基于數據融合的模糊綜合評價法在電力設備中的應用研究

陳建華 榮智海

摘要：以給水泵為例，介紹了一種從設備安全性、經濟性、殘余壽命3個維度評價設備可靠性的方法，克服了單一評價體系的弊端。設備安全性指標采用神經網絡模型，通過數據之間的相關性預測設備參數在不同工況下的應達值，并根據實際值與應答值的差值進行設備預警，將預警數量作為安全性評價指標，綜合設備易損件的殘余壽命與經濟性分析結果采用模糊綜合評價法對設備可靠性狀態進行評價。引用了設備零部件至整體的層次分析法作為權重選取方法，解決了以往設備可靠性評價過度依賴于專家經驗，較為主觀且難以量化的問題。

關鍵詞：電力設備;可靠性管理;數據融合;模糊評價

中圖分類號：TM762????? 文獻標志碼：A?????? 文章編號：1009-9492（2021）12-0207-04

Research on Fuzzy Comprehensive for Power Equipment Based on Date Fusion

Chen Jianhua，Rong Zhihai

（ China Resources Power Technology Research Institute Co.，Ltd.，Shenzhen，Guangdong 518001，China ）

Abstract：Taking feed water pump as an example，a method to evaluate the reliability of equipment from three dimensions of equipment safety，economy and residual life was introduced，which overcome the disadvantage of the single evaluation system.Neural network model was used topredict the expected value of equipment parameters? in different working conditions through the? correlation between data，and? equipment earlywarning was carried out according to the difference between the actual value and the expected value，and the number of early warning was takenas the? safety? evaluation? index.The? fuzzy? comprehensive? evaluation? method? was? used? to? evaluate? the? equipment? reliability? state.AnalyticHierarchy Process （ AHP） of equipment parts? to the whole was? used? as? the weight? selection? method.It? solves? the? problem that the? previousequipment reliability evaluation excessively depends on expert experience，which is subjective and difficult to quantify.

Key words：power equipment;reliability management;data fusion;fuzzy comprehensive

0 引言

設備可靠性是發電機組安全生產的重要保障。因此，在設備的全壽命周期中，通過優化設備管理來實現機組可靠性和經濟性的平衡，對電廠的生產經營具有重要意義。設備可靠性狀態不明晰則會使設備的運維難度增大，運維費用大幅增長[1-6]。目前對于電力設備可靠性評價研究還存在諸多問題，主要體現在以下方面[7-9]。

（1）表征電力設備狀態信息有在線監測指標、試驗指標、化驗指標、點巡檢離線指標等，指標量眾多，但是缺乏對這些指標綜合應用的狀態評價體系與方法，導致信息利用不充分，評價不完整。

（2）目前電力設備狀態評價均采用故障數據來提取設備狀態特征值，需要參照大量的樣本，但實際中有效的故障樣本嚴重匱乏。如果能利用已有歷史數據采用數據挖掘的方法獲取設備參數異常或潛在故障信息就更具有實際意義。

（3）由于制造廠家與運行環境等的不同，同類設備也存在個體差異，但是現有的設備可靠性評價方法往是針對某類設備總體，閾值范圍大，無法實現同類設備的差異化評價。

近年來隨著智慧電廠建設需求的持續增長，設備狀態監測、故障預警與診斷、設備可靠性狀態評價等技術有著直接、迫切的需求。如何準確對電力設備運行狀態進行定量評價，直接影響著電力設備的可靠性，關系到電網的安全，因此是電力行業亟待解決的問題之一。

1 方案整體架構

整合監視信息系統（SIS）、預警系統、企業資產管理（EAM）系統的在線與離線數據，對數據進行預處理，提取監測值、變化率、相關性、預警頻次、巡檢信息、工況信息;對待評價設備進行可靠性分析，根據可靠性分析結果在設備安全性、經濟性以及殘余壽命維度建立評價模型，包括基于模糊隸屬度的各狀態量評價指標、基于層次分析法的狀態量權重;最后對各部件加權得到設備整體評價結果，評價結果分為正常、注意、異常、嚴重4個等級，并輸出設備可能發生的故障，設備可靠性評價方案整體架構如圖1所示。

1.1 數據融合與處理方法

對SIS 系統在線數據進行去噪、剔除死值、去除離群點等預處理操作，提取對設備狀態敏感的特征參數計算其變化率，根據各特征參數的最大值與最小值確定特征量閾值。針對典型的設備故障在預警系統中建立預警監測模型，采用PCA 或者T-SNE 等降維方法對SIS 系統中歸一化后的工況數據與狀態數據篩選特征參量，建立高維特征空間。甄選FCM、DBSCAN、 GMM 等聚類算法，對參數組進行分類，對各分類下的正常歷史數據時間片段進行時間序列分析，測試ANN、LSTM、HNN 等回歸算法建立回歸模型預測點數據，統計各測點實際監測值與預測值的殘差超限頻次，將單測點報警融合為設備組件或者分支系統告警。提取EAM 中巡檢、檢修記錄信息，采用威布爾分布函數進行擬合[10]，獲取設備易損件的可靠性與時間函數，根據專家經驗確定易損件殘余壽命。上述數據將作為設備可靠性狀態評價的基礎數據。

