史恒惠
(國電投河南電力有限公司,河南 鄭州 450001)
“兩化(信息化與工業化)深度融合”是我國轉變經濟發展方式、走新型工業化道路的必然要求,是促進產業轉型升級、構建現代產業體系的重要舉措。在信息化與工業化融合領域,各大發電集團也都在研究火力發電廠整個熱力系統及輔助設備的狀態監測與故障診斷。故障預警固然是狀態檢修的有效輔助手段,而利用遠程診斷系統在故障預警基礎上開展運行優化,更是提升遠程診斷工作效果的有效手段。
遠程診斷中心開展的業務主要有基于神經網絡技術的設備劣化預警、振動精密診斷、節能診斷等。其中,設備劣化預警所依賴的診斷技術是一個基于模型的解決方案,它利用相關性原則建立模型,并通過對歸檔歷史數據的學習,為建立的模型確定一個設備或工藝過程在不同工況時應該出現的“期望”或“正?!睜顟B,并將其與設備或工藝過程的實際運行狀態進行比較,以判斷現有狀態是否屬于正常范圍,實現設備或工藝過程故障的早期預警和故障診斷分析。在得到良好訓練的模型中,正常情況下實際測量數值幾乎與期望數值一致。測量數值與期望數值不相匹配,即實際測量值和期望值之間出現的偏差稱為殘差。該系統能夠實時監測殘差,當殘差超過設定的閾值范圍時,系統立刻為該偏離發布報警(見圖1)。

圖1 遠程診斷技術報警原理
基于遠程診斷技術原理,遠程診斷中心通過對發電廠汽輪機、給水泵、風機等各類轉機,以及真空系統、主蒸汽系統等運行工藝過程建立診斷模型。在設備性能偏離原正常工況時,只要閾值設置合適,系統即出現正向或負向2種早期預警,專家根據系統報警結合經驗,不僅能對監視對象通常的振動、磨損、泄漏等故障進行監測,對設備性能劣化進行診斷,為發電公司狀態檢修提供技術支持;還可以提供設備優化指導建議。
某廠1 000 MW火力發電機組遠程診斷中心系統建立初期重在設備的劣化預警,故在模型的報警閾值設置上,更多考慮的是設備安全性,突出設備劣化預警,導致設備雖偏離正常工況,但如果各項指標是向更健康的狀態發展、偏差量小時系統不會報警。
某一次風機診斷模型引入了風機電流、動葉開度、風機軸承振動、軸承溫度及潤滑油站油溫等測點。在模型投入監控運行中,潤滑油站油溫高報警。如果僅對報警進行簡單分析,會得出風機油站電加熱及冷卻油泵工作異常的結論。但調閱模型中所有測點趨勢圖發現,風機振動波動與動葉開度無明顯相關性。而在潤滑油溫升高報警時,風機的振動同樣偏離原正常軌跡,只是其偏離是負向的,即振動減少;由于報警的閾值下限大,故該測點沒有報警。進一步關聯分析發現, A一次風機機械軸承振動隨潤滑油溫的升高而降低。圖2為A一次風機振動相關曲線。圖2(a)、(b)粗線為測點實際數值曲線,細線為模型訓練后得到的測點在各工況下正常應維持的曲線。圖3為診斷模型中一次風機潤滑油溫度曲線。
對數據相關性進行分析發現,自2014-12-01,A一次風機X向、Y向振動隨油溫規律變化,油溫在 50 ℃附近,振動在 0.3—1.2 mm/s,振動值幅度小且較穩定;油溫較低時振動幅值高,約在1.3—1.9 mm/s;在油溫升高過程中,振動波動幅度較大。
該廠規程規定:風機軸承正常運行溫度應低于70 ℃。當潤滑油站油箱油溫低于10 ℃時,電加熱自動投入;當油箱油溫大于30 ℃時,電加熱器自動退出;當油箱油溫大于55 ℃時,報警并自動投入冷卻油泵。由于該廠電加熱聯鎖故障,一直在投運狀態,導致潤滑油溫升高,冷卻油泵按聯鎖定值間斷啟停,油箱油溫在較高水平上下浮動,相應風機軸承溫度也升高約2—8 ℃,最高溫度達67 ℃。

圖2 診斷模型中一次風機振動曲線

圖3 診斷模型中一次風機潤滑油溫度曲線
綜合分析,風機振動下降的原因是風機檢修時軸系中心找正雖然在合格范圍內,但存在偏差;而潤滑油溫的升高導致風機軸系中心偏移量減小,故風機振動降低。據此編制診斷報告,并建議發電公司在風機檢修前,先檢查油箱電加熱聯鎖,在保證設備正常運行的前提下,根據油箱油溫對風機軸承振動的影響,優化油箱電加熱及冷卻油泵聯鎖定值,以使設備在更好的狀態下運行,延長設備使用壽命;查找風機檢修記錄,調整該風機檢修作業指導書的軸系中心找正標準,不僅要復查軸系中心,還要根據振動情況調整中心偏差的正負合格區間。
從上述案例可以看出,基于神經網絡技術的火電機組遠程診斷服務,充分利用系統工作原理,全面考慮設備安全、經濟、優化等各方面因素后確定報警閾值范圍,不僅可以實現設備故障及異常的早期預警,將事故隱患消除在萌芽狀態,避免設備進一步損壞;還可以指導運行優化,促進設備長周期安全運行。