，预测的准确率可达到90%以上。

决策支持层是将数据分析结果转化为可操作的维护决策的环节，利用云计算和边缘计算技术，该层能够实时提供维护决策支持，根据设备的故障预测结果自动生成维护计划和优先级排序，通过建立设备健康指数，决策支持系统还可以动态调整维护资源的分配；而执行与反馈层则负责实施维护决策并收集反馈信息，在执行维护任务时，通过移动设备和可穿戴设备，现场技术人员可以接收到实时的维护指导和安全提醒，提高维护的效率和安全性，完成维护后系统将根据实际维护结果更新设备的状态和健康指数，形成闭环反馈，不断优化维护管理策略[2]。

3 火力发电厂设备综合维护管理系统关键技术应用

3.1 传感器和物联网技术应用

传感器负责收集各种相关运行参数，以锅炉为例，根据统计安装在关键位置的温度传感器可以将温度控制误差缩减至±3℃，相比传统误差范围±10℃，显著提高了燃烧效率，通过减少过量空气供给，不仅可以节省燃料也有助于减少NOx 排放量，对于满足日益严格的环境标准尤为重要。

其次物联网（IoT）技术使得这些分布式传感器能够将收集到的数据通过无线网络传输到中心处理系统，物联网技术是实现传感器数据有效传输和处理的关键。通过将传感器连接到互联网，数据可以实时传输到中央监控系统或云平台，采用高速无线网络技术可实现传感器数据的即时上传，延迟低至几毫秒，这样维护团队可以远程监控设备状态，及时发现并处理问题通过高速网络，数据采集周期可以缩短到毫秒级，大幅提升了数据的实时性和精准度。再者应用数据分析和人工智能算法，该系统可以对收集到的海量数据进行处理分析，从而实现设备状态的实时监测和故障预警[3]。

3.2. 大数据分析技术

首先通过装置于关键设备上的传感器和控制系统收集数据，如锅炉温度、汽轮机转速、发电量等，这些数据需要进行预处理，去除错误或无意义的记录、统一不同来源和格式的数据，然后识别并选取影响系统性能的关键因素，在模式识别与异常检测的过程中，应用统计分析和机器学习算法对正常运行时的数据特点进行建模，使用聚类算法识别正常操作条件下的数据模式，当实时数据脱离这些模式时模型将触发警报，异常检测可以帮助发现潜在的设备故障，通过分析振动数据来预测轴承的损坏，而在预测性维护中，利用预测模型评估设备未来的状态，利用时间序列分析预测关键组件的温度趋势，如果发现超出正常范围则可能预示着过热风险，采用回归分析预测特定操作条件下的耗材消耗量，从而更有效地安排维护计划。

此外，大数据分析还可用于优化发电厂的操作，采用模拟仿真找到最佳的负载分配策略，以减少燃料消耗并延长设备寿命，然后通过分析历史维护数据可以确定维护活动的最佳频率和时间，避免过度或不足的维护。完成以上步骤后并不意味着分析工作结束，技术人员必须进行持续监控分析结果，根据新收集的数据调整模型参数，实时的数据流将持续输入到分析系统中，以便不断提高预测精度和操作效率，同时维护团队需根据分析反馈调整维护策略形成一个自适应的、闭环的管理系统[4]。

3.3 云计算和边缘计算

云计算是维护管理系统的后盾，能够为其提供强大的数据存储、处理和分析能力。在火力发电厂中，云计算可用于收集全厂范围内的设备运行数据，将这些数据上传到云端进行集中处理和长期存储，便于执行大规模的数据分析和挖掘，以识别潜在的失效模式和优化维护计划。如使用机器学习算法来预测设备故障，以简单线性回归为例，其计算公式为：F=T+p+Q，其中：F表示故障指数，T表示温度（℃），P表示压力（V），Q表示流量（m3/S）。

边缘计算则作为系统响应速度的提升者，将数据处理任务分散到网络的边缘、即靠近数据源头的地方，如火力发电厂现场,由于物理距离更近，边缘计算能够更快地对数据进行初步分析，尤其是那些需要快速响应的操作、如紧急停机指令。这样不仅减少了时间延迟，也降低了对中央服务器的负载和带宽需求，在具体计算过程中，通过对本地数据处理，设备旁的边缘计算节点对实时数据进行筛选和初步分析，然后进行关键信息传递，只有重要的信息或异常数据会被发送到云端处理，减少网络流量。最后实时决策执行，对于需要立即执行的维护操作、如临界值报警，边缘计算节点可以即时做出反应[5]。

3.4 人工智能与机器学习技术

人工智能（AI）与机器学习（ML）技术能够利用智能化分析和处理海量的数据，进一步提升维护管理的效率和精确度。AI 与ML 的具体应用主要表现在以下方面：AI 与ML 技术能够实现对火力发电厂关键设备的实时监控和状态诊断，通过安装在关键设备上的传感器收集数据，如温度、压力、振动等参数，ML 模型可以分析这些数据，及时发现设备的异常状态，AI 与ML 技术在故障预测和健康评估方面发挥着重要作用，利用历史数据和实时数据，机器学习模型能够学习设备的正常工作模式和潜在的故障模式，而在模型训练中，假设一个回归问题来预测设备的剩余使用寿命，可选用线性回归为起点，具体公式如下：RUL=β0+β1F1+β2F2+…+βnFn， 其中：F1、F2…Fn表示特征，β0、β1、β2…βn表示通过训练数据学习到的参数。

通过模式识别来预测未来的故障，这种预测性维护策略相比传统的定期维护方法可以大大减少不必要的维护活动，降低维护成本，同时提高设备的可靠性和使用寿命。此外，AI 技术在维护决策支持中起到了重要作用，构建AI 决策模型可以综合分析设备状态、维护历史、备件库存等多种因素，为维护人员提供最优的维护决策建议[6]。