1.2 設備可靠性評價模型建模方法

采用故障樹分析法（FTA）將設備故障形成的原因逐級演繹推理，確定故障模式基本類型，找到故障根本原因，獲取故障特征參數，建立設備狀態監測指標體系。通過故障模式與影響分析（FMEA）對可能故障模式及所產生的影響與后果進行分析，明確設備典型故障特征、故障閾值以及故障后的影響。將獲取的數據按照設備可靠性分析的結果劃分成安全性、經濟性以及易損件殘余壽命3個維度，作為設備可靠性狀態評價的輸入指標。設備可靠性狀態模糊綜合評價，就是將所有影響因素組成一個因素群，所有評價結果構成一個評價結果群，評價結果與某些因素有著對應關系，當把評價結果看作因素群的模糊子集時，可靠性狀態評價的問題就是確定因素群集合中的元素隸屬于對應模糊子集的程度大小問題，用隸屬度來描述程度[11-12]。本方案將各維度狀態量分為數值型和布爾型，分別建立標準隸屬函數。利用轉化函數將測量值歸一化處理并對應到標準隸屬函數中，從而求得狀態量的隸屬度。權重是各狀態量之間重要程度的數值量化，利用層次分析法量化狀態量之間的權重，先對設備的各組件進行主特征參數評價，獲取各組件的可靠性評價結果，再根據歷史故障檢修記錄擬合各組件的可靠性權重值，該權重選取方法可以有效解決傳統評價模型過度依賴專家經驗，較為主觀且難以量化的問題。

2 應用實例

華潤電力徐州銅山項目公司#5、#6發電機組共有4臺蘇爾壽HPT400-390-6S/33A 型給水泵。從安全性、經濟性、剩余壽命3個維度評價給水泵可靠性狀態，預警系統中的滲漏監測及動力監測模型報警次數作為設備安全性指標，預警系統中的性能監測報警次數作為經濟性指標，結合設備易損件可靠性曲線與檢修記錄計算設備殘余壽命。

2.1? 給水泵數據收集與處理

根據檢修記錄推算各給水泵運行小時數，收集到給水泵檢修數據如表1所示。由于4臺給水泵檢修可靠度均為1，以上次檢修時間定義為設備投運起點，以評價時間（2020-10-1610∶00）為設備運行評價時間點，計算設備運行時間（h ），如表1所示。

采用FMEA 將給水泵拆解為可維修單元，列舉出各組件及零部件的故障模式及特征參數，并將零件劃分為耐用件與易損件，對于易損件，統計得出平均壽命小時數，給水泵各組件壽命數據如表2所示。可以看出機械密封水系統及入口管道系統的濾網是易損件中壽命最短的，8760 h 就需要更換一次。但由于濾網更換工作可以在臨修、臨停以及大小修時進行更換，因此濾網對給水泵整體壽命影響可以忽略，選取壽命第二短的芯包泵殼、軸套、導葉作為設備壽命，其額定壽命為52560 h。

2.2 給水泵可靠性狀態評價

提取表1中的設備運行小時與表2中的設備額定壽命，計算設備的壽命百分比（壽命百分比=設備運行小時/設備額定壽命），壽命百分比代表設備已用小時占設備壽命百分比，當其達到100%時，說明設備部件達到額定壽命，需要更換，繼續使用會存在損壞風險。統計4臺給水泵預警系統2020年7-8月動力特性監測、泄漏監測、性能監測報警次數，結合設備壽命百分比，得到給水泵評價輸入信息表3。統計分析歷史運行數據與檢修記錄并結合預警模型的報警頻次采用回歸算法擬合出參考閾值，參考閾值是正常及注意狀態的區分閾值，設備可靠性評價模型會根據參考閾值自動生成狀態量評價隸屬函數。

2.3 給水泵可靠性狀態評價結果

將表3中的給水泵動力特性監測、泄漏監測、性能監測、壽命百分比輸入評價模型，評價結果如表4～7所示。根據評價結果得出如下結論：4臺給水泵總體均為正常，5 B 給水泵于8月26日操作凝結水泵時引起凝結水壓力波動造成給水泵機械密封水參數波動，屬于運行操作引起的報警，導致5B 安全性能被注意，其余指標均正常。6A 及6B 給水泵性能監測注意隸屬度較高，達到49%，需要注意6A、6B 給水泵的經濟性能，可結合設備殘余壽命合理安排檢修。6B給水泵易損件壽命損耗84%，建議優先安排給水泵芯包大修。

3 結束語

本文針對華潤電力徐州銅山電廠設備可靠性管理的需求，介紹了設備可靠性狀態評價的整體技術方案，并以給水泵為例，詳細描述了數據融合與預處理的方法，從設備安全性、經濟性以及殘余壽命3個維度建立設備可靠性狀態評價指標體系，采用基于隸屬函數與權重層次分析法的可靠性評價模型對4臺給水泵設備進行了評價與結果分析。該應用實例充分證明了神經網絡預測模型、威布爾分布統計模型以及模糊綜合評價模型在設備可靠性狀態評價中的實用性，克服了以往通過專家經驗進行設備可靠性定性分析的諸多弊端，具有一定推廣應用價值。

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第一作者簡介：陳建華（1979-），男，河北衡水人，碩士，高級工程師，研究領域為智慧發電應用系統研究與開發，已發表論文10余篇。

（編輯：刁少華）